데이터 수집부터 모델 서빙까지,모든 파이프라인을 경험해본 고등학생 개발자 최인규입니다.

RAG, 온디바이스 AI, 실시간 추론 서버 구축 경험을 보유하고 있습니다.

About

실제 서비스 환경에서 문제를 마주하고해결하는 과정에 집중합니다.

프로젝트를 진행하며 모델을 설계하는 것보다, 실제 서비스 환경에서 문제를 마주하고 해결하는 과정이 더 재미있다는 것을 알게 되었습니다. 차후 AI 엔지니어링, 특히 모델을 안정적으로 서빙하고 운용하는 MLOps 방향으로 나아가고자 합니다.

PythonPyTorchllama.cppFAISSRAGLangChainOpenAI APIYOLOv11MediaPipe
FastAPIMongoDBDockerAWS EC2NginxREST APILinux
GitGitHubNotionCodexVS CodePostman

Projects

프로젝트

01
Team · 2025.08 - 2025.12AI · AIBE · Infra · PM

DOGTOR

온디바이스 AI 기반 애완견 케어 서비스

OceanLight와 협업한 2025학년도 2학기 캡스톤 프로젝트로, 반려견 케어와 동물병원 연계를 돕는 온디바이스 AI 서비스를 구현했습니다. 2026 AI Expo Korea 국제인공지능대전에 3일간 출품되었습니다.

핵심 성과7B 모델 15GB를 4.1GB GGUF로 경량화하고 FastAPI inference 서버에서 preload 구조를 적용했습니다.
  • Qwen2.5-7B-Instruct 모델을 llama.cpp 기반 4bit GGUF로 양자화
  • 수의사 대화 QA 데이터 2,000개를 전처리하고 paraphrasing, 역번역으로 증강
  • API 요청마다 모델을 재로드하지 않도록 lifespan 기반 LLM preload 구성

온디바이스-AI 개발

  • 산학연계 회사 과제 내용 완수를 위해 온디바이스 AI 개발
  • llama.cpp를 활용해 7B 모델 약 15GB를 4bit GGUF 4.1GB로 양자화

데이터셋 전처리

  • 실제 수의사 대화 QA 데이터 전처리와 증강 진행
  • 기존 데이터 2,000개를 4배 증강하고 중복 데이터 삭제와 질문 paraphrasing 진행

모델 Lifespan 설정

  • FastAPI 기반 inference 서버 구축
  • 서버 startup 단계에서 LLM 모델을 preload해 API 요청마다 모델 재로드 방지
상황

랜덤 삽입·제거 증강 후 모델 답변의 문맥이 깨지고 정확도가 감소

해결방향

문맥과 의미를 살릴 수 있는 paraphrasing과 역번역 증강으로 다시 학습

결과

문장 의미와 문맥이 깨지는 문제를 줄이고 질문 의도와 더 자연스럽게 연결되는 출력 확인

FastAPIllama.cppQwen2.5DockerEC2
02
Team · 2025.03 - 2025.07AI · AIBE · Infra

Fresh Money

청년정책 및 재정관리 추천 서비스

2025학년도 1학기 캡스톤 프로젝트로, 사회초년생의 재정관리를 돕기 위해 투자 방식, 금융상품, 청년지원정책 추천과 자산 관련 챗봇을 제공했습니다.

핵심 성과은행상품 데이터와 청년정책 문서를 RAG로 연결해 추천 결과의 근거성과 확장성을 높였습니다.
  • 제1금융권 금융상품 크롤링 후 임베딩 및 FAISS 벡터 검색 구축
  • LangChain LCEL과 RetrievalQA 체인 기반 RAG 파이프라인 작성
  • Few-shot 프롬프팅으로 JSON 응답 안정화 및 422 오류 해결

핵심 기능

  • 투자 추천, 금융상품 추천, 청년지원정책 추천에 RAG 기법 도입
  • 공식 신용등급 계산법 기반 신용등급 분석과 자산 관련 FM 챗봇 제공

RAG 구축

  • 제1금융권 은행상품을 크롤링해 임베딩·벡터화
  • LangChain RecursiveCharacterTextSplitter로 문서 청크 분할 후 FAISS 벡터 검색 활성화

LangChain 기반 모델 파이프라인 구축

  • LCEL 체이닝으로 RAG 파이프라인 작성
  • RetrievalQA 체인으로 RAG 파이프라인을 캡슐화하고 StrOutputParser로 객체 문자열 해독
상황

OpenAI API를 사용하는 모든 기능에서 서버가 프론트에 문자열을 그대로 반환해 422 오류 발생

해결방향

LangChain 출력 강제 메서드 대신 예시 JSON을 넣은 Few-Shot 프롬프팅 적용

결과

기능별 10회 호출 테스트에서 422 오류 해결 및 응답 형식 단일화

FastAPIMongoDBLangChainFAISSOpenAI APIDockerNginx
03
Team · 2025.09 - 2025.11AI · AIBE · Infra

LightBox

실시간 졸음운전 감지 서비스

2025 전국 고등학교 동아리 SW 경연대회 본선 프로젝트로, YOLO와 MediaPipe FaceMesh를 활용해 눈 감김을 감지하고 주행 종료 후 졸음 발생 구간을 리와인드 분석으로 제공했습니다.

