ML 엔지니어

강민석

AI 기술을 통해 일상의 문제를 해결하는 데 관심이 많습니다.

창의적

기술적

자기 주도적

문제 해결사

적응력

신입 부원을 위한 <code>React.js</code> 스터디 커리큘럼을 직접 기획 및 운영하고 있습니다. 공식 문서를 바탕으로 여러 멘토들과 협업하여 스터디 자료 및 과제물을 제작했습니다

프론트엔드 멘토

발표를 통해 AI 관련 개인 프로젝트에서의 이슈 트래킹 경험을 공유했습니다.<ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://drive.google.com/uc?export=download&amp;id=1ZFpIb2PwC1d9StjKbchGJticY4snTiO9">엣지 디바이스에서의 YOLO 추론 성능 최적화</a> - 2024.12.27</li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://drive.google.com/uc?export=download&amp;id=1ERMzxcmCi0kMZvFYImW5GAF8ZzkCw8SY">부산대학교 무물보 챗봇: PNU Chat 프로젝트</a> - 2025.04.04</li></ul>

세미나 발표

N-gram 모델부터 RNN, Transformer, 그리고 BERT 모델까지 자율적으로 학습했습니다. 각자 주차별 진도 학습 후, 대면 모임에서 발표자의 설명을 듣고 질문하는 방식으로 진행했습니다.<ul><li>학습 자료: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/">Speech and Language Processing (3rd ed. draft)</a></li></ul>

NLP 기초 스터디

강민석_이력서.pdf

Notion 포트폴리오

GitHub - myeolinmalchi

<blockquote>AI 어시스턴트가 부산대학교의 공지사항, 학사일정, 학적 등에 대한 궁금증을 신속하게 해결해줍니다.</blockquote>부산대학교의 학과별 공지사항, 학생지원시스템, 학사일정 등의 데이터를 주기적으로 크롤링하고, 이를 바탕으로 사용자의 질문에 답변하는 RAG 기반의 FAQ 챗봇 서비스입니다.2025년 3월 17일에 <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://pnu.chat">베타 버전</a>을 배포하여 운영 중이며, 배포 첫 주에 하루 30~200명의 유저가 방문했고, 큰 문제 없이 트래픽을 처리했습니다. 다만 데이터 커버리지 부족 등의 이슈로 유저 이탈률이 높아서 개선 작업을 진행 중입니다.<ul><li>Fan-in/Fan-out 방식의 Multi-Agent RAG를 도입했습니다.</li><li>관계가 명확한 데이터간의 쿼리를 유연하게 처리하기 위해 관계형 DB인 <code>PostgreSQL</code>을 선택했습니다.</li><li><code>SQLAlchemy</code>와 <code>pgvector</code>를 통해 <code>bge-m3</code> 모델의 단일 출력으로 Hybrid Search를 구현했습니다.</li><li>RAG 파이프라인에서의 IO Bound 작업을 비동기로 처리하여 지연 시간을 단축했습니다.</li><li>크롤링 및 검색 관련 로직을 관심사에 따라 Layered Architecture로 분리했고, 다양한 샘플링 전략 등의 테스트 용이성을 위해 DI 패턴을 도입했습니다.</li></ul><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.notion.so/PNU-Chat-1d206c4dadfe80bda97cd1c72be8a4cd">포트폴리오 상세 보기</a>

부산대학교 챗봇: PNU Chat

<blockquote>다양한 환경에서 작동하는 텍스트 임베딩 서버</blockquote>PNU Chat의 보조 프로젝트로, <code>bge-m3</code> 모델을 통해 텍스트를 임베딩하는 API 서버입니다. 외부 API(OpenAI 등)에 대한 의존도를 줄이려는 목적과 함께, 파인튜닝을 염두에 두고 개발했습니다.<ul><li><code>onnxruntime-gpu</code>를 통해 CUDA 디바이스에 대응합니다.</li><li>저사양 CPU 환경에서 <code>GGUF</code> 포맷의 양자화 모델을 사용하기 위해 <code>llama-cpp-python</code>의 임베딩 로직을 직접 포팅했습니다.</li><li>다중 세션에 라운드로빈 방식으로 추론 작업을 분배하여 스레드 안전성을 확보했습니다.</li></ul><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.notion.so/bge-m3-fastapi-1d206c4dadfe80f799c2d55a402493d2">포트폴리오 상세 보기</a>

bge-m3-fastapi

<blockquote>사용자의 얼굴을 Tracking하는 모니터 스탠드</blockquote>기계공학부의 Capstone Design 교과목(제품개발설계)에서 제작한 제품 프로토타입입니다. 모니터를 장시간 같은 자세로 봐야 하는 현대인의 불편함을 개선하고자 제작했습니다.<ul><li>Rockchip NPU 및 YOLO 모델을 통해 Real-Time Object Detection을 구현했습니다.</li><li>얼굴 위치값을 바탕으로 모터 및 리니어 액추에이터를 실시간으로 PID 제어합니다.</li><li>추론 및 후처리 과정에서의 유휴 시간을 제거하여 Frame Rate를 약 50% 향상했습니다.</li></ul><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.notion.so/1d306c4dadfe8047af2dd422ef4233bb">포트폴리오 상세 보기</a>