안녕하세요. AI 개발자 이기훈입니다.

주로 NLP 관련 업무를 맡아 수행하고 있으며 데이터 구축 및 모델의 학습, 서빙까지 진행 가능하며 LLM 서비스에 편의성을 높이는 여러 모듈들도 개발하고 있습니다.

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• 2017.03 ~ 2022.08 (학사) 가천대학교 컴퓨터공학과
• 2022.09 ~ 2024.02 (석사) 가천대학교 일반대학원 IT융합공학과 컴퓨터공학전공

• 2021.06 ~ 2024.02 Intelligent Information Processing Lab NLP 연구원
• 2024.02 ~ ing Lotte Innovate AI기술팀 언어AI담당 프로

• 이기훈. "Research on Efficient Modality Fusion for Enhanced Uni-modal Ensemble." 국내석사학위논문 가천대학교 글로벌캠퍼스 일반대학원, 2024. 경기도 더보기

• KiHoon Lee, Gyuho Choi and Chang Choi, “Use All Tokens Method To Improve Semantic Relationship Learning", Expert Systems with Applications, vol. 233, ID 120911, pp. 1-8, Dec 2023 (IF: 8.5 / Top 6.4%) 더보기
• KiHoon Lee, and Chang Choi* “Improved Self-Remembering Method: Continuous Interactive Communication using Language Model” IEEE Transactions on Computational Social Systems, Submitted 더보기
• KiHoon Lee, Myeonghoe Lee, and Chang Choi*, "Unified Modal Ensemble Method: Efficient Integration for Enhanced Multimodal Learning", Applied Soft Computing Journal, Submitted

• 이기훈, 최창* “미술 치료 분석을 위한 AI기반 예술 작품 제작 및 증대 방안.” 13th Workshop on Convergent and Smart Media System(CSMS) 2021.
• 이기훈, 정남규 and 최창* "A Sentence Similarity Transfer Learning Method for Inference of Semantic Relation." 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 (2022): 302-305. Best Award 더보기
• 유용상, 이기훈, 임형준 "한국어 이미지 캡셔닝 향상을 위한 유창성 개선 모듈", 한글 및 한국어 정보처리 & 한국코퍼스언어학회 (2024). Best Award 더보기
• 김대건, 정민교, 이기훈, 김강열, 박주혜 "캐시 기반 예제 검색을 활용한 Text-to-SQL에서의 동적 Few-shot Learning 기법", 한국정보통신학회(2025).
• 임형준, 유용상, 이기훈, 오현식, 전슬기 "긍정 답변과 부정 답변 혼합을 통한 LLM 안정성 향상에 관한 연구", 대한전자공학회(2025).

• KiHoon Lee, NamGyu Jung and Chang Choi* “A Study on Emotion Recognition in Conversation Based on Multi-Dimensional CNN and Transfer Learning” The 12th International Conference on Smart Media and Applications(SMA 2023) 더보기

• 2018 정보처리기능사
• 2022 인공지능활용분석
• 2023 (10-2023-0135560) ”의미론적 관계 학습을 개선하는 언어모델의 모든 토큰의 사용 방법” 특허출원 더보기

• (2022) GP-F 경진대회 우수상 (의료용 챗봇 서비스, ADOC)
• (2023) KINGPC(한국차세대컴퓨팅) 우수논문상 더보기
• (2024) open ko-llm leaderboard 1위 더보기
• (2024) HCLT-KACL 2024 우수논문상 더보기
• (2024) 제 3회 KRX 금융 언어모델 경진대회 1위 더보기

• 2022
  • (OGB-LSC) neurIPS Large-Scale Challenge
  • (Kaggle) Natural Language Processing with Disaster Tweets
  • (Dacon) 쇼핑몰 리뷰 평점 분류 경진대회
• 2023
  • AI 멘토링 활동 및 특강 진행 더보기
  • Expert Systems, IEEE Access Reviewer 활동
  • (ETRI) ETRI 휴먼이해 인공지능 경진대회 더보기
  • (과학기술정보통신부) ICT Challenge 2023 경진대회 더보기
  • (Dacon) 발화자의 감정인식 AI 경진대회
• 2024
  • (Dacon) 2024 생명연구자원 AI활용 경진대회
  • (Dacon) 2024 자동차 데이터 분석 경진대회
  • (AI 말평) 대화 맥락 추론(CCI 2024) 경진대회 더보기
  • (AI 말평) 문자가 포함된 그림(사진) 기반 문장 생성 경진대회
  • (KRX) 제 3회 KRX 금융 언어모델 경진대회 더보기
• 2025
  • (멘토링) 대학원생 멘토링
  • (세미나) Text-to-SQL 관련 외부 세미나 발표

