이장후

상용 번역 서비스가 차단된 군 인트라넷에서 문맥 의존적 군사약어 1만여 개를 다루는 AI 번역 백엔드 개발

• 군 번역 실무자 수십 명 인터뷰로 문제 정의, 실사용 관측 → 번역가 선택 신호 반영 → 축적 데이터 기반 지속 파인튜닝의 3단계 데이터 플라이휠 로드맵 설계
• Langfuse 사용 관측·번역가 선택 피드백과 문장 임베딩 RAG 구축, 부대별 용어사전·번역 노하우 통합
• 규칙·루브릭 평가와 실사용 데이터 백테스팅으로 모델·프롬프트 변경안 검증 및 사용자 피드백 반영, 일일 수천 문장에서 최대 4만 문장·입출력 약 1.2억 토큰 규모의 서비스로 성장
• 연구 중심 Python 개발자에게 Docker·사전 구성 VS Code Server 기반 폐쇄망 개발환경 보급, GitLab CI·Argo CD 기반 Kubernetes 배포 사례 공유로 컨테이너 개발·배포 관행 확산

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 Experiment Management와 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
• 이를 통해 한 달 만에 기존 모델보다 나은 성능의 NSFW 이미지 필터링 모델을 학습시켜 프로덕션에 반영함

여러 기관·기업이 참여한 AIHub OCR 데이터 구축 사업에서 모델 검증 및 데모 컨테이너 납품을 맡아 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

DIY 칵테일 키트를 기획·판매하고 제품 피벗·마케팅·사업화 자원 확보를 이끈 공동창업

• 법적 제약에 맞춰 제품을 4~5차례 피벗하고 판매 부진을 마케팅 퍼널 문제로 재정의해 키트 300개 판매
• 캠퍼스타운 경진대회 우승, 예비창업패키지 참여 등으로 약 1억 원의 사업화 자원 확보

• 개발·운영 맥락을 AI가 이어받게 해 군 복무 중에도 프로덕션 이슈·고객 요청에 신속 대응
• DAU 200명, 10개 동아리 중 9곳에서 여러 공연에 걸친 재사용 달성

• 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 수집해 재학습·엣지 배포로 연결하는 데이터 플라이휠 설계 및 PoC 구현
• 환경부장관상 수상 및 자동 레이블링·지속 재학습 방법의 제1발명자 특허 등록(10-2024-0076442)