미리보기

♉ LangGraph 기반 동적 LLM 워크플로우 구축 및 리팩토링(2025.05~)

1. 동적 워크플로우 설계 및 구현

• 복잡한 분기형 LLM 응답 구조를 JSON 기반으로 정의하고, LangGraph 노드를 커스터마이징하여 실행 가능하도록 설계

• 다양한 사용자 입력 조건을 처리할 수 있는 유연하고 확장 가능한 워크플로우 아키텍처 구현

2. 마케팅 메시지 생성을 위한 LLM API 서버 및 UI 개발

• FastAPI 기반 LLM API 서버 구축 및 GPT-4o, VertexAI 등 다양한 LLM 클라이언트를 선택적으로 초기화

• 사용자 목적과 입력 변수에 따라 자연어 마케팅 문구를 생성하는 인터페이스를 Streamlit으로 구성

3. 안정성 확보 및 예외 처리 개선

• LangGraph 실행 시 발생하는 KeyError, JSONDecodeError 등 예외 상황을 실시간 분석하여 수정

• 입력 변수 누락 시 fallback 처리 로직을 적용하여 비정상 응답을 방지하고 시스템 안정성 확보

• FastAPI 서버 미구동, 포트 충돌 등의 운영 이슈를 파악하고 즉시 해결

4. 운영 자동화 및 생산성 향상

• 사용자 선택에 따라 프롬프트가 자동 생성되고 LangGraph 노드로 실행되도록 개선

• 운영자가 반복적으로 프롬프트를 수정할 필요 없이 자동 흐름 제어가 가능하도록 구조화 → 운영 효율성 향상

🏥 ICU 내 사망 예측 모델 구현 (2024.06~2024.08)

• MIMIC-IV 데이터셋 기반으로 ICU 환자의 생존 여부 예측 모델 개발

• 시계열 임상 데이터 전처리, 주요 변수 도출 및 분석 (feature selection, SHAP)

• LSTM(5 FC + 3 LSTM layers) 및 LightGBM 모델 구성, soft voting 앙상블 적용 (모델 간 가중치 동일)

• LightGBM 하이퍼파라미터는 Optuna 기반 최적화 수행

• 최종 앙상블 모델에서 Accuracy 0.85+ 달성, SHAP 기반 주요 인자 해석 및 시각화

🦷 CBCT 기반 Pseudo-MDCT 생성 모델 개발

• 치과용 CBCT 이미지를 MDCT 수준의 고해상도 이미지로 변환하는 품질 향상 모델 구축

• CycleGAN 기반 domain translation 및 Super-Resolution 모델 병행 적용

• 학습 시 Cycle Consistency Loss(CBCT→MDCT→CBCT), Identity Loss(MDCT 입력 시 동일성 유지) 기반으로 모델 성능 평가

• 결과물에 대해 MSE, MAE, PSNR, SSIM, NCC 지표로 정량적 품질 평가 수행 (전체 폴더 단위 평균값 계산)

• 골밀도 측정 정확도 약 10% 향상, 의료영상 기반 생성 모델의 임상 적용 가능성 확보

💡 의료 AI 바우처 사업 기획 (2023.01 – 2023.02)

• AI 바우처 사업 참여를 위한 의료 인공지능 서비스 기획 및 사업계획서 작성

• 생체신호 기반 심혈관질환 예측 모델을 기획하여, 24시간 단위 건강 이상 감지 서비스 제안

• 수요기업(의료기기 회사)과의 커뮤니케이션을 통해 요구사항 도출 및 기획 방향성 정립

• 사업 개요, 기술 구현 계획, 데이터 확보 전략, 기대 효과 등 사업계획서 전반 작성, 1차 서류심사 통과

  
  

📹 CCTV 기반 이상행동 탐지 모델 개발 참여 (2022.10 – 2022.12)

• AIhub의 CCTV 이상행동 영상 데이터셋을 활용한 객체 탐지 기반 모델 개발 프로젝트에 참여

• 원본 영상에 대한 데이터 전처리 및 이상행동 레이블링 작업 수행 (프레임 추출, bounding box 확인 등)

• YOLO 기반 이상행동 탐지 모델의 테스트 및 성능 분석 지원

• 모델 성능 개선을 위해 오탐/미탐 케이스 분석 및 레이블 정제 피드백 제공