Career Summary소개
I am an engineer in the IPS Development Team of Hanwha Aerospace's MRO Business Division, with a background in Electrical and Electronic Engineering at Yonsei University. I am interested in deep learning, AI systems, and practical software engineering, and have been building projects across LLM applications, model optimization, and robotics-oriented systems while documenting the process through technical writing and portfolio projects.
한화에어로스페이스 MRO 사업부 IPS개발팀 엔지니어로 근무하고 있으며, 연세대학교 전기전자공학부에서 공부했습니다. 딥러닝, AI 시스템, 실용적인 소프트웨어 엔지니어링에 관심이 있으며, LLM 애플리케이션, 모델 최적화, 로보틱스 시스템 전반에 걸친 프로젝트를 진행하면서 기술 글쓰기와 포트폴리오 프로젝트로 그 과정을 기록해 왔습니다.
Education학력
Yonsei University연세대학교
B.S. in Electrical and Electronic Engineering (Expected Aug 2026) 전기전자공학부 학사 (2026년 8월 졸업 예정)
B.S. in Electrical and Electronic Engineering (Expected Aug 2026) 전기전자공학부 학사 (2026년 8월 졸업 예정)
Mar 2020 - Present
2020.03 - 현재
Employment경력
Hanwha Aerospace한화에어로스페이스
Engineer, IPS Development Team, MRO Business Division. Working on IPS (Integrated Product Support) development for the MRO business. MRO 사업부 IPS개발팀 엔지니어. MRO 사업을 위한 IPS(종합군수지원/통합체계지원) 개발 업무를 담당하고 있습니다.
Engineer, IPS Development Team, MRO Business Division. Working on IPS (Integrated Product Support) development for the MRO business. MRO 사업부 IPS개발팀 엔지니어. MRO 사업을 위한 IPS(종합군수지원/통합체계지원) 개발 업무를 담당하고 있습니다.
Jul 2026 - Present
2026.07 - 현재
Korea 대한민국
Korea 대한민국
Upstage AI Ambassador (2nd Cohort)Upstage AI Ambassador 2기
Selected as an ambassador. Built practical AI workflows with Solar LLM and n8n, and translated experimental ideas into user-facing automation prototypes. 앰배서더로 선발되어 Solar LLM과 n8n으로 실용적인 AI 워크플로우를 구축하고, 실험적 아이디어를 사용자용 자동화 프로토타입으로 구현했습니다.
Selected as an ambassador. Built practical AI workflows with Solar LLM and n8n, and translated experimental ideas into user-facing automation prototypes. 앰배서더로 선발되어 Solar LLM과 n8n으로 실용적인 AI 워크플로우를 구축하고, 실험적 아이디어를 사용자용 자동화 프로토타입으로 구현했습니다.
Mar 2026 - May 2026
2026.03 - 2026.05
Seoul, Korea 서울
Seoul, Korea 서울
Genoray FlexLab (Medical Imaging Company)Genoray FlexLab (의료 영상 기업)
AI Intern - Fine-tuned Segment Anything Model (SAM) in PyTorch for dental X-ray segmentation. Developed LoRA-based tuning strategies, validated model quality, and integrated outputs into a semi-automatic labeling tool. AI 인턴 - 치과 X-ray 세그멘테이션을 위해 PyTorch에서 SAM을 파인튜닝했습니다. LoRA 기반 튜닝 전략을 개발하고 모델 품질을 검증하여 반자동 라벨링 도구에 통합했습니다.
AI Intern - Fine-tuned Segment Anything Model (SAM) in PyTorch for dental X-ray segmentation. Developed LoRA-based tuning strategies, validated model quality, and integrated outputs into a semi-automatic labeling tool. AI 인턴 - 치과 X-ray 세그멘테이션을 위해 PyTorch에서 SAM을 파인튜닝했습니다. LoRA 기반 튜닝 전략을 개발하고 모델 품질을 검증하여 반자동 라벨링 도구에 통합했습니다.
