VFlash: 좌표를 하나씩 쓰지 않고 시각 계획을 통째로 예측한다
VFlash는 점·박스·궤적의 알려진 구조에 맞춰 좌표를 병렬 생성한다. 자기회귀 출력을 그대로 복제하지 않는 설계, 행동 정책의 개선, 약 5배 가속의 측정 범위와 아직 미공개인 체크포인트를 살펴본다.
AI Engineer & Researcher · Showreel 2026
이상Ideal은 높게, 평균Mean은 넘게.
龍飛御天歌(용비어천가) “뿌리 깊은 나무는 바람에 흔들리지 않으니, 꽃이 좋고 열매가 많다.”
석사 과정의 연구로 뿌리와 기둥을 단단히 세웠고, 현업에서 AI 프로젝트마다 가지를 하나씩 뻗어 성과를 맺고 있습니다.
아래로 내리거나 ▶ 재생을 누르세요
ROOTS → TRUNK → BRANCHES → FRUIT
연구로 뿌리 내리고,
프로젝트로 가지를 뻗었습니다
뿌리 · 연구
가지 · 프로젝트
— / 08
설치 한 줄로 받는 AI 역량
연구와 프로젝트에서 쌓은 역량을 여섯 묶음으로 정리했습니다.
묶음마다 실제로 쓴 곳을 함께 적었습니다.
0/ 46 CAPABILITIES
심사를 거친 기록
정부, 산업계, 학회에서 받은 상입니다.
도장이 찍힐 때마다 해당 줄이 확인됩니다.
- 행정안전부 장관상Plan2Do · 한국건설기술연구원 원장상 동시 수상
- 과학기술정보통신부 장관상WIS 2025 혁신상
- 대한상공회의소 회장상기업혁신대상 · AI 항공조업 안전기술 (A-VLAN 전신)
- CES Innovation AwardsbooxTory Best of Innovation · arti Honoree
- APIC-IST Best PaperXception 기반 퇴행성 관절염 분류
- KIIT Best Paper · 우수논문상PoseNet 헬스 트레이너 웹 서비스
Award Sheet · 이상민No. 2026-06
논문과 대회를 한 장에
SCIE 1저자 3편, KCI 2편, 국제학회, 경진대회 기록입니다.
추천 시스템에서 그래프 컨볼루션 네트워크 최적화 방법
임베딩 값 손실과 깊은 층 구성 한계를 Egress 초기화와 Weighted Forwarding으로 완화했습니다.
FilmTrust, MovieLens-1M, Yelp2018, Douban-book에서 검증했습니다. Recall@20 · NDCG@20 · 4 benchmarks Embedding Enhancement method for LightGCN in Recommendation Information Systems 1st author · DOI → Weighted Forwarding in GCN for Recommendation 1st author · DOI → Deep Learning Model Ensemble for Degenerative Arthritis Acc 77.05% · F1 0.78 GNN 추천 성능 향상을 위한 유저 행동 시간 기반 데이터 분석 1저자 · DOI → 다중 연쇄 U-Net으로 개선한 췌장 영역 분할 DSC 0.916 · U-Net 0.896 Egress Initialization · Thin GCN · Over-smoothing in LightGCN 1st author ×3 DACON 39개 대회 · HD현대 AI Challenge 4위 · LG Aimers 팀리더 Top 1% ×7
FilmTrust, MovieLens-1M, Yelp2018, Douban-book에서 검증했습니다. Recall@20 · NDCG@20 · 4 benchmarks Embedding Enhancement method for LightGCN in Recommendation Information Systems 1st author · DOI → Weighted Forwarding in GCN for Recommendation 1st author · DOI → Deep Learning Model Ensemble for Degenerative Arthritis Acc 77.05% · F1 0.78 GNN 추천 성능 향상을 위한 유저 행동 시간 기반 데이터 분석 1저자 · DOI → 다중 연쇄 U-Net으로 개선한 췌장 영역 분할 DSC 0.916 · U-Net 0.896 Egress Initialization · Thin GCN · Over-smoothing in LightGCN 1st author ×3 DACON 39개 대회 · HD현대 AI Challenge 4위 · LG Aimers 팀리더 Top 1% ×7
좋아졌다는 말 대신 숫자로 남깁니다
기준과 비교 대상이 있는 값만 적었습니다.
화면에 들어오면 한 줄씩 검수합니다.
0/ 6 PASS
- 표 구조 복원 TEDS온독스(ONDOKS)0.9188HTML table GT 기준 · TEDS-S 0.9506
- 셀 단위 Cell F1온독스(ONDOKS)0.9702셀 매칭 · CER · Row/Col 일치 병행 측정
- 췌장 분할 DSCMCU-Net M50.916U-Net 0.896 · Pancreas-CT 82 scans · 4-fold
- SCIE Q2 저널1저자3편Electronics · CMC ×2
- DACON 상위 1%경진대회7회39개 대회 참여 · Top 5% 10회
- HD현대 AI Challenge작업 중량 예측4위Public 98.21432 · 시계열 Transformer
AI Engineer & Researcher · AsianaIDT
이상민SANGMIN LEE
연구의 언어를 제품, 운영, 비즈니스 가치의 언어로 번역합니다.
다음 프로젝트는 이 나무의 다음 가지입니다.
dodo9249@gmail.com
NEXT BRANCH09 · 다음 프로젝트
Credits3 roles
실무 및 연구 경력
2025.07 - now
AsianaIDTAI/ML Engineer & Researcher
사내 지식 관리부터 산업안전 RAG, 시장 인텔리전스, 문서 OCR, 영상·멀티모달 관제까지 — 엔터프라이즈 AI 제품을 리서치에서 운영까지 직접 설계하고 구축합니다.
