전현민 (Hyunmin Jeon)
AI & NLP Engineer
AI Agent
RAG
Graph RAG
NLP
Birth
July 11, 1995
Location
Seoul, Republic of Korea
Contact
Skill
AI
LLMRAGPrompt Engineering
Generative AgentMulti-Agent Orchestration
Knowledge GraphGraph RAG
NLPTask-oriented Dialogue System
MCP
Language / Library / Framework
Python
Google ADK
Langchain
FastAPI
Celery
Airflow
Pytorch
Flutter
Data
Elastic Search
Neo4j
InfluxDB
PostgreSQL
MongoDB
Redis
Infra / DevOps / Cloud
Git
Docker
Jenkins
GCP, GKE
Firebase
Nginx
Education
POSTECH / M.S.
Computer Science & Engineering
GPA 3.93 / 4.3
Advisor: Gary Geunbae Lee
Hanyang University ERICA / B.S.
Computer Science & Engineering
GPA 4.27 / 4.5
Experience
넷마블 / AI & NLP Engineer
AI AgentRAGKnowledge GraphGraph RAGNLPPythonGCP
- 사내 Agentic RAG 시스템 개발
- Knowledge Graph 기반 RAG Agent 개발
- 데이터 분석 및 보고서 작성 Agent 개발
- 게임 가이드 챗봇 개발
- LLM & Agent 방법론 리서치
컴투스플랫폼 / AI & NLP Engineer
NLPChatbotPythonPytorch
- 사내 RAG 챗봇 개발
- 그룹사 HR 챗봇 개발
- 모바일 게임 FAQ 챗봇 개발
- A/B 테스트를 통한 모델 분석
- 모델 학습 및 평가 자동화를 위한 웹 서비스 개발
와이즈넛 / Intern
MLPythonScikit-learnNode.js
- 산학 협력 캡스톤 디자인으로 SVM을 활용한 웹 크롤러 개발
Research
Paper
- Schema Encoding for Transferable Dialogue State Tracking — COLING 2022 · ACL Anthology
- DORA: Towards Policy Optimization for Task-oriented Dialogue System with Efficient Context — Computer Speech & Language · Elsevier
- Domain State Tracking for a Simplified Dialogue System — arXiv · arXiv
- Simplified Task-Oriented Dialogue System using Domain State — AAAI 2021 (DSTC-9) · Google Drive
- 도메인 상태를 이용한 다중 도메인 대화 상태 추적 — HCLT 2020 · Google Drive
- 수기 답안지 자동 채점 시스템 — KCC 2019 · DBpia
Patent
- 대화 로봇을 활용한 법률문서 자동작성 서버 및 그것의 동작방법 — 출원번호: 10-2021-0009714
Side Project
AI 컴패니언 Agent
Generative AgentAgentic WorkflowGoogle ADKLong-term MemoryKnowledge GraphMCPAgent as ToolProactive AgentHybrid DecisionComfyUI
- 대화를 기억하고 먼저 말을 거는 개인 비서 Agent
- 캐릭터 페르소나와 영속적인 감정·관계 상태 관리
- 독립적인 사용자·캐릭터 위치와 가상 세계, 선제적 대화·리마인더
- Knowledge Graph 기반 장기기억
- 대화에서 관측 사실을 추출하고 원본 근거를 보존
- 하이브리드 검색과 일일 회고로 경험을 회상
- 도구 실행과 전문 Agent 연동
- 계획 판단과 도구 실행을 반복하며 웹 검색·메모·CLI 위임 수행
- MCP 기반 투자 리서치·경력 분석을 접수하고 완료 후 별도 전달
- 경량 모델 기반 LLM 판단 효율화
- 경량 판단 모델(Jev)로 호출 필요 여부를 먼저 판단
- 섀도 비교와 신뢰도 기반 채택·폴백을 노드별 적용
- 멀티모달·멀티 채널 인터페이스
- 대화의 모습·사진 공유 행동과 ComfyUI 이미지 생성 연결
- 웹(Live2D), Telegram, Tauri 데스크탑·Android에서 동일 대화 세션 공유
투자 비서 Agent
Multi-Agent OrchestrationDynamic PlanningGraph RAGFinancial Knowledge GraphHybrid Search (RRF)MCPScheduled BriefingMulti-Agent DebatePostgreSQLFlutter
