02 / PROJECTS

From questions
to systems.

설계 과정과 실험, 그리고 그 과정에서 배운 것들.

PROJECT COLLECTION선정한 대표 프로젝트 6개
Evidence-Grounded Paper Q&A 대표 이미지Completed
RAG / FastAPI

Evidence-Grounded Paper Q&A

영어 논문에 한국어 또는 영어로 질문하고, 답변에 사용된 원문과 페이지를 함께 확인하는 로컬 Q&A 애플리케이션입니다. 검색·근거 선택·답변 거절을 분리해 인용을 추적하고, 측정된 성능과 실패 사례를 함께 공개했습니다.

검증 40문항 · Recall@5 100%
RAGFastAPIStreamlitDocker다국어 검색
지식 증류 기반 교통 표지판 인식 모델 경량화 대표 이미지Completed
TensorFlow / Knowledge Distillation

지식 증류 기반 교통 표지판 인식 모델 경량화

MobileNetV2의 예측 분포를 34,406개 파라미터의 경량 CNN에 전달했습니다. 동일한 모델 크기에서 최고 검증 정확도를 54.61%에서 80.97%로 높이고, 9개 실험 조건과 클래스별 오류를 비교했습니다.

최고 검증 정확도 80.97% · 기준 모델 대비 +26.37%p
TensorFlowKnowledge DistillationComputer VisionMobileNetV2GTSRB
DM100 · 로켓 발사와 회수 대표 이미지Completed
Python / Simulation

DM100 · 로켓 발사와 회수

100톤 로켓의 발사·단 분리·귀환·착륙을 연결한 2차원 시뮬레이터. 물리 모델, 모델 기반 유도와 자세 제어를 구현하고 조건별 비행 기록으로 검증했습니다.

알려진 286개 조건의 비행 회귀 검사 통과
PythonSimulationGuidance & ControlFastAPI
Korean NLP RAG 대표 이미지Completed
PyTorch / 한국어 NLP

Korean NLP RAG

한국어 Transformer 학습부터 문장 임베딩, 검색, 재정렬까지 4주에 걸쳐 실험하고 로컬 QA 파이프라인으로 연결했습니다. 직접 학습한 Retriever와 Reranker를 BM25·FAISS 검색과 결합해 각 단계가 검색 순위와 답변에 미치는 영향을 비교했습니다.

고정 검색 1,000문항 · Recall@5 90.2%
PyTorch한국어 NLPFAISSRAGReranking
NLU Authorship Verification 대표 이미지Completed
NLP / RoBERTa

NLU Authorship Verification

영어 글 두 편이 같은 저자의 글인지 분류하는 공동 NLP 프로젝트입니다. 문체 특징을 설계한 XGBoost·LightGBM 앙상블과 RoBERTa-Large를 비교하고, 개발 데이터 중복과 입력 길이에 따른 한계까지 분석했습니다.

제공된 개발 5,993쌍 · Macro F1 0.8348
NLPRoBERTaXGBoostLightGBMAsymmetric Loss
Hex AI · 확률적 탐색과 C++ 병렬 최적화 대표 이미지Completed
Python / C++17

Hex AI · 확률적 탐색과 C++ 병렬 최적화

Hex 게임을 위한 네 가지 MCTS 선택 정책을 Python으로 구현·비교하고, RAVE와 톰슨 샘플링을 결합한 C++17 에이전트로 발전시켰습니다. 8개 독립 루트 탐색 워커, union-find, 메모리 풀과 게임 전용 휴리스틱을 연결했습니다.

MCTS 4종 비교 · C++17 엔진 · 8개 루트 탐색 워커
PythonC++17MCTSRAVEThompson Sampling