• NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Keras, Torch, MySql

• 24.07.24 - 24.08.21, 24.09.27 - 24.12.31
• Libraries : huggingface, langchain, peft, faiss, trl, pymupdf, gmft
• 주어진 재정정보 pdf 문서를 바탕으로 질문에 답변하는 gemma2 기반 LLM 모델을 RAG, LoRA를 활용하여 학습.
• 대회 성적
  • metric : 문장에서 문자 단위의 F1 score
  • Public 0.666, Private 0.673, 최종순위 38/359 (상위 10.58%)
• 경진대회 마감 이후, 성능 개선을 위한 실험 설계 및 실험 진행
  • 현재 성적 | Public 0.751 : 현재 3/359, Private 0.7411 : 대회 종료 시점의 1등 보다 높은 성적

• pymupdf와 gmft를 결합한 표 전처리, 코드 리팩토링 등에 기여

• 24.07.10 - 24.07.22, 25.03.03 - 25.03.06
• Libraries : NumPy, Pandas, Beautifulsoup, re
• 알라딘 00년 1월 1주차 ~ 24년 7월 2주차의 베스트셀러 목록을 크롤링하여 141.5만 행의 Dataset 구축
  • 15.8만 여종의 도서에 대하여, 해당 주 차에서의 순위 및 도서 관련 정보를 포함
• 주간 베스트 셀러 DB를 바탕으로, 78만 행의 알라딘 중고 매장의 중고 도서 Dataset 구축
  • 10.3만 여종의 역대 베스트셀러 도서에 대한 중고 도서 매물 데이터

• 조장으로서 프로젝트 기획 및 진행
• 크롤링 코드 개발, dataset 및 model의 prototype 개발, 실험 설계, 진행 및 평가 등에 기여
• 데이터셋 정리 및 배포

• 24.07.10 - 24.07.22, 24.10.19~24.10.23

• Libraries : NumPy, Pandas, Matplotlib, re, Scikit-learn, xgboost, Mecab, cupy

• 위의 알라딘 중고매장 도서 Dataset으로 알라딘 중고도서 가격 예측 모델 개발

  • 10.3만 여종의 역대 베스트셀러 도서에 대한 78만 행의 중고 도서 매물 데이터

• XGBoost Regressor를 이용

  • cross validation과 grid search를 이용하여 486개의 조합 중 우수 hyperparameter 14개를 추림
    • XGBoost Python API 및 cupy를 이용하는 grid search & cross validation 함수를 만들어 연산 속도 개선
  • 우수 hyperparameter로 학습한 모델들을 두 가지 방법으로 평가
    • test 1 : 초기에 test set으로 나눈 데이터로 평가
    • test 2 : test set 중 train set에 포함된 적 없는 종류의 도서에 한해서 평가

• Best model

  • 독립변수 : 중고품질, 취급지점, 도서명, 도서명에 포함된 부가적 문구(양장본, 한정판 등), 저자, 기타 저자, 출판사, 출간일, 정가, 대분류
  • hyperparameter
    • num_boost_round : 2500
    • learning_rate : 0.3
    • max_depth : 6
    • min_child_weight : 4
    • colsample_bytree : 1
    • subsample : 1

  

  도표.1 best model의 feature importance

  	RMSE	R2 score	N
  test 1	610.7	0.973	156,843
  test 2	1,440	0.914	5,968

  도표.2 test별 데이터셋의 크기 및 XGBoost Regressor에서의 최고 성적

• 조장으로서 프로젝트 기획 및 진행
• 크롤링 코드 개발, dataset 및 model의 prototype 개발, 실험 설계, 진행 및 평가 등에 기여