• 2024
  • SK AI Summit 2024 더보기
  • Gen AI on AWS - RAG Day 더보기
  • Samsung Developer Conference Korea 2O24
  • HCLT-KACL 2024
  • AWS SageMaker Immersion Day 더보기
• 2025
  • W&B 서울 밋업 #4
  • AWS Summit Seoul 2025 더보기
  • KIICE 2025

• 대화형 AI 서비스용 웹 크롤러 및 스크래핑 시스템 개발 및 API 구축
  • 사용자가 url 입력 시 context를 리턴하는 시스템(논문, 유튜브, 뉴스, 쇼핑몰 등 지원 가능)
• 사용자 질의 의도 파악 및 개인화 추천을 위한 후속 질의 추천 모델 개발 및 서비스 운영
  • 대화형 AI 서비스에서 사용자에게 '이런 질문은 어떠세요?'라는 후속 질문들을 3개 추천하는 모델 설계 및 개발 후 서비스 중
• 데이터 기반 의사결정 지원을 위한 대화형 BI(Business Intelligence) AI 시스템 설계 및 구축
  • 실제 계열사의 매출 데이터를 기반으로 대화형 경영 정보 시스템에서 필요한 Text2SQL, Result2Answer 등 AI 파트를 담당하여 설계 및 서빙 진행
• 사내/외 Task 기반 LLM 성능 평가를 위한 벤치마크 파이프라인 구현 및 정량적 비교 분석 체계 수립
  • 객관적인 모델 성능 지표 비교를 위해 모델명을 입력 시 유명한 벤치마크들과 내부 벤치마크를 수행하여 자동으로 점수를 업로드하는 파이프라인 설계 및 구현
• 보안관제 시스템 내 네트워크 페이로드 분석 기반 이상행위/공격 패턴 탐지 모델 개발
  • sllm 및 enc-dec 기반 공격 탐지를 위한 모델 학습, 비교 진행
• 과거 장애 사례 및 실시간 검색 기반 시스템 장애 조치 챗봇 개발 및 운영
  • 과거 사례들과 검색을 기반으로 현재 장애에 대해 설명 및 자세한 해결 방안을 제공하는 대화형 보고서 생성 챗봇 서비스 설계 및 운영 중
• 내부 AI 플랫폼 서비스를 위한 데이터 수집, 전처리, 정제, API 등 관리
  • 질이 좋은 학습 데이터만을 사용하기 위해 데이터 관리를 꾸준히 진행 중
• 문서(PDF, DOCX, XLSX 등)로부터 텍스트 및 구조화된 정보 추출을 위한 문서 파서 모듈 개발
  • RAG 시스템을 위한 문서 파서 비교 및 개발 진행
• AWS NPU(Inferentia/Trainium) 도입 타당성 분석 및 LLM 추론/학습 최적화 방안 연구/검토
  • NPU 도입을 위한 내부 테스트 진행
• Webex 플랫폼 내 뉴스 브리핑 및 오픈도메인 챗봇 기능 연동 및 운영 관리
  • 구내식당 메뉴 정보, 실시간 뉴스 검색, 오픈도메인 답변 등 여러 기능을 담은 웹엑스 챗봇 구현 및 연동 후 관리 중

• 머신러닝 / 딥러닝 / 서빙 (Machine Learning / Deep Learning / Serving)

  • 프레임워크: PyTorch, Hugging Face Transformers, unsloth, deepspeed
  • 실험 관리: Weights & Biases (wandb), logger
  • 모델 개발: Encoder, Decoder, Encoder-Decoder
  • LLM 성능 및 서비스 고도화: Prompt Engineering, RAG, Paraphrasing ...
  • 응용 모듈 개발 가능: Text-to-SQL, Classification, Data Augmentation ...
  • 추론/서빙 엔진: vLLM, SGLang, lmdeploy, ONNX, TensorRT
  • 상용 서비스 연동: OpenAI API, OpenRouter, LiteLLM, naver-openapi, tavily ...

• MLOps / 백엔드 / 데이터 (MLOps / Backend / Data)

  • API 개발: FastAPI, Uvicorn
  • 컨테이너 & 배포: Docker
  • 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, MariaDB (관리: DBeaver)
  • 데모 & 프로토타이핑: Gradio, Streamlit (터널링: localtunnel, ngrok)

• 개발 환경 및 협업 (Development Environment & Collaboration)

  • 버전 및 환경 관리: Git, uv
  • 협업 도구: Notion, Figma, Jira