도메인 데이터를 LLM · RAG · Agent 기반 AI 솔루션으로 연결하는 주니어 AI 엔지니어입니다.
의료 AI 인턴십과 프로젝트를 통해 PoC 기획, 데이터셋 구축, RAG 파이프라인, Multi-Agent 워크플로우, FastAPI 기반 AI 서버 연동을 경험했습니다.

• LLM · RAG · Agent 기반 AI 솔루션 설계
  LLM을 단순 호출하는 챗봇이 아니라, 검색·추론·생성·검증 단계를 갖춘 AI Agent 구조로 설계합니다.

• B2B GenAI PoC 경험
  의료 AI 인턴십에서 PACS 기반 PACS Copilot, PPAI-RS 판독문 요약 PoC를 수행하며, 도메인 문서와 업무 데이터를 LLM/RAG 기반 솔루션으로 연결하는 경험을 쌓았습니다.

• RAG / Vector Search 파이프라인 구현
  FAISS, ChromaDB, pgvector 기반 벡터 검색을 활용해 문서 검색 → 컨텍스트 구성 → LLM 응답 생성 흐름을 설계하고 구현했습니다.

• Multi-Agent Workflow 설계
  LangGraph 기반으로 Detection, Retrieval, Action, Report 등 역할별 Agent를 분리하고, 복잡한 업무를 단계별로 자동화하는 구조를 설계했습니다.

• Backend / AI Server 연동 경험
  FastAPI 기반 AI 서버와 Spring Boot 서비스 서버를 분리하고, REST API 기반 HTTP 통신으로 AI 요청·응답 흐름을 연동한 경험이 있습니다.

분야	기술 스택
Language
LLM / Agent
RAG / Vector DB
AI / ML
Backend / API
Database / Infra

CT 흉부 DICOM 영상을 기반으로 의료진의 판독 업무를 보조하는 PACS 연계형 AI PoC

• 목표: DICOM 영상 기반 AI 판독 보조 흐름을 설계하고, LLM을 활용해 한국어 판독 보고서 초안을 생성
• 구조: DICOM CT Image → Preprocessing → BiomedCLIP Image Embedding → Context / RAG → Solar Pro3 LLM → Korean Draft Report → Radiologist Review
• 핵심 설계: LLM은 최종 진단자가 아니라, 의료진이 검토 가능한 판독문 초안 생성 보조 역할로 제한
• 기술: BiomedCLIP, Solar Pro3, RAG, DICOM, PACS
• 의의: 의료 VLM과 LLM을 PACS 워크플로우에 연결하는 B2B 의료 AI PoC 경험
• GitHub: medical-ai-pacs

의료진 중심 판독문을 환자가 이해하기 쉬운 언어로 번역·요약하는 환자 친화적 AI 요약 PoC

• 목표: 의료 판독문을 쉬운 표현으로 재작성하고, 핵심 소견을 환자 친화적으로 요약
• 구조: 현재 판독문 + 과거 판독문 → RAG 검색 → Qwen 기반 요약/재작성 → 이전 검사 대비 변화 요약
• 핵심 기능: 과거 판독문이 있는 경우 RAG로 이전 기록을 검색해 현재 판독문과 비교 요약
• 기술: Qwen, RAG, DICOM, PACS, Prompt Engineering
• 의의: 단순 요약을 넘어 이전/현재 판독문을 비교하는 종적 비교 기능을 설계
• GitHub: medical-translation

프레스 설비 이상 탐지 후 LangGraph Multi-Agent로 원인 분석과 8D 리포트를 자동 생성하는 제조 AI Agent

• 목표: 프레스 설비의 시계열 데이터를 기반으로 이상 탐지 → 원인 분석 → 조치 가이드 → 8D 리포트 생성을 자동화
• Agent 구조: Detection Agent → Retrieval Agent → Action Agent → PM Agent → Report Agent
• 주요 기여:
  • DeepOD 기반 TimesNet + AnomalyTransformer 앙상블 이상 탐지
  • 설비 매뉴얼, SOP, 8D 샘플 문서 기반 제조 특화 RAG 지식베이스 구축
  • Qwen2.5 + LoRA 기반 제조 이상/8D 리포트 생성 모델 구성
  • LangGraph 기반 Multi-Agent 워크플로우 설계
• 기술: DeepOD, TimesNet, AnomalyTransformer, ChromaDB, bge-m3, Qwen2.5, LoRA, LangGraph
• GitHub: AI Factory Repository

식재료 인식 + RAG 레시피 검색 + LLM 조리 안내를 결합한 멀티모달 요리 도우미 서비스

• 목표: 사용자가 가진 식재료를 기반으로 만들 수 있는 레시피를 추천하고, 조리 과정을 대화형으로 안내
• 구조: 재료 사진 → YOLOv8 식재료 인식 → FAISS 레시피 검색 → RAG 컨텍스트 구성 → LLM 조리 안내 → STT/TTS 음성 도우미
• 주요 기여:
  • Sentence-BERT + FAISS 기반 RAG 파이프라인 설계
  • 요리 Q&A 10,000건 Instruction Dataset 생성
  • FastAPI AI 서버와 Spring Boot 서비스 서버 분리
  • REST API 기반 HTTP 통신으로 추천 요청·AI 응답 흐름 연동
  • Docker 기반 실행 환경 구성
• 기술: YOLOv8, Sentence-BERT, FAISS, RAG, LLM, FastAPI, Spring Boot, Docker
• GitHub: CookDuck Repository

사용자 일기·채팅 텍스트를 분석해 CBT 기반 행동 과제를 추천하는 AI 상담 보조 챗봇

• 목표: 사용자의 감정 상태를 분석하고, CBT 이론과 WHO 가이드라인 기반 행동 과제를 개인화 추천
• 구조: 사용자 텍스트 → 감정 멀티라벨 분류 → CBT 유형 추론 → RAG 기반 과제 검색 → LLM 추천 응답 생성
• 주요 기여:
  • KLUE/BERT 기반 43종 감정 멀티라벨 분류 모델 파인튜닝
  • 감정 확률 기반 CBT 유형 12종 추론 로직 설계
  • CBT·WHO 가이드라인 기반 RAG 추천 시스템 구현
  • pos_weight 기반 BCE Loss로 클래스 불균형 대응
• 기술: KLUE/BERT, KOTE Dataset, RAG, pgvector/Chroma, LLM, FastAPI
• GitHub: World Expansion Repository

• PACS 기반 LLM/RAG PoC 2건 수행: PACS Copilot, PPAI-RS
• 공공 의료 AI 사업 제안서의 기술 아키텍처, 데이터 흐름, AI 기능 정의 작성
• PPAI-o 오케스트레이터의 LangGraph 기반 Multi-Agent 확장 구조 검토
• 의료기관 온프레미스 환경, PACS/EMR 연계, DICOM 가명화, 보안 구조 정리

• AI 기반 멘토링 프로젝트 경진대회 대상 / 1등
• 스마트 제조 AI Agent 해커톤 2025 본선 진출
• 2025 글로컬 창업캠프 경진대회 우수상
• 청주대학교 인공지능소프트웨어학과 학부연구생
• 멋쟁이사자처럼 부대표
• 9oormthonUNIV 백엔드 교육 이수 및 해커톤 참여

• Email: jiwoonkim01@naver.com
• GitHub: github.com/jiwoonkim00

LLM · RAG · Agent를 고객사 업무 환경에 맞는 AI 솔루션으로 구현하는 엔지니어로 성장하겠습니다.