Jun 2025 - Aug 2025
2025.06 - 2025.08
Seoul, Korea 서울
Seoul, Korea 서울
Reinforcement Learning Tutoring강화학습 튜터링
Tutor at Yonsei University covering key reinforcement learning algorithms and implementation techniques 연세대학교에서 주요 강화학습 알고리즘과 구현 기법을 다루는 튜터로 활동
Tutor at Yonsei University covering key reinforcement learning algorithms and implementation techniques 연세대학교에서 주요 강화학습 알고리즘과 구현 기법을 다루는 튜터로 활동
Mar 2025 - Jun 2025
2025.03 - 2025.06
Yonsei University 연세대학교
Yonsei University 연세대학교
SK hynix Volunteer ProgramSK하이닉스 교육 봉사
Mentored middle and high school students in basic Python programming and algorithmic thinking 중·고등학생을 대상으로 파이썬 기초 프로그래밍과 알고리즘 사고를 멘토링
Mentored middle and high school students in basic Python programming and algorithmic thinking 중·고등학생을 대상으로 파이썬 기초 프로그래밍과 알고리즘 사고를 멘토링
May 2024 - Dec 2024
2024.05 - 2024.12
Seoul, Korea 서울
Seoul, Korea 서울
Math Academy수학 학원
Assistant Teacher supporting teaching and student management in high school math curriculum 고등학교 수학 과정의 수업 보조 및 학생 관리를 담당한 조교
Assistant Teacher supporting teaching and student management in high school math curriculum 고등학교 수학 과정의 수업 보조 및 학생 관리를 담당한 조교
Jan 2020 - Jun 2021, Jan 2023 - Dec 2023
2020.01 - 2021.06, 2023.01 - 2023.12
Seoul, Korea 서울
Seoul, Korea 서울
Projects프로젝트
Korean LLM Quantization Pipeline Builder
한국어 LLM 양자화 파이프라인 빌더
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.
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.
Independent Research / Study
개인 연구 / 스터디
2025.12 - Present
2025.12 - Present
AI Career Advisor (Upstage AI Ambassador 2nd Cohort)
AI 커리어 어드바이저 (Upstage AI Ambassador 2기)
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.
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.
Upstage AI Ambassador Mission
Upstage AI Ambassador 미션
2026.03 - 2026.05
2026.03 - 2026.05
Portfolio Migration Agent (rewrite-my-report)
포트폴리오 마이그레이션 에이전트 (rewrite-my-report)
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.
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.
Personal Project
개인 프로젝트
2026.01
2026.01
Adder Tree (12-input → 4-bit) — Schematic-to-Layout Integration
Adder Tree (12-input → 4-bit) — 회로도-레이아웃 통합 설계
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.
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.
Digital Circuit Design Course Project
디지털 회로 설계 수업 프로젝트
2025.11
2025.11
AI Agent Orchestrator System
AI 에이전트 오케스트레이터 시스템
🏆 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.
🏆 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.
Meta x Llama Academy Final Project
Meta x Llama Academy 파이널 프로젝트
2025.09-10
2025.09-10
SAM Fine-tuning for Medical Imaging
의료 영상용 SAM 파인튜닝
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.
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.
Genoray FlexLab Internship Project
Genoray FlexLab 인턴십 프로젝트
2025.06-08
2025.06-08
CIFAR-100 Long-Tail Classification Project
CIFAR-100 롱테일 분류 프로젝트
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%.
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%.
Deep Learning Lab Course Project
딥러닝 실험 수업 프로젝트
2025.05-06
2025.05-06
Next-Gen Intelligent Drone Maintenance System
차세대 지능형 드론 정비 시스템
🏆 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.
🏆 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.
Robotics Course Project
로보틱스 수업 프로젝트
2024.06
2024.06
Speed Estimation from Road Scene Sequences
도로 주행 영상 시퀀스 기반 속도 추정
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.
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.
Introduction to Artificial Intelligence Course Project
인공지능 개론 수업 프로젝트
2024.11
2024.11