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 AgentJev Hybrid DecisionComfyUI
- 대화를 기억하고 먼저 말을 거는 AI 컴패니언 겸 개인 비서 Agent 개발
- 캐릭터 페르소나 기반 대화와 영속적 내적 상태(감정, 호감도, 생각)
- 백그라운드 세계 시뮬레이션과 선제적 대화, 대화 속 약속 기반 리마인더
- Knowledge Graph 기반 장기기억
- LLM으로 대화에서 관측을 추출해 Knowledge Graph 자동 구축
- 벡터 + BM25 RRF 하이브리드 검색으로 기억 회상
- 일일 회고로 관측을 Memory로 요약
- Tool 기반 개인 비서 기능
- 웹 검색 및 Codex / Claude CLI 작업 위임
- MCP로 투자 비서 Agent, 포트폴리오 Agent를 Tool로 호출
- 경량 decision 모델 기반 LLM 판단 효율화
- Jev 하이브리드 판단(게이트 / 캐스케이드)으로 불필요한 LLM 호출 절감
- 섀도 모드로 실데이터 일치율을 측정한 뒤 노드별로 단계적 적용
- 멀티모달 · 멀티 채널 인터페이스
- 로컬 ComfyUI 연동 이미지 생성 파이프라인 (Base + LoRA, 얼굴·손 디테일러)
- 웹(Live2D) / 텔레그램 / 데스크탑(Tauri) / Android가 하나의 대화 세션 공유
투자 비서 Agent
Multi-Agent OrchestrationDynamic PlanningGraph RAGKnowledge GraphHybrid Search (RRF)WebSocket StreamingElasticsearchNeo4jInfluxDBFlutter
- 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
포트폴리오 Agent
Graph RAGAgentic RAGKnowledge GraphGoogle ADKLeiden Community DetectionPersonalized PageRankHybrid Search (RRF)Neo4jMCPGitHub Pages
- 이력/경력 사항 및 업무/프로젝트 경험을 관리하기 위한 Graph RAG Agent 서비스 개발
- 텍스트 형태로 데이터를 입력하면 자동으로 Knowledge Graph로 빌드
- Knowledge Graph 기반으로 이력/경력 및 업무/프로젝트 관련 질의응답
- Github Page 기반의 웹 포트폴리오 페이지에 Graph RAG 기반 질의응답 기능을 챗봇 형태로 연동
- GCP VM으로 Nginx & FastAPI 서버 배포
- Github Page에서 이벤트 스트리밍 기반 통신
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