카드를 누르면 프로젝트 상세 페이지로 이동합니다.
불법사항 근절을 위한 수요기관 자체입찰 모니터링 모델 개발 과제. 행안부·NIA·조달청(주관) 위탁사업, PL로 수행 중.
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.
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.
해양사고 기록과 해양기상 관측을 결합해 격자×시간 단위 사고 위험도를 추정하고, 위험을 높이는 기상 조건을 통계로 검증. 해양수산부 AI융복합 과제 경험의 공개 데이터 재구현.
KT 자율 에이전트의 신뢰성 검증. 검증 데이터셋 구축과 실성능 테스트, 화이트리스트 작성을 KT와 공동 수행.
장문 판결문 텍스트 기반 양 당사자 승소 예측. DeBERTa-v3 fine-tuning.
SNP 기반 multi-class 품종 분류. CatBoost Encoder + 불균형 보정 + weighted hard-voting ensemble. 학술대회 논문 발표 연계.
산업 지표 lead-lag 예측, LightGBM + graph PageRank + community detection.
LightGBM + CatBoost, StratifiedGroupKFold. 이후 driver-risk-prediction-platform의 모델 기반.
선박 대기시간 예측, XGBoost·CatBoost ensemble (예선) → LightGBM (본선).
제품별 온라인 채널 판매량 예측. wide→long 변환 + lag/rolling/calendar 피처 + recursive multi-step forecasting.
건물별 시간 단위 전력 소비량 예측. AutoML baseline + 건물별 Prophet 실험.
제주 감귤 나무 생육 데이터 기반 착과량 회귀 예측. multi K-fold ensemble로 단기 대회에서 안정성 확보.
국민대·정릉시장 주변 맛집 리뷰 크롤링 + 형태소 분석기 비교 + LSA/LDA 토픽 모델링.
한국 음식 이미지 도메인에서 ChromaGAN / DeOldify / InstColorization SOTA 컬러화 모델 비교·fine-tune.
백화점 트랜잭션 기반 8-class 고객 분류. Word2Vec sequence embedding + CatBoost/LGBM/DNN blending. Kaggle kml2022s 클래스 경진대회 2등.
