이주형

현장의 문제를 정의하고 AI로 해결하는 엔지니어

AI의 답을 기준표로 재고 걸러 낸 작업부터 보여 드립니다.

ljhljh0703@gmail.com GitHub

Cofathon 2026(크래프톤 FDE 트랙) 최우수 수상. 지금은 위메이드엑스알에서 AI 엔지니어 인턴으로 일합니다. B2B 제안 PM으로 2년 6개월 재직 동안 누적 매출 17.18억 원을 냈고, 지금도 그때처럼 도구를 쓸 사람의 기준부터 받아 와 AI가 그 기준대로 움직이게 하고 결과를 잽니다.

북켓몬 · AI 도서 검색·추천

4인 팀 · 팀장 · 2026.03–05데모 · 오프라인 평가

문장으로 원하는 책을 말했는데 인기 책이나 신간이 먼저 올라오던 추천을, 질문의 뜻에 맞는 책만 위로 올리는 순위 규칙으로 다시 짰습니다. 장르·독자층·싫어하는 조건을 더하고 빼서 상위 5권을 정합니다.

엉뚱한 추천 90권 중 14권 → 2권 (15.56% → 2.22%) · 18개 질의 · 팀원 4명 직접 채점

내가 정한 것: 문장 뜻 점수를 중심에 둔 순위 계산, 0·1·2점 채점 기준
팀원이 맡은 것: FE·BE·AI 세 직군으로 나눈 서비스 구현, 18개 질의 채점(팀원 4명)
내가 확인한 것: 규칙을 끈 목록과 켠 목록을 18개 질의의 상위 5권(90권)으로 비교

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알려줄고양 · 내과 자문 챗봇

4인 팀 · 팀장데모

내과 증상을 물으면 의학 문서를 찾아 답하는 자문 챗봇에서, 위험한 질문을 모델 앞에서 걸러 내는 부분을 맡았습니다.

응급 문구 13가지는 모델을 거치지 않고 119 안내 · 경고 단어 37개는 경고 뒤 답변

내가 정한 것: 응급 판단을 모델 앞 규칙 두 단계로 나눔, 단정하는 말을 권하는 말로 바꾸기
팀원이 맡은 것: 모델 추가 학습, 키워드 검색 색인, 평가 지표와 실행, 채점용 용어 사전
내가 확인한 것: 시연 영상 4편으로 응급 경고부터 요약까지 흐름 확인

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Cofathon 2026 · 선수 인터뷰 연습 도구

대회 · 개인 참가 · 2026.07최우수 수상

판정 기준 네 가지를 코드에 박지 않고 비개발자 현업 담당자가 직접 고치는 파일로 뺀 선수 인터뷰 연습 도구입니다. 기준은 4시간 안에 담당자를 인터뷰해서 받았고, 답변 속 문장을 인용하지 못한 지적은 화면에 내보내지 않습니다.

KRAFTON FDE 트랙 최우수 수상 · 판정 기준 4가지를 담당자가 고치는 파일로 · 근거 없는 지적 2개 걸러 냄

내가 정한 것: 인터뷰로 받은 판정 기준, 고칠 곳 2개만 짚는 구조, 버릴 기능 5개
AI가 짠 것: 도구 코드
내가 확인한 것: 1차·2차 답변이 달라졌는지, 근거 없는 지적이 걸러지는지

늑대인간 게임 AI 추리 연구

개인 · 탐색 연구탐색 연구

인문학 시선을 준 AI와 주지 않은 AI를 같은 판 20개씩으로 비교하고, 말이 망가진 판을 걸러 같은 조건에서 다시 쟀습니다.

출력 품질 통과 20판 중 10판 → 20판 중 20판 · 역할 추리 차이 +0.066 (미리 정한 기준 +0.10 미달)

내가 정한 것: 역할 추리 차이 +0.10을 넘어야 나아졌다고 쓰는 기준, 말 품질과 성능을 따로 세기
AI가 짠 것: 설명용 개념도 그림 4장
내가 확인한 것: 품질 검사를 못 넘은 10판을 성능 근거에서 뺌, 5판 시험 뒤 20판으로 늘림

다른 작업은 전체 목록에 시기 순으로 있습니다.