강민수

공공 데이터 분석 과제 2건의 PL과 데이터 사이언스 경진대회 기획·운영을 맡고 있습니다.

• 운수종사자 교통사고 위험 예측 모델·관리 웹 개발 PL (2025.12 – 2026.04 · 행안부·NIA·한국교통안전공단 위탁) — 검사 결과와 사고 이력을 학습한 앙상블 예측 모델과 관리 웹을 개발하고, 발주기관의 쿠버네티스 기반 폐쇄망 클라우드 환경에 실제 배포까지 완료
• AI 기반 수요기관 자체입찰 모니터링 모델 개발 PL (2026.06 – 현재 · 행안부·NIA·조달청 위탁) — 진행 중
• AI 경진대회·해커톤의 과제 설계, 대회용 데이터 구성, 참가자·리더보드 운영

해양수산부·해양경찰청 R&D 과제의 개발 실무를 맡고, KT와 에이전트 신뢰성 검증을 함께 수행했습니다.

• 해양 법령 도메인 RAG 개발 (해양경찰청 CDX 과제 · 해양정보기술 주관) — 법령 도메인 RAG DB 구축과 LangGraph 기반 검색·답변 흐름 구성
• 해양사고 위험 분석 (해양수산부 AI융복합 과제 · 선박해양플랜트연구소 주관) — 격자×시간 단위 데이터 결합, 통계 검증, 모델 해석
• KT 자율 에이전트 신뢰성 검증 — 검증 데이터셋 구축, 실성능 테스트, 화이트리스트 작성 (KT와 공동 수행)

해양 법령을 조문 단위로 검색하고 답변마다 근거 조문을 인용하는 RAG 시스템. BM25·벡터·조문 관계 그래프 검색을 병합해 단순 키워드 검색보다 정확한 인용을 만드는 흐름에 초점.

행안부·NIA·한국교통안전공단(주관) 위탁사업. 검사 결과와 사고 이력을 학습한 앙상블 모델로 위험도를 예측하는 관리 웹을 개발하고, 발주기관의 쿠버네티스 기반 폐쇄망 클라우드 환경에 실제 배포까지 전 구간을 PL로 수행.

해양사고 기록과 해양기상 관측을 결합해 격자×시간 단위 사고 위험도를 추정하고, 위험을 높이는 기상 조건을 통계로 검증. 해양수산부 AI융복합 과제 경험의 공개 데이터 재구현.

SNP 기반 multi-class 품종 분류. CatBoost Encoder + 불균형 보정 + weighted hard-voting ensemble. 학술대회 논문 발표 연계.

716팀 중 1위 (상위 0.1%) · 충남대학교 바이오AI융합연구센터 외 주최 · 데이콘 주관

506팀 중 2위 (상위 0.4%) · 데이콘 주최/주관

50등 / 960팀 (상위 5.2%) · 국민대 경영대학원·기계산업진흥회 주최

34등 / 437팀 (상위 7.8%) · 행정안전부·NIA 주최 · 한국교통안전공단 주관

예선 2등 / 330팀 (상위 0.6%) · 본선 6등 · HD한국조선해양 AI Center 주최 · 데이콘 주관

예선 12등 / 747팀 (상위 1.6%) · 본선 24등 · LG AI Research 주최 · 데이콘 주관 · LG Aimers 연계

107등 / 1,233팀 (상위 8.7%) · 한국에너지공단 주최 · 데이콘 주관

17등 / 257팀 (상위 6.6%) · 제주테크노파크 주최 · 데이콘 주관