IPS Development Team, Hanwha Aerospace · Yonsei University EE 한화에어로스페이스 MRO 사업부 IPS개발팀 · 연세대학교 전기전자공학부
I work in the IPS Development Team of Hanwha Aerospace’s MRO Business Division, with a background in Electrical and Electronic Engineering at Yonsei University. I work on deep learning, AI systems, and practical software projects, with recent interests spanning model optimization, LLM workflows, and robotics-oriented applications.
한화에어로스페이스 MRO 사업부 IPS개발팀에서 근무하고 있으며, 연세대학교 전기전자공학부에서 공부했습니다. 딥러닝, AI 시스템, 실용적인 소프트웨어 프로젝트를 진행하며, 최근에는 모델 최적화, LLM 워크플로우, 로보틱스 응용 분야에 관심을 두고 있습니다.
Started as an engineer in the IPS Development Team, MRO Business Division. MRO 사업부 IPS개발팀 엔지니어로 근무를 시작했습니다.
Wrapped up the ambassador program after building practical AI workflows with Solar LLM and n8n. Solar LLM과 n8n으로 실용적인 AI 워크플로우를 구축하며 앰배서더 활동을 마무리했습니다.
Working on fine-tuning Segment Anything Model (SAM) for dental X-ray segmentation and developing LoRA-based tuning strategies. 치과 X-ray 세그멘테이션을 위한 SAM 파인튜닝과 LoRA 기반 튜닝 전략을 개발하고 있습니다.
Providing tutoring covering key reinforcement learning algorithms and implementation techniques. 주요 강화학습 알고리즘과 구현 기법을 다루는 튜터링을 진행하고 있습니다.
Awarded 2nd place out of 43 teams in the industry-academic challenge for the project 'Next-Gen Intelligent Drone Maintenance System'. '차세대 지능형 드론 정비 시스템' 프로젝트로 산학 챌린지에서 43개 팀 중 2등을 수상했습니다.
Mentoring middle and high school students in basic Python programming and algorithmic thinking. 중·고등학생을 대상으로 파이썬 기초 프로그래밍과 알고리즘 사고를 멘토링하고 있습니다.
Built and documented a Korean LLM quantization project around morpheme-aware calibration data, low-bit PTQ experiments, and practical evaluation workflows. 형태소 인지 캘리브레이션 데이터, 저비트 PTQ 실험, 실용적인 평가 워크플로우를 중심으로 한국어 LLM 양자화 프로젝트를 구축하고 문서화했습니다.
🥇 Meta x Llama Academy Final Project 1st Place! MCP and LangGraph-based AI agent orchestration system for centralized personal work information management with automated daily briefing. 🥇 Meta x Llama Academy 파이널 프로젝트 1위! MCP와 LangGraph 기반 AI 에이전트 오케스트레이션 시스템으로 개인 업무 정보를 통합 관리하고 데일리 브리핑을 자동화했습니다.
Fine-tuned Segment Anything Model (SAM) for dental X-ray segmentation using LoRA-based tuning strategies. Joint first authorship with Yoonhee Uhm. LoRA 기반 튜닝 전략으로 치과 X-ray 세그멘테이션을 위해 Segment Anything Model(SAM)을 파인튜닝했습니다. 엄윤희와 공동 1저자.
🥈 2nd place out of 43 teams! PoC for an automated drone maintenance system in an MFC. Built a Smart Factory and CMMS using Elephant Robotics' MyAGV2023 and Cobot320. 🥈 43개 팀 중 2등! MFC 내 드론 자동 정비 시스템 PoC 구현. Elephant Robotics의 MyAGV2023와 Cobot320을 활용한 Smart Factory 및 CMMS 구축.
Built a morpheme-aware post-training quantization project for Korean LLMs. Organized calibration-set construction, low-bit PTQ experiments, and evaluation workflows for Korean-language models. 한국어 LLM을 위한 형태소 인지 사후 양자화(PTQ) 프로젝트. 캘리브레이션 셋 구축, 저비트 PTQ 실험, 한국어 모델 평가 워크플로우를 정리했습니다.
Developed an AI Career Advisor leveraging n8n no-code workflows and Upstage Solar LLM API to automate personalized career guidance from a single PDF upload. n8n 노코드 워크플로우와 Upstage Solar LLM API를 활용해 PDF 한 장 업로드만으로 맞춤형 커리어 가이드를 자동화하는 AI 커리어 어드바이저를 개발했습니다.
An agent that rewrites PDF reports into portfolio-ready markdown and saves them to Notion in one step. Upstage Document Parse + Solar LLM, Streamlit UI, Notion API integration. PDF 보고서를 포트폴리오용 마크다운으로 재작성하고 Notion에 한 번에 저장하는 에이전트. Upstage Document Parse + Solar LLM, Streamlit UI, Notion API 연동.
Tree-based compressor reducing 12 one-bit inputs to 4-bit output using Full Adders and Half Adders. FreePDK45 technology with KLayout/ngspice. Full verification complete: DRC PASSED, hierarchical LVS PASSED. Full Adder와 Half Adder로 12개의 1비트 입력을 4비트 출력으로 압축하는 트리 구조 설계. FreePDK45 공정, KLayout/ngspice 활용. DRC PASSED, 계층적 LVS PASSED로 검증 완료.
🏆 1st Place Winner! MCP and LangGraph-based AI agent orchestration system for centralized personal work information management with automated daily briefing. 🏆 1위 수상! MCP와 LangGraph 기반 AI 에이전트 오케스트레이션 시스템으로 개인 업무 정보를 통합 관리하고 데일리 브리핑을 자동화했습니다.
Fine-tuned Segment Anything Model (SAM) in PyTorch for dental X-ray segmentation using LoRA-based tuning strategies. Improved accuracy and integrated the model into a semi-automatic labeling workflow. Joint first authorship with Yoonhee Uhm. PyTorch에서 LoRA 기반 튜닝 전략으로 치과 X-ray 세그멘테이션을 위한 SAM 파인튜닝. 정확도를 개선하고 반자동 라벨링 워크플로우에 모델을 통합했습니다. 엄윤희와 공동 1저자.
Built hierarchical scheme clustering 100 classes into 20 superclasses with L_class + α·L_superclass. Applied two-stage retraining with class-balanced sampling and LDAM. Results: Overall Top-1 48.8% → 75.7%, Tail 36.6% → 70.3%. 100개 클래스를 20개 슈퍼클래스로 묶는 계층 구조를 설계하고 L_class + α·L_superclass 적용. 클래스 균형 샘플링과 LDAM 기반 2단계 재학습 수행. 결과: Overall Top-1 48.8% → 75.7%, Tail 36.6% → 70.3%.
🏆 Excellence Award (2nd out of 43 teams)! PoC for an automated drone maintenance system in an MFC. Built a Smart Factory and CMMS using Elephant Robotics' MyAGV2023 and Cobot320. 🏆 우수상 수상 (43개 팀 중 2등)! MFC 내 드론 자동 정비 시스템 PoC 구현. Elephant Robotics의 MyAGV2023와 Cobot320을 활용한 Smart Factory 및 CMMS 구축.
3D-CNN + LSTM model for 6-frame sequences; ablations on dropout, LR schedulers, test-time normalization; MAE = 1.82. 6프레임 시퀀스를 위한 3D-CNN + LSTM 모델. 드롭아웃, LR 스케줄러, 테스트 타임 정규화에 대한 ablation 수행. MAE = 1.82.