현장 → 기획 → AI.
현장을 알아야 기획을 할 수 있고,
이제는 AI를 알아야 기획을 할 수 있습니다.
LG Display · AI 수율개선팀 (사내공모 전환)
빅데이터 기반 수율 개선 파이프라인 구축 및 머신러닝 모델링을 담당하고 있습니다.
LG Display · 중대형 제조기획2팀
공장 KPI 기획·관리 및 인력 운영 전략 수립을 통해 제조 현장의 체질 개선을 주도했습니다.
LG Display · P8 TFT1팀
디스플레이 제조 공정의 양산 라인 관리 및 신규 재료 도입을 수행했습니다.
인하대학교 · 항공우주공학과
각 프로젝트에서 기획부터 분석, 개발, 그리고 현업 설득까지 End-to-End로 주도했습니다.
현장 관리자의 '직감'에 의존하던 인력 배치 관행을 깨고, 물동·Capa·설비대수 등 조작 불가능한 데이터 기반의 필요 인원 산출 Logic을 수립. 시나리오별 시뮬레이션을 통해 최적 Case를 도출하고, 정량적 시각화로 현업을 설득하여 기능직 30%(400명) 효율화를 달성했습니다.
설비 FDC·CTQ·불량 이력 데이터를 추출하고, 변화점 탐지(CPD) 알고리즘을 독자 개발하여 설비 파라미터의 최적 관리선을 도출. Binning·시계열·불량 Map의 3단 시각화로 현업의 즉각적 이해와 신뢰를 이끌어냈습니다. 특히 CTQ 최적 관리선 도출은 AX 협업 우수 사례로 선정되어 CEO께 BP사례로 보고되었습니다.
"인사이동 예정 직원은 조직 문화 설문에 부정적인가?"라는 가설을 스스로 수립하고, 대규모 인사이동 시점에 맞춰 설문 배포 방식을 교묘하게 설계하여 이탈/잔류 여부와 답변 간의 유의미한 상관관계를 발견. 경영진에게 선제적 인사이트를 보고하며 놀라운 반응을 이끌어냈습니다.
설비 ID만으로는 알 수 없는 정보(예: Buffer 대기 Slot 번호)에 대해
9개 공장 × 20개 공정(세부 수백 개)의 기준정보를 체계적으로 수립.
자동분석 알고리즘에 탑재하여 불량분석 시간을 획기적으로 단축했습니다.
(Garbage In, Garbage Out 방지)
Photo 공정뿐 아니라 전 공정에 대한 얕고 넓은 도메인 지식이 있었기에 가능했고,
기획 경험을 살려 현업을 설득했습니다 — "이 기준정보를 잘 정리해주면 Spotfire에서 자동분석 기능을 바로 쓸 수 있다."
또한 데이터 구조를 이해하고 있어, 알고리즘에 어떤 형태로 데이터를 넣어야 하는지를 직접 구상할 수 있었습니다.
팀원들이 개발한 여러 분석 Tool을 배포하는 과정에서, 벤치마킹 사례가 전무한 수율 분석 에이전트화를 위해 4대 핵심 Job(HITL, Orchestration, Analysis, KB) 기반 5단계 독자 로드맵(Phase 1~5)을 수립했습니다.
나아가 사내 에이전트에 Rule, Skill, Hook을 주입하여 사용자의 작업 지식이 Git 기반으로 자동 분류/저장되도록 파이프라인(Phase 2)을 선제 구축했습니다. 이를 통해 '사람'에서 '회사의 지식(KB)'으로 의존도를 전환하는 문화를 제안하고 차세대 로컬 SLM 환경의 기틀을 마련했습니다.
도메인지식 챗봇 → 전사 KB 파이프라인 자동화 → 로컬 SLM 파인튜닝 비전
| Job | Phase 1 | Phase 2 (현재) | Phase 3 | Phase 4 | Phase 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| ① HITL | 통신 | 챗봇 | 분석 List 제시 | 도메인 활용 제시 | 신규 방법 창조 |
| ② Orchestration | - | - | Tool/데이터 지시 | - | 방법론 개발 지시 |
| ③ Analysis | Code/시각화 | 방법론 확대 | 방법론 확대 | 자체 Agent 완성 | 자동화(MCP화) |
| ⓐ KB | - | KB 자동축적 | RAG(시멘틱검색) | 지식그래프 | 로컬 SLM 튜닝 |
프로그래밍과 데이터 분석을 독학으로 마스터하여 직무 전환을 이뤄냈습니다.
순수한 호기심으로 시작해, 직접 설계하고 구현한 LLM 기반 자동화 프로젝트들.
LLM API를 활용하여 다중 에이전트(작성, 3각 평가, 레드팀) 및 Human-in-the-loop 구조를 갖춘 자동화 워크플로우를 설계하고 구현했습니다. AI가 초안을 작성하고, 여러 평가 에이전트가 다각도로 검증하며, 인간이 최종 피드백을 제공하는 파이프라인입니다.
역할별 전문 에이전트(작성, 평가, 도메인 첨가)가 협업하는 구조로, 단일 LLM 대비 출력 품질과 다각적 검증을 동시에 확보합니다.
AI의 자동 출력에 인간의 판단을 결합하여, 도메인 지식과 맥락적 뉘앙스를 최종 산출물에 반영하는 피드백 루프를 구축했습니다.
주제 기획부터 최종 영상 산출까지 End-to-End 콘텐츠 제작 파이프라인을 구축했습니다. 반복적인 제작 과정을 자동화하여 제작 시간을 획기적으로 단축합니다.
주제만 입력하면 대본, 영상, 자막, 업로드까지 사람 개입 없이 처리되는 진정한 End-to-End 자동화 파이프라인입니다.
한 번 구축된 파이프라인으로 콘텐츠를 대량 생산할 수 있어, 제작 비용 대비 산출량을 극적으로 높였습니다.
"게으름을 위한 스마트함" — 특정 직군이 매일 반복하는 업무를 AI로 줄여주는 서비스를 기획부터 배포까지 단독으로 완성했습니다. 현재 어린이집 교사 포털이 운영 중입니다.
키워드/체크리스트 입력 → Gemini AI가 보건복지부 평가인증 기준에 맞는 보육일지 자동 생성. 자연어 수정 채팅 + 원클릭 편집 버튼 + 음성 입력 지원.
2026 보육사업안내 등 정부 공식 문서를 기반으로 자연어 질문에 출처 포함 답변. 단순 키워드 검색이 아닌 문서 기반 RAG 방식으로 신뢰도 확보.
Upstash Redis 연동, 도구별 실사용 횟수 실시간 집계. 오너 모드 · 세션 중복방지까지 직접 설계한 데이터 파이프라인.
"에이전트 주도형 풀스택 개발" — 기획/디자인/개발 역할을 분담하는 AI Multi-Agent 협업 워크플로우를 주도하여, Next.js와 FastAPI 기반의 프리미엄 모바일 청첩장 MVP를 단독으로 신속 기획 및 배포했습니다.
기획자, 디자이너, 개발자 역할을 각각 수행하는 다중 AI 에이전트 간의 협업 체계를 설계하여 기획-디자인-개발의 End-to-End 파이프라인 획기적 단축.
단순 템플릿이 아닌, 프리미엄 UI/UX 대시보드와 커스텀 디자인. Stripe 결제 API 연동을 통한 성공적인 B2C SaaS 서비스 기반 마련.
새로운 도전과 기회를 찾고 있습니다. 편하게 연락주세요.