신뢰할 수 있고 편향되지 않는 LLM을 연구하고 싶은 컴퓨터공학 전공생입니다.

RAG·XAI 기반 의료 뉴스 검증, 지식그래프 임베딩, 경량 객체 탐지 등 다양한 AI 프로젝트를 문제 정의부터 모델 구현까지 직접 수행해 왔습니다. 여러 프로젝트에서 기획과 시스템 설계를 총괄하며, 아이디어를 실제로 동작하는 모델로 옮기는 과정을 경험했습니다.

• XAI (설명 가능한 AI) — "왜 이 결과를 예측했는가"를 넘어, "왜 다른 결과는 예측하지 않았는가"라는 반사실적(counterfactual) 설명에 관심이 많습니다.
• LLM & Hallucination 완화 — 졸업 작품을 준비하며 RAG의 한계(검색 단계에서 근거를 못 찾거나, 찾은 근거를 답변에 제대로 반영하지 못하는 문제 등)를 직접 확인하고, 이를 개선하는 방향을 고민하고 있습니다.

Languages

ML / DL

Data / Visualization

Tools

• Python — 객체지향(클래스·상속 등) 기본 문법 숙지
• 지식그래프 임베딩 — PyKEEN으로 TransE·RotatE·ComplEx 학습 및 MRR·Hits@10 기반 성능 평가
• 현재 학습 중 — PyTorch, HuggingFace Transformers (기초 학습 및 프로젝트 적용 중)

국립순천대학교 공과대학 컴퓨터공학과 (2022.03 ~ 2027.02 졸업 예정) GPA 4.17 / 4.5

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