- Multi-Agent 기반 금융 리서치
- 질문에 따라 검색·수집·분석·시각화 Agent를 동적으로 조율
- 주가·경제 지표·뉴스 근거를 연결한 답변 스트리밍
- 시점별 금융 사실을 관리하는 Knowledge Graph
- 기업·지표·투자 테마와 실적·가이던스·거래 관계 구조화
- 읽기 전용 질의 템플릿으로 필요한 사실·수치·시점을 검색
- 정기 브리핑과 근거 기반 투자 토론
- 경제·AI 테크 일간 브리핑과 주간 시장 분석
- 네 관점의 2라운드 토론에서 주장·반론·근거를 연결
- 개인 종목 분석과 시장 현황
- 보유·관심 종목의 일간 주요 발견과 주간 가설·연결 분석
- 가격·금리·변동성 스냅샷과 비교 기준을 함께 조회
- Flutter 앱과 MCP 기반 조회
- 웹·모바일에서 채팅·브리핑·토론·개인 포트폴리오 조회
- Claude Code·Codex에서 금융 근거 조회와 심층 분석에 활용
포트폴리오 Agent
Graph RAGAgentic RAGKnowledge GraphGoogle ADKLeiden Community DetectionPersonalized PageRankHybrid Search (RRF)MCPCareer BriefingData Collection
- 경력·프로젝트 경험 기반 Graph RAG
- 문서에서 엔티티·관계를 추출하고 원본 근거와 연결
- 하이브리드 검색·그래프 확장·커뮤니티 요약으로 질문에 답변
- MCP 기반 경력 분석
- Claude Code·Codex에서 사실 조회와 심층 분석 지원
- 이력서 작성·경력 강점과 공백·채용 요건 적합성 분석에 활용
- 채용공고·기술 동향 수집 파이프라인
- 공고 정규화와 신규·변경·마감 이력 추적
- 공개 기술 자료의 선별·정제·중복 통합과 출처 보존
- 개인 경력과 연결한 일간 브리핑
- 이전 발행 이후의 채용·기술 변화와 요구 역량 정리
- 경력과의 연결, 확인할 기회와 다음 행동 제시
- 공개 챗봇과 관리자 조회
- GitHub Pages에 SSE 기반 질의응답 챗봇 연동
- Google 로그인 관리자 웹에서 브리핑·공고·기술 동향·수집 현황 조회
9th Dialog System Technology Challenge (DSTC-9)
Task-oriented Dialogue SystemDialogue State TrackingPythonPytorch
- 대화 시스템 챌린지인 DSTC-9에 참여 · DSTC-9 Workshop on AAAI 2021
- Microsoft가 주최한 Multi-domain Task-oriented Dialog Challenge II 트랙에 참여
- Multi-domain task-oriented dialogue system 개발 및 포스터 세션 발표 · 포스터
Academic Project
DS-DST belief tracker 논문 구현
KoGPT-2 summarization 모델
- SKT AI의 KoGPT-2와 신문 기사 요약 데이터를 사용하여 summarization 모델 구현 · 신문 기사 요약 데이터
- Pytorch 구현 · Github
Machine translation 모델
- Transformer와 ISWLT 2016 EN-DE 데이터를 사용하여 영어 → 독일어 translation 모델 구현 · ISWLT 2016 데이터
- Attention is all you need (Vaswani et al., 2017) 논문 transformer 구현 · 논문
- Pytorch 구현 · Github
Sentiment analysis 모델
- Bidirectional LSTM과 Naver sentiment movie corpus (NSMC) 데이터를 사용하여 sentiment analysis 모델 구현 · NSMC 데이터
- Tensorflow 구현 · Github
- 2019 오픈인프라 개발 경진대회에서 Youtube 댓글 분석 모델 구현
- Bidirectional LSTM과 NSMC & Sentiment 140 데이터를 사용하여 sentiment analysis 모델 구현 · Sentiment 140 데이터
- Docker와 Tensorflow serving을 사용하여 모델 배포
- Tensorflow 구현 · Github
Machine learning 웹 크롤러
- 캡스톤 디자인으로 machine learning을 사용한 웹 크롤러 개발
- Scikit-learn의 SVM을 사용
- Puppeteer 라이브러리 사용
- Python & Node.js 구현 · Github
지하철 빈 자리 체크 시스템
- Global-PBL (in SIT, Japan) 프로그램 과제로 가상의 지하철의 빈 좌석 수를 체크하는 시스템 개발
- YOLO 알고리즘 사용
- Raspberry Pi와 Android 연동
- Python & Android 구현 · Github