• 적절한 모듈화가 개발의 효율성 및 코드의 가독성에 주는 영향력을 체감
• 소수의 샘플로 빠른 개발을 진행하여, 현재의 방법론이 가능한지 혹은 적절한지 평가하는 것은 전략적으로 유효
  • 프로젝트의 방향성을 잡는데 도움이 되고, 좋은 baseline의 기준이 될 수 있음
  • 도메인 지식 등을 이용해 휴리스틱한 판단을 하는 것은 빠르게 prototype를 개발하는데 유효한 도움이 될 수 있음
• 모델이 접한적 없는 종류의 데이터로 제한된 test를 재진행하여 모델의 학습 정도에 대해서 적극적으로 평가
  • train set에 포함 된 적 없는 종류의 도서에 대해서만 추가로 평가. 도서 별 가격을 모델이 외운 것이 아니라 자연어 처리 결과를 모델이 반영하고 있음을 확인
• 데이터 셋의 column 중 불명확한 것은 사용하지 않아도, 모델의 복잡도를 높혀서 성능이 좋고 더 강건한 모델을 개발할 수도 있음을 확인
  • best model에 쓰인 hyperparamter를 포함하여, 동일한 hyperparameter로 SalesPoint를 제외하고 학습시켰을 때 성능이 더 좋고 더 강건한 경우가 있는 것을 확인.
• 간단한 모델로 리버스 엔지니어링을 진행하여, 알라딘 중고매장 도서 가격 산정 시스템이 많이 복잡하지는 않을 것이라 유추할 수 있었음
• 연산량의 관점에서 grid search는 hyperparameter 탐색에 매우 비효율적
  • 모델에 맞게 hyperparameter의 탐색 순서를 설정하거나, Bayesian search 등을 활용하면 연산에 드는 자원 등을 효율적으로 사용할 수 있었을 것이라 기대
• 몇 십만 개 단위의 데이터를 XGBoost로 다룰 땐, Sci-kit API 보다 Python API를 이용하고, 특히 cupy를 통해 gpu를 사용하면 연산속도를 빠르게 할 수 있음

• 24.10.23 - 24.11.19, 25.01.04 - 25.02.26

• Libraries : PyTorch, Scikit-learn, xgboost, NumPy, Pandas, Matplotlib, re, Mecab

• 위에서 구축한 알라딘 베스트셀러 데이터셋을 사용하여, 저자, 책이름, 출간날짜 등의 정보로 정가를 예측

• encoder only transformer 기반 모델을 개발한 뒤, 성적을 평가하고 initial learning rate(이하 init_lr)와 best_epoch의 분포 사이 관계 조사

• 성적 : RMSE, R2 Score에서 Random Forest나 XGBoost 등 보다 좋은 성적을 기록

  	Encoder Based Model	RFR	XGB	MLP
  RMSE	8337.54	9079.71	9544.35	10034.56
  MAPE	0.359422	0.30136	0.36642	0.39802
  R2 SCORE	0.4744	0.37666	0.31123	0.23795

  도표.3 각 실험 별 best model과 성능

  

  도표.4 test set의 정가, encoder based model의 오차 및 상대오차 histogram. 셋 모두 가독성을 위해 plot에서 X축의 범위를 제한하여, 최댓값 및 최솟값은 X축의 범위 바깥에 있을 수 있음

• ReduceLROnPlateau scheduler를 사용할 때 init_lr에 따른 best_epoch의 분포를 보기 위해 7개 init_lr에 대해 총 200번의 학습 진행

• best_epoch의 분포와 init_lr 사이 관계식을 결정하기엔 부족하지만, 추가적인 조사를 했을 때 유의미한 결과가 나올 가능성을 시사함

  • 6개의 init_lr에 대해, best_epoch^d의 median 회귀 시 R2 Score 0.96 초과하고, 해당 모델로 best_epoch의 median을 회귀했을 때 RMSE 10 미만인 선형회귀 모델을 $-0.75\leq d \leq 0.75, d\neq0$ 구간의 $d$에 대해 모두 찾을 수 있음
  • 임의의 숫자들로 유사한 조건에서 시뮬레이션(Monte Carlo Method) 했을때, 비슷한 수준의 성적이 나올 통계적 확률은 0.054 정도
  • 나머지 하나의 init_lr에서의 best_epoch의 median을 오차 8 미만으로 예측

도표.5 init_lr 별 best_epoch의 산포도 및 회귀선. reg_whole : 전체 데이터로 회귀, reg_median : best_epoch의 median에 대한 회귀, reg_mean : best_epoch의 mean에 대한 회귀

• 프로젝트 방향 설정, 진행 등 전반. (혼자서 진행)

