4.교육 경력 상세
주강사 · 프로젝트 멘토대상: 경동제약 핵심 인재
주요 내용
사용 도구: ChatGPT, GPTs, Codex
- 업무 자동화, 챗봇 구축, AI Agent 구축
- 총 2차수 기획 강의와 5차수 멘토링 진행
특이사항
- 총 10개의 과제를 기획부터 구현, 보고서 작성까지 멘토링
- 현업 업무 프로세스를 분석하여 AI 기반 서비스 기획 및 개발
주강사 · 프로젝트 멘토대상: 보라매병원 핵심 인재
주요 내용
사용 도구: ChatGPT, GPTs, Codex
- 업무 자동화, 챗봇 구축, AI Agent 구축
- 총 4차수동안 기획 및 구현
- 팀 프로젝트 운영
- 성과발표회 준비
특이사항
- 수료자 대상 원내 AI 인재 위촉 및 원내 강사 활동 기회 제공
- 현업 업무 프로세스를 분석하여 AI 기반 서비스 기획 및 개발
실습 코치 · 프로젝트 멘토대상: 에스원 핵심 인재
주요 내용
사용 도구: Claude Platform (Chat · Cowork · Code · Design), Claude API, OpenAI API (Embedding)
- 현업 업무 프로세스 분석 기반 AI 웹 서비스 기획 및 개발 지도 (RAG · 챗봇 · Agent)
- 기획 → 개발 → 경진대회 발표까지 전 과정 팀별 멘토링 및 기술 자문
특이사항
- 교육 과정에서 개발한 AI 서비스를 사내 실무에 도입 예정
- 사장 및 임원진이 참석하는 경진대회 발표 진행
실습 코치대상: 삼성전자 DX S/W 개발자
주요 내용
사용 도구: Python, Jupyter Notebook, LangChain, OpenAI API, vLLM, Unsloth, Cloud VM (Public IP 기반 원격 실습 환경)
- End-to-End AI 서비스 프로토타입 설계·구현
- Multi-Agent · RAG 설계 및 구현
- LoRA 기반 모델 파인튜닝 및 Quantization 실습
- Qwen · Llama 계열 LLM 및 VLM(SigLIP2) 활용 실습
실습 코치대상: KT 임직원 및 KT AI Campus 수강생
주요 내용
사용 도구: Cursor, Supabase, Copilot, Power Automate, Teams
- AI Agent, 웹 서비스
- 개인 프로젝트 멘토링
- 강사 양성과정 모의 강의 피드백
실습 코치대상: Kakao 임직원
주요 내용
사용 도구: Python, Colab, Pandas, BeautifulSoup4, Selenium, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- 데이터 분석·시각화 및 웹 크롤링
- 프로젝트 피드백
특이사항
- 크롤링 실습 콘텐츠 전면 개편
- 온라인 강의 전체 및 Jupyter Notebook 실습 파일 5종 전수 검토
- 로컬 환경 기준 강의 콘텐츠를 Colab 환경에 맞게 전환
- 웹 페이지 구조 변경 및 라이브러리 버전 차이에 대응하여 크롤링 예제 수정 및 실습 내용 보강
- 강의와의 차이점을 주석으로 명시하여 수강생 혼선 최소화
실습 코치 · 평가 문항 개발대상: 삼성전자 임직원
주요 내용
사용 도구: Python, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, Keras
- Python 기초, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 업무 자동화
특이사항
- 일 최대 70건 이상의 수강생 질의응답 대응
- Python · 데이터 분석 · 머신러닝 · 딥러닝 과정 평가 문항 출제 및 검수
- 신규 문항 출제 (100여 문항), 기존 문제은행 전수 검수 (350여 문항)
- 5개월간 매주 평가 문항 구성
- 수강생 프로젝트 채점
5.연구 · 개발 경력
주요 업무
- 의료 AI 모델 연구 및 개발
- MRI 기반 질환 진단 모델 개발
- 의료 데이터 전처리, 분석 및 통계 모델링
- 웹 기반 AI 서비스 개발
- SCI 논문 연구 수행 및 게재
주요 성과
- SCI 저널 공동 제1저자 논문 게재 (AI 모델 설계 및 개발 단독 수행)
- MRI 및 임상정보 기반 질환 분류 AI 모델 개발
- 연구 결과 기반 End-to-End 웹 서비스 구축
프로젝트 1. MRI 및 임상정보 기반 다발성경화증(MS) · 시신경척수염(NMOSD) 감별 진단 AI 모델 개발
주요 내용
사용 도구: Python, Jupyter Notebook, Ubuntu Linux, PyTorch, Scikit-learn, nibabel, nilearn, FSL, SPM, LST
- MRI 영상 및 임상정보를 결합한 Multimodal AI 모델 개발
- MRI 전처리 파이프라인 및 3D Image Augmentation 모듈 설계·개발
- 3D ResNeXt 기반 CNN Architecture 개발
- 모델 설계, 개발, 성능 평가 및 논문 작성 수행
주요 성과
- SCI 저널 공동 제1저자 논문 게재
- AI 모델 설계 및 개발 단독 수행
- Deep Learning-Based Method to Differentiate Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder From Multiple Sclerosis (Frontiers in Neurology, 2020)
프로젝트 2. MS · NMOSD 감별 진단 모델 웹 서비스 개발
주요 내용
사용 도구: Python, Jupyter Notebook, PyTorch, ANTsPy, nipype, nibabel, FSL, Figma, WSL2
- Ubuntu 기반 연구 모델을 Windows 환경에서 구동 가능한 추론 파이프라인으로 이식
- DICOM 입력부터 질환 진단 결과 출력까지 End-to-End 추론 파이프라인 구축
- 외주 개발 업체와 협업하여 웹 서비스 개발 진행
- Figma를 이용한 UI 디자인
주요 성과
- Raw MRI 및 임상 데이터를 입력하면 질환 진단 결과를 제공하는 End-to-End 웹 서비스 개발
프로젝트 3. MCI 환자와 정상군의 인지능력점수(Longitudinal Data) 추세 분석
주요 내용
사용 도구: Python, R (CrimCV), SAS (Proc Traj)
- 인지능력점수(K-MMSE · K-MoCA) 종단 데이터 기반 인지기능 궤적 분석
- 연령·교육년수 보정을 위한 Z-scoring 적용
- GBTM(Group-Based Trajectory Modeling) 기반 인지기능 궤적 모델링 및 최적 모델 선정
- Multivariable Logistic Regression 기반 인지기능 저하 관련 임상 인자 분석
- 분석 설계, 데이터 분석, 논문 작성 수행
주요 성과
7.수상
2020.01
의료정보 분석 전문가 심화과정 최우수 프로젝트상
보건복지부 주최, 한국보건복지인력개발원·서울아산병원 주관
2020.03
아산융합의학원 우수 대학원생
최고 장학 배정