Portfolio
DONGJU LEE / Data Analyst & AI Engineer
데이터를 이해하고,
현장에서 쓰이는 AI를 만듭니다.
데이터 수집과 분석에서 모델 개발, 웹 서비스 구현, 현장 적용까지. 산업 안전과 업무 자동화, 추천 시스템과 자연어 처리 프로젝트를 통해 실제 문제를 해결해 왔습니다.
현장에 적용하는 AI
실시간 영상 분석과 텍스트 프롬프트로 작업장의 보호구 착용을 점검합니다.
업무를 연결하는 자동화
수집 파이프라인, 웹 서비스, 로컬 LLM을 연결해 반복 업무를 줄입니다.
데이터에서 찾는 관계
비정형 데이터를 구조화하고 임베딩과 유사도 분석으로 추천·분류 문제를 풉니다.
텍스트 프롬프트 기반 PPE 착용 검증 AI
2026.06 - 2026.09
작업장 입장 전, 보호구 착용 여부를 실시간으로 확인합니다.
해결하려던 문제
관리자가 사상실 작업자의 안전보호구 착용 상태를 상시 확인하기 어려운 문제를 개선하기 위해 영상 기반 AI 점검 시스템을 개발했습니다.
- 01실시간 영상
- 02보호구 탐지
- 03프롬프트 기반 판정
- 04결과·이력 관리
담당 역할
- 사상실 보호구 검사 프로세스 분석 및 AI 적용 방식 기획
- YOLOE 기반 탐지 모델 개발, 실시간 영상 연동 및 보호구별 프롬프트·판정 로직 구현
- 검사 대시보드, 이벤트 저장, 재검사·정지 기능 개발
- 실제 작업 환경에서 착용 테스트 및 현장 안정화
성과
- 작업장 입장 전 보호구 미착용 여부를 AI로 자동 점검하는 체계 구축
- 관리자가 검사 결과와 최근 이력을 대시보드에서 확인하도록 개선
- 텍스트 프롬프트로 현장별 보호구 조건 변화에 유연하게 대응
- 향후 출입문 제어신호와 연동할 수 있는 확장 구조 마련
실시간 점검부터 검사 이력 관리까지, 현장 중심의 안전 점검 체계 구축
주요 기능과 추가 이미지 보기
- 안전모·마스크·보안경 등 보호구별 탐지 결과와 입장 가능 여부를 대시보드에 표시
- 검사할 보호구를 텍스트로 지정해 현장별 검사 조건 설정
- 검사 이벤트와 최근 판정 이력 저장, 재검사·정지 기능 제공
사내 지원사업 공고 자동화 AI
2026.03 - 2026.05
공고 탐색에서 사업계획서 초안까지, 하나의 업무 흐름으로 연결합니다.
해결하려던 문제
조선·해양 및 스마트공장 지원사업을 찾기 위해 여러 기관 사이트를 반복해서 확인하던 업무를 자동화했습니다. 공고 수집, 선별, 조회, 문서 작성 지원을 사내 서비스로 통합했습니다.
- 01공고 수집
- 02키워드·LLM 선별
- 03통합 조회
- 04계획서 초안
담당 역할
- 수작업 탐색 프로세스 분석, 자동화 구조 기획 및 사이트별 크롤러 개발
- Airflow DAG와 Crontab 기반 수집 스케줄 구성
- FastAPI 백엔드, PostgreSQL 데이터베이스, React 웹 서비스 개발
- Ollama 로컬 LLM의 공고 선별·문서 작성 기능 검증, 사내 배포 및 개선
성과
- 개별 사이트 방문을 자동 수집·선별·통합 조회 프로세스로 전환
- 반복적인 공고 탐색과 정리 업무를 자동화해 담당자의 업무 부담 감소
- AI를 실제 업무 프로세스에 연결한 사내 서비스 구축
- 로컬 LLM의 성능과 비용·보안·운영환경을 함께 고려한 도입 경험 확보
반복적인 정보 탐색을 자동화하고, 로컬 LLM을 실제 사내 업무에 적용
주요 기능 보기
- 정부·지자체 사이트의 신규 공고 자동 수집 및 정기 스케줄 관리
- 키워드와 LLM으로 조선·해양·스마트공장 관련 공고 분류
- 사내 웹에서 공고 검색·조회 및 사업계획서 초안 작성 지원
소스·레시피 추천 AI
2022.09.01 - 2022.11.15
제품과 원재료의 관계를 분석해, 어울리는 레시피를 추천합니다.
해결하려던 문제
정형화된 추천 데이터가 부족한 상황에서 소스 제품 정보를 직접 수집·정제했습니다. 제품명과 원재료의 유사도를 기반으로 소비자에게 적합한 요리 레시피를 추천하는 구조를 설계했습니다.
- 01제품·원재료 수집
- 02전처리·임베딩
- 03유사도 분석
- 04레시피 추천
담당 역할
- 소스 및 원재료 데이터 EDA·전처리와 수집 크롤러 설계·개발
- 제품·원재료 간 유사도 측정 모델 구현
- 추천 기준·시나리오 설계와 결과 테스트
- NetworkX를 활용한 관계 데이터 분석 및 시각화
성과
- 직접 수집한 데이터로 맛·재료 유사도 기반 소스·레시피 추천 구조 구현
- 데이터 수집, 전처리, 추천 모델링, 시각화까지 전 과정 연결
- 2022 대스타해결사플랫폼 AI 식품 레시피 개발 스타트업 선정
비정형 제품 데이터를 서비스에 활용할 수 있는 추천 구조로 연결
주요 기능과 추가 이미지 보기
- 웹 크롤링으로 소스 제품명과 원재료 정보를 수집·구조화
- 제품·원재료를 벡터화하고 코사인 유사도로 맛과 재료의 유사성 분석
- 유사한 레시피 추천 및 NetworkX 기반 제품·재료 관계 시각화
NH투자증권 빅데이터 경진대회
2020.11 - 2021.02
한국어 뉴스 데이터를 분석하고, 다양한 모델로 진짜·가짜 뉴스를 분류합니다.
해결하려던 문제
NH투자증권이 제공한 뉴스 데이터로 진짜 뉴스와 가짜 뉴스를 자동 분류하는 모델을 개발했습니다. League 1 알고리즘 개발 부문에 참가해 비정형 텍스트의 전처리부터 분류 모델 비교까지 수행했습니다.
- 01뉴스 정제
- 02형태소 분석
- 03텍스트 벡터화
- 04분류 모델 비교
담당 역할
- 뉴스 데이터 EDA, 전처리, 불용어 정리 및 형태소 분석
- 텍스트 벡터화와 Word Embedding 적용
- 분류 모델 실험, 결과 비교 및 최종 제출 과정 참여
- 결선 쇼케이스 결과 정리와 발표 참여
성과
- 제1회 NH투자증권 빅데이터 경진대회 장려상 수상
- League 내 2위로 NH투자증권 본사 결선 쇼케이스 진출
- 금융 뉴스 데이터로 텍스트 분석부터 AI 분류까지 전체 NLP 파이프라인 경험
- 다양한 모델을 비교하며 데이터와 문제 특성에 맞는 접근 방식 검증
League 내 2위 · 결선 쇼케이스 진출 · 장려상 수상
주요 기능 보기
- 한국어 뉴스 정제, 불용어 처리 및 KoNLPy·MeCab 기반 토큰화
- Word2Vec·FastText·GloVe 등 다양한 임베딩 방식 검토
- BERT·GPT-2·SVM·LightGBM 등 머신러닝·딥러닝 모델 비교
LET’S CONNECT
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leedongju15@gmail.com