핵심 성과GPU 제약 상황에서도 CPU 추론 파이프라인을 조정해 실시간 처리 안정성을 확보했습니다.
  • 눈 주변 6개 랜드마크와 EAR 알고리즘으로 사용자별 눈 폭 차이 대응
  • YOLO 기반 얼굴 및 눈 영역 crop으로 오탐 감소
  • 주행 중 졸음 지표를 수집하고 시간 축 기준 졸음도 그래프 생성
  • CPU 환경에서 imgsz 조정으로 실시간성과 감지 정확도 균형 확보

MediaPipe 기반 눈 감김 감지

  • 눈 근처 6개 랜드마크 기준으로 감김 퍼센트 계산
  • 첫 시작 5초 EAR 평균값을 임계값으로 지정해 사람마다 다른 눈 폭에도 감지

운전 이후 졸음도 리와인드 제공

  • 주행 중 EAR 기반 졸음 지표 수집
  • 운전 종료 후 졸음 발생 구간 리와인드 분석과 시간 축 기준 졸음도 그래프 제공

YOLO 기반 얼굴·눈 크롭

  • 추론 정확도를 높이기 위해 얼굴과 눈 영역 crop
  • 사용자 화면에도 눈 감지 상태를 보여주며 내부 테스트 기준 오탐 감소
상황

EC2 AMI 환경이 GPU 드라이버와 호환되지 않아 CUDA Runtime 충돌 발생

해결방향

GPU 사용을 포기하고 CPU 기반 추론 구조로 변경, YOLO imgsz 조정

결과

CPU 환경에서도 실시간 처리 안정성을 확보해 작품 출품

YOLOv11MediaPipeFastAPIMongoDBEC2
04
Personal · 2026.01 - 2026.02

Swagger Inspecter

OpenAPI RAG 분석 챗봇 서비스

기능이 많은 백엔드 API 문서를 챗봇 형태로 탐색할 수 있도록 만든 개인 프로젝트입니다. 백엔드 외 팀원도 기술 명세와 요청 방식을 빠르게 확인할 수 있게 하는 데 집중했습니다.

핵심 성과문서 신뢰도와 threshold를 응답에 반영해 사실과 다른 API 안내가 섞이는 문제를 줄였습니다.
  • MongoDB Vector Search와 text-embedding-3-small 기반 문서 임베딩
  • OpenAPI 스펙 전체 주입 대신 검색 기반 응답으로 토큰 비용 절감
  • 참고 문서 신뢰도 표시와 threshold 조절로 응답 근거성 개선

Codex 기반 개발 효율 증대

  • Codex를 리팩터링, 디버깅, 반복 코드 정리에 활용
  • 단순 반복 작업을 줄여 주요 기능 구현에 집중

RAG 기반 신뢰도 있는 답변 출력

  • MongoDB Vector Search와 text-embedding-3-small로 벡터화·임베딩 진행
  • 시스템 프롬프트에 OpenAPI 스펙을 넣지 않아 토큰 비용 절감

Threshold 조절

  • 지정된 신뢰도 임계치를 넘지 못하는 문서는 검색에서 제외
  • 임계치를 사용자가 직접 조절할 수 있도록 변경
상황

OpenAPI 관련 질문에 질문과 유사하지 않은 기능들이 섞여 출력되는 문제 발생

해결방향

각 문서마다 질문에 대한 신뢰도를 도입하고 threshold 기반 검색 구조로 수정

결과

사용자에게 참고 문서와 신뢰도를 함께 보여주며 믿을 수 있는 문서 추천

FastAPIMongoDBtext-embedding-3-smallChatGPT Codex

Experience & Awards

경험&수상

  1. 2024수상

    MS 해커그라운드 해커톤 장려

    해커톤 프로젝트 수행 및 장려 수상

  2. 2024활동

    Apple Foundation Program @ POSTECH

    3기 과정에서 제품 기획, 사용자 관점의 문제 정의, 팀 기반 프로토타이핑 수행

  3. 2024활동

    의성 자기소개페이지 워크샵

    자기소개 페이지 제작 워크샵 참가

  4. 2025수상

    교내 캡스톤 프로젝트 은상 · 동상

    Fresh Money 은상, Dogtor 동상 수상

  5. 2025수상

    전국 고등학교 동아리 SW 경진대회 장려

    YOLO와 MediaPipe 기반 LightBox 프로젝트 수행

  6. 2025수상

    제7회 데이터 크리에이터 캠프 장려

    500여 개 팀 중 6위 입상

  7. 2025수상

    SW-AI 장려

    SW-AI 관련 프로젝트 활동으로 장려 수상

  8. 2025활동

    AI Expo Korea 부스 참가 및 운영

    2025 AI Expo Korea 국제인공지능대전 부스 참가 및 운영

  9. 2025활동

    실리콘밸리 견학

    현지 기술 기업과 개발 문화를 직접 살펴보며 서비스 기획과 실행 방식의 차이를 경험

  10. 2025활동

    퀀텀아이 인턴십

    현업 환경에서 개발 업무 흐름과 협업 방식, 결과물 관리 과정을 경험

  11. 2025자격

    정보처리기능사

    개발 기초 역량과 정보처리 전반에 대한 이해를 확인한 국가기술자격 보유

  12. 2025자격

    파이썬 프로그래밍 3급

    한국인공지능아카데미 발급 민간자격증으로 Python 기초 활용 역량을 확인

  13. 2025자격

    딥러닝활용자격증 3급

    한국인공지능아카데미 발급 민간자격증으로 딥러닝 기초 활용 역량을 확인

  14. 2025-2026활동

    선도부장

    2025~26학년도 선도부장 활동

  15. 2026활동

    AI Expo Korea 작품 출품

    Dogtor 프로젝트를 2026 AI Expo Korea 국제인공지능대전에 3일간 출품

  16. 2026활동

    제3회 아진실리경진대회 작품 출품

    압축공기 누설 및 절전 알림시스템, LightBox 프로젝트를 경북교육청 부스에 출품

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긴 글 읽어주셔서 감사합니다.최인규였습니다.

공부하고 있는 내용들은 블로그와 깃허브에 기록중입니다.