About
AI Engineer, 진수훈입니다.
데이터로 문제를 정의하고, 구조로 답을 만드는 엔지니어입니다.
👨🏻💻 About Me
이 블로그에는 “잘 나온 결과”보다 판단 근거와 시행착오를 남깁니다.
📌 Topics on This Blog
- Coding Test — 백준/SWEA/이코테 풀이와 패턴 정리
- AI News — 주간 브리핑과 주요 사건 심층 분석
🧩 Skill
| 분야 | 스택 |
|---|---|
| Language & Data | Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL (MariaDB, Oracle), C++, R |
| ML / Modeling | CatBoost, XGBoost, LightGBM (Tree-based Models) |
| Deep Learning | PyTorch, TensorFlow · YOLO, OCR, 문서 이미지 분류 |
| LLM | LoRA 파인튜닝, Prompt Engineering, Decoder-only 구조 비교 (SOLAR, LLaMA) |
| Tools | Git / GitHub / GitHub Pages (Jekyll), Notion |
🏆 Highlights
- K-리그 패스 좌표 예측 — 940팀 중 최종 23위 (퍼블릭 45위)
- 서울시 아파트 실거래가 예측 — RMSE 42% 개선, 리더보드 1위
- 문서 이미지 분류 — F1 Score 97%
- AI 코칭 GPTs 사내 배포 — 배포율 100%, 만족도 4.35, 재사용 응답 72%
- SNS 감성 분석 — 스팸 80% 자동 필터링, 분석 데이터 활용률 4배 향상
전체 경력 보기 (인턴 · 대회 · 교육)
🧑💼 인턴 경험
한솔홈데코 | 인턴 2025.08.25 ~ 2025.10.17
리더십 1:1 미팅 실사용률을 높이는 AI 코칭 GPTs 구축
▪ 현직자 대상 사전 설문조사 60건 수행·분석으로 사용자 니즈 및 설계 방향 도출 ▪ 면담 목적·주제 분석을 기반으로 프롬프트 설계 기준 수립 및 16건 시나리오 구조화 ▪ 프롬프트 엔지니어링을 통해 기능별 AI 코칭 모델 3종 설계·개발 ▪ 내·외부 사용자 테스트 68건을 반영해 응답 품질 및 사용성 개선 ▪ 사내 배포율 100%, 평균 만족도 4.35, 재사용 응답 비율 72% 달성
한국조폐공사 기술개발팀 | 인턴 2022.03 ~ 2022.06
SNS 기반 자사 제품 감성 분석 및 기술 리포트 작성
▪ 인스타그램·트위터 등 자사 제품 관련 게시글 약 2,000건 수집 ▪ 광고·스팸 게시물 80% 자동 필터링으로 분석 데이터 활용률 4배 향상 ▪ 이모지·특수기호 제거, 약어 치환 등 한국어 전처리 파이프라인 구축 ▪ KoBERT 기반 긍·부정 감성 분류 모델 적용 및 제품군별 감정 흐름 시각화 ▪ 분석 결과를 보고서로 정리해 품질관리팀·제품기획팀에 공유 ▪ 글로벌 조폐국 최신 기술·연구 동향 조사 및 내부 기술 리포트 작성
🏆 공모전 · 대회 참여
K-리그 · 서울시립대 공개 AI 경진대회 2025.12.01 ~ 2026.01.12
경기 내 최종 패스 좌표 예측 AI 모델 개발
▪ Pass·Carry 등 이벤트와 좌표 정보를 활용한 공간 피처 생성 ▪ 패스를 short·mid·long 3개 구간으로 분리해 구간별 예측 구조 설계 ▪ CatBoost·LightGBM 기반 버킷별 가중치 앙상블 적용 ▪ OOF 검증 및 CarryCap 후처리로 예측 안정성 확보 ▪ 총 940팀 중 퍼블릭 45위, 최종 리더보드 23위 기록
수도권 생활 이동 데이터 해커톤 | 서울시·KT·서울시립대 2025.06.09 ~ 2025.08.27
통근 시간대 취약 지역 선정 및 정책 제안 (본선 진출 상위 10%)
▪ 수도권 OD 데이터 약 4.6억 건 중 출근 시간대 데이터 404만 건 필터링 ▪ 배치 처리 기반 데이터 전처리 및 조건 필터링 파이프라인 구축 ▪ 교통 접근성 지수·경로 우회도 지표 설계로 통근 취약성 정량화 ▪ Gi* Hotspot 분석과 DBSCAN 군집화를 통한 공간 통계 분석 수행 ▪ 구리시·부평구 등 교통 취약 지역 도출 및 지역별 정책 3건 제안
날씨 빅데이터 콘테스트 | 기상청 2025.06.11 ~ 2025.06.27
기상 특보가 지하철 혼잡도에 미치는 영향 분석
▪ 기온·습도·강수량 등 기상 데이터와 지하철 혼잡도 데이터 병합 ▪ 통계 기반 피처 엔지니어링 및 CatBoost 회귀 모델 실험 ▪ 폭염·폭우 조건 정의 후 혼잡도 변화 패턴 정량 분석 ▪ 출퇴근 시간대 혼잡 완화를 위한 정책적 활용 방안 제시
📚 교육 사항
Upstage AI Lab 3기 2024.04 ~ 2024.11
AI·데이터 분석 집중 교육 및 프로젝트 수행
▪ 기초 수학·통계, 머신러닝·딥러닝(CV, NLP, LLM) 이론 및 실습 ▪ Git 기반 협업 환경과 실무형 데이터 분석 파이프라인 학습
일상 대화 요약 모델 개발 (2024.09) ▪ SOLAR, LLaMA 등 디코더-only LLM 구조 비교 실험 ▪ 발화자 보존·중복 제거 전처리 및 LoRA 기반 파인튜닝 ▪ ROUGE 점수 기준 베이스라인 대비 +4pt 성능 향상
문서 이미지 분류 모델 (2024.08) ▪ OCR 기반 후분류 구조 설계 및 데이터 엔지니어링 수행 ▪ 전처리–후처리 결합으로 최종 F1 Score 97% 달성
서울시 아파트 실거래가 예측 (2024.07) ▪ CatBoost 기반 예측 모델 구축 및 RMSE 42% 개선 ▪ 최근 거래가(Lag Feature), 역세권 랭크 등 도메인 피처 설계 ▪ 최종 리더보드 1위 달성
📫 Contact
- GitHub: huniii32
- Blog: huniii32.github.io