전현민 (Hyunmin Jeon)

July 11, 1995

대한민국, 서울특별시

Skill

• Python
• Pytorch
• Deep Learning
• NLP
• Task-oriented Dialogue System

Education

POSTECH / M.S.

2019.09 ~ 2021.08

• Computer Science & Engineering
• Overall Grade 3.93 / 4.3
• Advisor: Gary Geunbae Lee

Hanyang University ERICA / B.S.

2014.03 ~ 2019.08

• Computer Science & Engineering
• Overall Grade 4.27 / 4.5

Experience

컴투스플랫폼 / AI developer

2021.09 ~ Current

Python, Pytorch, NLP

• 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

Python, Scikit-learn, ML, Node.js

• 산학 협력 캡스톤 디자인으로 머신러닝을 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 preprint [arXiv]

Simplified Task-Oriented Dialogue System using Domain State

• Workshop on AAAI 2021 (DSTC-9) [Google Drive]

도메인 상태를 이용한 다중 도메인 대화 상태 추적

• 제 32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 (HCLT 2020) [Google Drive]

수기 답안지 자동 채점 시스템

• 한국정보과학회 학술발표논문집 2019 (KCC 2019) [DBpia]

Patent

대화 로봇을 활용한 법률문서 자동작성 서버 및 그것의 동작방법

• 출원번호: 10-2021-0009714

Project

9th Dialog System Technology Challenge (DSTC-9)

Python, Pytorch, DST, Task-oriented Dialogue System

• 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

Python, Pytorch, DST

• 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

키워드 분석 시스템

Python, Flask, MySQL, Javascript, jQuery, AnyChart, GCP

• GCP를 활용하여 간단한 웹 서비스 구현
  • Cloud Run, Cloud Functions, Cloud SQL, Cloud Scheduler
• 크롤링
  • 스케쥴링을 통해 뉴스 기사 크롤링
  • 크롤링한 데이터를 MySQL DB에 저장
• 뉴스 기사
  • 기간별 키워드 추출
  • 일간 / 주간 급상승 키워드 추출
  • 두 키워드 비교
• 주식
  • Yahoo financial API 활용
  • 연관 키워드 추출
  • 주가 패턴이 유사한 주식 추출
• 서비스 페이지 [URL]

논문 작성 보조 시스템

Python, Flask, Javascript, jQuery, GCP, ChatGPT

• GCP를 활용하여 간단한 웹 서비스 구현
  • Cloud Run
• ChatGPT를 활용하여 영문 논문 작성에 도움이 되는 기능 구현
  • 단어 번역
  • 문장 번역
  • 작문
  • 문장 변환
  • 문법 교정
• 서비스 페이지 [URL]

Toy NLP projects

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

• 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 \(\rightarrow\) 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]

Etc

Worker model

• Machine learning 대학원 수업 final project로 croudsourcing을 위한 worker model을 구현
• Belief propagation & Expectation maximization 알고리즘 사용
• Python 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]

모바일 리듬 게임

• Unity3D를 사용하여 모바일 리듬 게임 어플리케이션 개발
• Unity3D & C# 구현 [Github]
  리듬 게임 영상

  

  리듬 게임 영상

웹 게시판

• Raspberry Pi에 Raspbian OS를 설치하여 웹 서버로 사용
• APM & JS를 사용해 간단한 웹 게시판 기능 구현 [Github]

Record

9th Dialog System Technology Challenge (DSTC-9) / 2020.10.23

• Microsoft 주최의 Multi-domain Task-oriented Dialog Challenge II 트랙 참여 [챌린지 사이트]
• 4위 (Team 6) [리더보드]

Naver AI Hackathon 2019, speech recognition / 2019.10.27

• 네이버 주최 [대회 사이트]
• 결선 진출
• 소스 코드 [Github]

2019 오픈인프라 개발 경진대회 / 2019.08.30

• (주) 맨텍 주최 [대회 사이트]
• 대상
• 소스 코드 [Github]

Certification

Global-PBL program in Shibaura Institute of Technology, Japan / 2019.07.29

• [Google Drive]

Deep learning course from deeplearning.ai, Coursera / 2019.06.24

• [Google Drive]

정보처리기사 / 2019.05.23

• [Google Drive]

Contact

gusalsrhkals@naver.com

LinkedIn

Github