• 실험을 본격적으로 진행하기 전에 sample test를 더 구체적으로 진행하고 적극적으로 조사했으면, 더 의미있는 방향으로 프로젝트를 진행할 수 있지 않았을까 싶음
  • 고정된 init_lr에 대해서 best_epoch의 median 값 등 대표값을 추정하는 것으로 방향을 빠르게 정했으면, 계산자원을 더 경제적으로 사용할 수 있었을 것 같음
  • median값을 사용했을 때 best_epoch^-0.5에 대한 선형회귀 모델을 찾을 수 있는 것을 확인했었음
  • 하지만 기존 논문에서와 다른 scheduler를 사용했기 때문에, $d$를 특정하려면 추가적인 근거가 많이 필요함을 뒤늦게 알았음
• 발생한 상황이 어느 정도 희귀한지 판단하는데, Monte Carlo Method으로 구한 통계적 확률이 도움을 줄 수 있음
• 데이터가 y값에 대해 매우 균질하지 않게 분포할 경우, 모델 별로 MAPE와 R2 Score에서 상반된 결과를 갖기도 하는 것을 확인
• 80%이상의 데이터에서 절대오차가 6000 미만임에도 나머지 데이터에서 절대 오차가 매우 크면 전체 RMSE는 8000을 넘어갈 수 있는 것을 체감

• 24.06.14 - 24.06.24
• Libraries : NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, PyTorch, Jit
• 미국 대도시 보건 데이터셋(BCHI Dataset)은 35개 대도시의 16종으로 층화된 인종 · 성별 인구 집단 별로 다양한 통계항목을 2010-2022 동안 집계한 데이터 셋.
  • 통계 항목은 All Cancer Death, Lung Cancer Death, Diabetes Death, Drug Overdose Death 등 총 118 종으로 구성.
    • e.g. "Minneapolis에서 2015년에 인종 상관없이 여성에 대해 All Cancer Death를 조사한 결과, 십만명당 157명"
  • 각 대도시는 '지역'/ '경제적 빈곤'/ '인구'/ '인구밀도'/ '인종별 거주지 분리 정도' 5가지 특성을 기준으로 분류 되어 있음.
    • 35개 도시가 총 19종의 도시 유형으로 분류됨.
    • e.g. "Minneapolis의 도시 유형 : 중서부, 덜 빈곤한, 인구규모가 작은, 낮은 인구밀도, 인종 별 거주지 분리 정도가 낮은 도시"
• BCHI Dataset의 다양한 통계 항목과 인종, 성별, 도시유형의 층화 정보를 이용하여 해당 집단의 특정 통계 항목의 값을 회귀 예측하는 프로젝트 진행.
  • All Cancer Deaths, Lung Cancer Deathes 등 총 14가지 통계 항목에 대하여 회귀 예측 진행.
  • e.g. 도시의 특성,인종,성별로 층화된 인구집단에 대하여, 층화된 정보 및 Adult Physical Inactivity, Diabetes, Teen Obesity, Adult Obesity, Population : Seniors, Income : Poverty in All Ages 등의 통계값를 이용하여, All Cancer Deaths 통계값을 예측
  • 예측 방법으로 XGBoost Regressor, Random Forest Regressor, Multilayer Perceptron, k-NN Regressor을 사용.
    • k-NN의 경우는 층화 항목에 대해 $L_p$ norm을 응용한 custom metric을 이용해 예측하고, 다른 참고 항목은 사용하지 않음.
    • 기타 모델의 경우, 결측 값들을 제외하고 학습을 진행한 경우와 결측값을 k-NN을 이용한 예측값으로 보간한 뒤 진행한 경우의 성능을 비교함.
  • 통계 항목 별로 차이가 있지만, k-NN, k-NN으로 결측을 보간한 XGBoost, k-NN으로 결측을 보간하지 않은 XGBoost 세 모델에서 성능이 제일 높게 나옴.
    • 평가 metric으로 RMSE, MAPE, R2 score 등을 사용.

