정보

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박성진

Sung-jin Park

  • sungjin.code@gmail.com
  • Github: denev6
  • Seoul, South Korea.

소개

  • UX 리서치부터 개발까지 아우르는 폭넓은 이해도를 바탕으로 서비스와 업무의 핵심 맥락을 파악합니다.
  • 데이터 중심의 정량·정성 분석을 통해 팀원을 설득하며, 객관적 근거에 기반한 합리적인 의사결정을 지향합니다.
  • 기록을 통한 열린 소통으로 피드백을 유연하게 수용하며, 변화하는 환경에 빠르게 대처하여 팀과 함께 성장합니다.

학력 및 경력

  • 성균관대학교 LAMDA Lab 학부연구생: 25.02 ~ 12
  • 성균관대학교 창업프로그램(SPARK) 15기: 25.05 ~ 09
  • 성균관대학교 인공지능융합학과: 21.03 ~ (전공 GPA: 4.41)

기술 스택

  • Language: Python, Go
  • Data: Numpy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib
  • Machine-learning: Pytorch, Huggingface, LangChain, Mediapipe
  • MLOps: Docker, vLLM
  • Backend: FastAPI, Django
  • Tools: Git, Ubuntu, Conda, uv, WandB, Jira

프로젝트

💬 멀티-에이전트를 활용한 의료 상담 챗봇

말기 암 환자의 임종 결정 지원을 위한 멀티에이전트 기반 챗봇입니다.

  • 25.06 ~ 12 (팀)
  • LangChain, FastAPI, SvelteKit을 활용한 풀스택 개발을 담당했습니다.
  • 멀티-에이전트 구조를 도입했으며, 상담의 전문성·공감성 등 7개 평가지표에 대해 단일 LLM 대비 평균 9.4%의 성능 향상을 달성했습니다.
  • Agent-router의 프롬프트를 개선했으며, 룰 기반 시스템 대비 정확도를 53.4% 향상시켰습니다.
  • 실제 의료 현장의 니즈를 반영하기 위해 삼성서울병원 의료진과의 협업을 통해 시스템을 기획·평가했습니다.
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💻 FaceMouse: 얼굴 인식을 활용한 접근성 개선

상지 장애인의 웹 접근성을 개선하기 위해 얼굴 주시 방향으로 마우스 커서를 제어하는 소프트웨어입니다.

  • 22.04 ~ 11 (팀), 25. 03 ~ 05 (개인)
  • MediaPipe와 OpenCV로 머리 회전을 이용한 커서 제어와 눈 깜박임을 통한 클릭을 구현했습니다.
  • 표준 웹캠과 CPU-only 환경에서 실시간 동작하도록 파이프라인을 최적화하여 실행 시간을 최대 12배 단축했으며 CPU 사용률을 최대 40.7%p 개선했습니다.
  • 정확도와 실사용 가능성을 검증하기 위해 ±37.7°의 머리 회전 범위에서 포인터 추적 성공률 100%를 기록하며 마우스 대체 입력 장치로서의 기능적 유효성을 실험적으로 입증했습니다.
  • 반복적인 사용자 인터뷰와 함께 정량적인 모니터링 수행하여 CPU 오버헤드로 인한 문제를 해결하고 사용자 경험을 개선했습니다.
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기타

  • 😎 Tiny Reasoning을 이용한 Multi-modal 분류 모델 학습: 더보기
  • 🎙️ 실시간 음성인식 파이프라인 최적화 및 LLM 기반 모바일 GUI 제어: 더보기

논문 및 특허

  • “멀티에이전트 기반 연명의료 상담의 제약 최적화 모델링”, 한국정보통신학회, 2025.
  • “말기 암 환자의 임종 의사결정 지원을 위한 멀티에이전트 시스템”, 한국정보통신학회, 2025.
  • “Speak2UI: 모바일 접근성을 위한 음성 보조 기술”, 한국정보통신학회, 2025.
  • “얼굴 인식과 마우스 제어 기반의 비접촉식 입력 방법 및 상기 방법을 수행하는 장치”, 특허등록번호:1020230063378.
  • “얼굴 인식과 Pyautogui 마우스 제어 기반의 비접촉식 입력 기법”, 한국정보통신학회, 2022.

수상 내역

  • 2025 Bias-A-Thon(Bias 대응 챌린지 Track 2): 3위 (25.06) 더보기
  • 월간 DACON 발화자의 감정인식 AI 경진대회: 2위 (22.12) 더보기
  • 성균관대학교 Co-Deep Learning: 우수상 (22.08)