- AIO·Harmony에서 사내 지식 에이전트 플랫폼을 설계 — Graph + Vector 하이브리드 RAG에 ACL 기반 permission-aware retrieval을 결합해 팀·직급별로 답이 달라지는 접근 제어를 구현하고, persona·session·tool trace와 human review queue로 운영 신뢰성까지 확보했습니다.
- Plan2Do에서 현장 이미지·문서와 산업안전 법령 corpus를 Qdrant 검색·LangGraph workflow로 엮어 위험성평가를 자동 생성하는 산업안전 RAG API를 제품화 — 행정안전부 장관상을 받은 AI 산업안전 플랫폼의 핵심 기능으로 탑재됐습니다.
- Jeani에서 RFP를 넣으면 market·competitor·tech 에이전트가 병렬로 조사하고 synthesizer가 리포트를 합성하는 멀티에이전트 시장조사 시스템을 구축 — Bedrock Knowledge Base sync와 S3 산출물 lifecycle로 반복 가능한 운영 루프까지 완성했습니다.
- ONDOKS(온독스)에서 표 구조 복원과 PDF 문서 조립을 중심으로 템플릿 추출·검수·대용량 비동기 처리를 통합 — 페이지별 결과 조회·수정, Word·검색 가능한 PDF 내보내기, API·MCP 연동과 온프레미스 보호 납품까지 구축했습니다.
- A-VLAN에서 영상·탐지·매뉴얼·항공법령을 근거로 조합하는 목표기반 멀티에이전트 관제 시스템을 설계 — GoalOrchestrator의 SELECT→COMPOSE→EVALUATE→REFINE 루프로 스킬을 동적 조합하고, Text2SQL·Chroma RAG·듀얼 RAG(리터럴+벡터)를 엮어 지상조업 상황을 자동 판정·브리핑하도록 구현했습니다.
- BEV에서 단일 카메라 주기장 영상만으로 미터 척도 3D 조감도를 복원하는 파이프라인을 연구·구현 — 개방어휘 검출과 VLM 공시제원으로 실척을 추정하고 지면 호모그래피로 조감도·위험영역을 생성, 소실점·화면밖 처리로 정확도(R2)를 고도화했습니다.
2024.07 - 2025.07
ArtygenSpaceAI/ML Engineer
AI 기반 콘텐츠 제품의 모델 설계, 추천, 생성, 편집 워크플로를 담당하며 CES 2025 수상 제품의 AI 기능 개발을 주도했습니다.
- booxTory와 arti의 AI 기능을 설계해 CES 2025 AI Innovation Awards 성과에 기여했습니다.
- StoryMate, Booxedit, KOCCA AI 콘텐츠 지원 사업, AI 바우처 공급기업 프로젝트를 수행했습니다.
- 콘텐츠 생성, 사용자 선호 기반 추천, 편집 자동화 기능을 제품 요구사항에 맞춰 연결했습니다.
2022 - 2024
Kyonggi UniversityComputer Science M.S.
추천 시스템에서 그래프 컨볼루션 네트워크 최적화 방법을 연구하고 LightGCN, WF-GCN, 의료영상 딥러닝 논문을 발표했습니다.
- 석사 논문: 추천 시스템에서 그래프 컨볼루션 네트워크 최적화 방법.
- 석사 GPA 4.25/4.5, 학부 GPA 3.62/4.5, ABEEK 공학인증.
- APIC-IST 2022 Best Paper Award, KIIT Best Paper Award를 수상했습니다.
요약
- research
- SCIE 3 / KCI 2
- domain
- Knowledge AI / Safety RAG / OCR / Market Intel
Blog6 latest
최근 지식
GPT-6 Cyber: 취약점을 찾는 능력과 권한을 지키는 능력
OpenAI의 GPT-6 Cyber는 승인된 보안 연구에 특화한 GPT-6 Astra 변형이다. ExploitGym 성능과 범위 준수 평가, Linux·Firefox 사례, Daybreak 접근 승인과 PSP의 30일 보존 조건을 나눠 살펴본다.
Raw-RAG: 에이전트 메모리를 복잡하게 만들기 전에
원문 대화에 임베딩 검색과 리랭킹만 적용한 Raw-RAG는 4개 벤치마크의 7개 모델 조합 중 6개에서 비교 메모리 시스템을 앞섰다. 검색 범위·관계 보존·개인화·삭제 요구를 나눠 이 결과가 의미하는 범위를 살펴본다.
Weight-Space Programming: LLM은 신경망 가중치를 읽고 고칠 수 있을까
Weight-Space Programming은 LLM이 학습 코드를 작성하는 대신 신경망 가중치를 직접 해석·수정하는 초기 실험이다. 작은 게임 정책부터 Qwen3.5의 반복 추론 교정까지, 도구·피드백 조건과 성공하지 못한 사례를 함께 살펴본다.
Palette: 작은 모델에 슬라이드 설계·코딩·검수를 가르치는 방법
IBM Research의 Palette는 20B 모델과 하나의 LoRA 어댑터로 덱 설계와 슬라이드 코딩을 나누고, 합성 데이터와 검사·수정 하네스로 품질을 높인다. PresentBench 결과와 평가에 동원된 보조 모델, 공개 배포의 범위를 함께 살...
Dharma Field Extractor: 문서 전체가 아니라 업무 필드를 뽑는다
Dharma Field Extractor는 문서 이미지에서 필요한 필드를 지정한 키와 타입의 JSON으로 추출하는 2B 특화 모델이다. 발표의 품질·비용 수치를 살펴보고, 기존 공개 OCR 모델과 새 추출기의 배포 범위를 구분한다.