• 조장으로서 프로젝트 방향 제시.
• 프로젝트 방향 결정을 위한 EDA, k-NN에서 사용한 custom metric 제시 및 구현, k-NN을 활용한 결측치 보간 제안, 코드 리팩토링 등에 기여.

• 회귀 예측을 평가할 때, 평균 오차에 관한 score(RMSE,MAPE 등)와 r2 score를 복합적으로 이용해야 함을 익힘.

• 데이터셋에 따라, k-NN을 적용하여 결측 보간을 하는 것이 유효할 수 있음.
  • 다만, 다른 보간 방법 혹은 데이터를 drop하는 것에 비해 항상 압도적으로 좋지는 않음.
    • 평균 오차에 관련된 score는 대개 좋아졌지만, r2 score는 나빠지는 경우들이 있었음.
  • 도메인 지식을 바탕으로 custom metric을 설계하는 것이 유효할 수 있음.
  • numpy 및 cython에 맞게 최적화를 시키지 않을 경우, custom metric을 scikit-learn 의 k-NN에 사용하면 속도가 매우 느림.
    • 약 4천 ~ 5천 여개의 데이터를 이용해 3천 ~ 2천 여개의 데이터를 예측하는데 분 단위의 시간이 걸림.
• c를 이용할 수 있도록 리팩토링하여, Jit을 적용시킬 경우 속도가 비약적으로 빨라짐.
  • custom metric에 Jit을 적용하자, 분 단위에서 초 단위로 빨라짐.

• baseline을 잡기 위해 XGBoost 등의 machine learning을 사용하는 것이 개발 속도 등의 측면에서 매우 유용할 수 있음.

• Cucker-Smale 모델은 비선형 ODE system으로, 운동하는 물체들이 상대속도 정보를 주고 받음으로써 같은 속도로 동기화 되어 수렴할 수 있는 모델.
• Cucker-Smale 모델 및 그 확장들의 수치적 해를 구하는 시뮬레이션을 진행.
  • NumPy를 이용해 ODE의 수치적 해를 구하는 알고리즘(Runge-Kutta 4th order) 및 SDE의 수치적 해를 구하는 알고리즘(Improved Euler-Maruyama Method)를 구현함.
  • Matplotlib을 이용해 이론과 시뮬레이션이 부합함을 시각화하고, 설계에 맞게 운동이 동기화 되는 것을 확인하기 위한 시연 애니메이션 제작.
• 석사 학위 논문 : "Flocking Behavior in Stochastic Cucker-Smale Model with Formation Control on Symmetric Digraphs" (개명 전 이름으로 표기됨)
  • 운동하는 물체들이 의도된 모양의 군집을 이루도록 동기화 시킬 수 있는 상호작용의 예시가 될 수 있는 모델을 제시.
  • 상대위치 및 상대속도에 대한 함수로 표현되는 힘을 노이즈가 섞인 형태로 물체들 간에 주고받는 시스템.
  • Cucker-Smale을 확률 미분방정식으로 확장한 모델로, 에너지 관련 지표를 제시해 특정 조건에서 해의 존재성과 수렴성을 보임.
• 후속 연구 논문 : "Controlled pattern formation of stochastic Cucker-Smale systems with network structures"
  • 위 모델에서의 수렴 속도에 대한 이론적 · 수치적 추정을 진행.
  • SCIE급 저널이자 SCOPUS 등재지인 "Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation"에 게재.
  • 기여 : 모델 제안, 해의 존재성 및 수렴성 증명, 수치적 시뮬레이션 구현, 진행 및 이론에 부합되는지 검토 등에 기여

• Researcher / 22.06 - 23.05
• 서울대병원 인공호흡기 AI 프로젝트 및 분당 서울대 병원 인공호흡기 AI 프로젝트 참여
• 데이터 전처리 프로세스 구축, 유지보수 및 개선에 참여

• 공학수학 조교 (연세대학교)
  • 2018-2020 (4학기)
  • 수학 이론 설명 및 문제풀이
    • 미적분학, 선형대수, 상미분방정식 및 편미분방정식, 복소해석 등.

• M.S in Mathematics, 2021 (Yonsei University, Seoul)
• B.S in Mathematics & Philosophy, 2018 (Yonsei University,Seoul)