이장후

상용 번역 서비스가 차단된 군 인트라넷에서 군사 도메인 Vertical 번역 AI 제품을 개발·운영

• 군 번역 실무자 수십 명 인터뷰로 번역 지침을 취합하고 문제를 정의. 실사용 관측 → 번역가 교정 신호의 후속 번역 반영 → 축적 피드백의 파인튜닝 데이터화·지속 파인튜닝 으로 이어지는 3단계 데이터 플라이휠 로드맵 설계
• 군 내 조직에 따라 다수의 해석을 갖는 약 1만 개의 군사약어에 대해 해석 후보와 문맥(RAG)을 LLM에 제공하고 적합한 해석을 자동 선택하는 기능 구현, 번역가가 빠르게 교정할 수 있도록 상호작용 방식 설계
• Langfuse에 루브릭 기반 평가 지표를 정의, 과거 실사용 데이터로 모델·프롬프트 변경안을 검증하는 평가 환경 구축, 일일 수천 문장에서 약 4만 문장·입출력 합산 약 1.2억 토큰 규모로 서비스 성장

군사회의 AI 녹취 서비스를 프로토타이핑부터 프로덕션 배포까지 빠르게 연결

• 신규 구현 요청에 빠르게 end-to-end 최소 복잡도 데모를 단독 구현·시연하여 상급자 승인을 확보하고, 웹·API·작업 큐·GPU worker 컨테이너로 분리 재설계하여 요청 증가 시 수평 확장하는 구조로 운영 배포

팀 내 모델 평가 플랫폼 재설계 및 부적절 이미지 필터링 모델 개발

• 팀원 인터뷰로 평가 코드·실행 환경 연동 부담이라는 사용 장벽 발견, 개발 지표는 API로 기록하고 검증된 모델·최종 벤치마크만 중앙 리더보드에서 관리하도록 실험 관리와 Model Registry 책임 분리
• 서로 다른 의존성의 모델을 격리 컨테이너에서 실행하고, 한정된 연산 자원에서 장시간 평가 요청을 큐잉하며 지연 시간 측정의 작업 간섭을 막는 Prefect·Docker 기반 평가 백엔드 채택
• 한 달 만에 기존 모델보다 나은 성능의 NSFW 이미지 필터링 모델을 학습시켜 프로덕션에 반영함

여러 기관이 참여한 AIHub OCR 데이터 구축 사업에서 모델 검증 및 데모 컨테이너를 납품하여 과제 완수

공유 킥보드의 수거·충전·재배치 비용을 줄이기 위한 자율주행 프로토타입 및 상용화 로드맵 개발 담당

• 정밀지도 유지가 어려운 도심 보행 환경에서 컴퓨터비전 기반 인지·경로 계획 제안, HD Map 없이 처음 보는 길을 1km 주행하는 공유 킥보드 프로토타입 개발
• 주행거리·모델 정확도 중심 목표를 하드웨어 시장성 검증 → 원격제어 운영 검증 → 배포 데이터·지속 재학습 → 제한된 ODD부터 확장의 네 단계 로드맵으로 전환, 팀·경영진과 단계별 가정·재개 조건 정렬

고객 행동과 데이터에 근거해 판매 부진의 원인을 다시 찾고, 제품과 팀 운영 방식을 함께 바꾼 공동창업

• 제품성·브랜딩 문제로 추측하던 판매 부진 문제를 도달 문제로 해석, 주류 규제를 병목으로 판단해 무알코올 키트로 전환; 3개월간 약 80만 명 도달·600만원 온라인 매출 전환
• 방향성 없는 시행착오를 단일 목표로 정렬하는 팀 문화 구성, 예비창업패키지·피칭대회 등 약 1억 원 자원 확보

• 대규모 대학 밴드의 엑셀 기반 연주자 모집·일정 조율을 컨시어지로 수행하며 병목을 규명하여, 모집 완료 속도 약 10배·1인당 공연 지원 78% 증가, DAU 200명 및 9개 밴드의 다학기 반복 사용 달성
• 팀 운영 방식과 의사결정을 Notion에 단일 기준점(SoT)으로 축적하고, 소스코드·회의록·칸반보드·고객지원을 AI로 통합해 누적된 맥락을 조사·작업 분해·구현·검증에 반복 재사용; 군 복무 중에도 고객 요청부터 프로덕션 반영까지 이어지는 개발·운영 루프 구축

• 문제 해결 과정을 콘텐츠로 재생산하는 제작 시스템을 구축해 구독자 1.2만 명과 다수 상담 문의 확보
• 고객 업무의 핵심 병목을 재정의하고 PoC를 월 단위 유상 운영으로 전환, 누적 매출 1천만 원

• 수도꼭지 조작을 모델 오판 신호로 수집하고 재학습·엣지 배포로 연결하는 데이터 플라이휠 설계 및 PoC
• 환경부장관상 수상 및 자동 레이블링·지속 재학습 방법의 제1발명자 특허 등록(10-2024-0076442)