제 연구는 머신 언러닝, 혼합 및 제약 공간에서의 베이지안 최적화에 중점을 두고 있습니다.

머신 언러닝에서는 One-Point-Contraction(OPC) 기반 언러닝 알고리즘을 제안하여, 기존 방법들이 제대로 해결하지 못했던 깊은 특징 표현의 언러닝 문제를 성공적으로 다루었습니다. 또한, 다목적, 혼합 변수, 제약 조건을 처리할 수 있는 베이지안 최적화 알고리즘을 개발하여 KOLON과의 산업 협업 프로젝트에 적용했습니다.

2024년에는 나라지식정보에서 인턴으로 근무하며, QLoRA와 Rank-Stabilized LoRA 등 PEFT 기법을 활용해 LLaMA 3.2, Gemma2 등의 소형 언어 모델 학습과 파인튜닝에 기여했습니다. 데이터셋 구축을 위한 웹 크롤링 파이프라인과 공공기관용 SLM 챗봇 서비스 배포에도 참여했으며, GraphRAG를 위한 문서 전처리 파이프라인을 구현해 비정형 문서를 GraphDB 형식으로 변환하고 구조화된 검색이 가능하도록 지원했습니다.

저는 연구와 실무 경험을 통해 쌓은 전문성을 기반으로, 수학, 학습 알고리즘을 실제 업무에 적용하는 다양한 도전 과제에도 열려 있습니다.