Hyunmin Jeon

전현민 (Hyunmin Jeon)

AI & NLP Engineer AI Agent RAG Graph RAG NLP
Birth
July 11, 1995
Location
Seoul, Republic of Korea

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.
2019.09 ~ 2021.08
Computer Science & Engineering GPA 3.93 / 4.3 Advisor: Gary Geunbae Lee
Hanyang University ERICA / B.S.
2014.03 ~ 2019.08
Computer Science & Engineering GPA 4.27 / 4.5

Experience

넷마블 / AI & NLP Engineer
2023.12 ~ Current
AI AgentRAGKnowledge GraphGraph RAGNLPPythonGCP
  • Knowledge Graph 기반 RAG Agent 개발
  • 데이터 분석 및 보고서 작성 Agent 개발
  • 사내 RAG 챗봇 시스템 개발
  • 게임 가이드 챗봇 개발
  • LLM & Agent 방법론 리서치
컴투스플랫폼 / AI & NLP Engineer
2021.09 ~ 2023.11
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
2019.01 ~ 2019.02
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

투자 비서 Agent
Generative AgentMulti-AgentKnowledge GraphPythonElastic SearchNeo4jFlutterGCP
  • Multi-Agent 기반 주식 투자 비서 서비스 개발
    • 동적 Planning을 통한 Multi-Agent Orchestration
    • 데이터 수집, 분석, 시각화 등
  • 경제 데이터 분석 인사이트 및 경제 지식 제공
    • 주식 및 경제 지표 API 연동
    • 뉴스 데이터 수집 및 RRF 검색
    • 웹 검색 API 연동
  • Knowledge Graph 기반 RAG
    • LLM으로 주식 및 경제 관련 데이터 기반 Knowledge Graph 구축
    • Knowledge Graph를 연동하여 Graph RAG 구현
  • Flutter로 웹 / 모바일 앱 구현
    • GCP Cloud Run으로 웹 서비스 배포
    • GCP VM으로 Nginx & FastAPI 서버 배포
    • 웹 소켓 통신으로 답변 스트리밍
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
법률 챗봇
Dialogue State TrackingPythonPytorch
  • 국가 R&D 과제로 고소장 문서 자동 작성을 위한 법률 챗봇 개발
  • GPT-2 기반의 belief tracker와 규칙 기반의 NLG를 결합
  • SKT AI의 KoGPT-2를 법률 판례 데이터와 법률 상담 대화 데이터로 2차 pre-training 하여 LM으로 사용 · KoGPT-2 / 법률 판례 데이터 / LM
  • 기업과 협업한 과제인 관계로 법률 상담 대화와 소스 코드는 비공개
  • 프로토타입 데모 영상 프로토타입 데모 영상

Academic Project

DS-DST belief tracker 논문 구현
  • Find or Classify? Dual Strategy for Slot-Value Predictions on Multi-Domain Dialog State Tracking (Zhang et al., 2019) · 논문
  • Pytorch 구현 · Github
KoGPT-2 summarization 모델
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
  • 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

Record

  • DSTC-9 (2020.10.23) — 4위 (Team 6) · 리더보드
  • Naver AI Hackathon 2019 (2019.10.27) — 결선 진출 · 소스코드
  • 오픈인프라 개발 경진대회 (2019.08.30) — 대상 · 소스코드

Certification

  • Global-PBL program in Shibaura Institute of Technology, Japan (2019.07.29) · 증명서
  • Deep learning course from deeplearning.ai, Coursera (2019.06.24) · 증명서
  • 정보처리기사 (2019.05.23) · 증명서