자연어로 SQL·CAD를 생성하고, 문서에서 답변 근거를 찾는 기능을 만들었습니다. LLM 응용과 GPU 서빙을 중심으로 맡은 작업, 기술을 선택한 이유, 평가 조건과 확인한 결과를 정리했습니다.
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표·본문·주석에 나뉜 금융 문서의 근거를 두 유형의 가상질문과 사전 청크 그래프로 연결한 연구입니다. FinanceBench 150문항에서 비교 방법 중 가장 많은 48문항에 정답을 제시했고, ACK 2026 우수논문상을 받았습니다.
LLM과 임베딩 모델을 API로 제공하는 서빙 환경을 구축했습니다. 인증·요청 라우팅·추론·모니터링을 연결하고, 요청 부하와 장문 입력, 답변 품질을 각각 검증했습니다.
센서 데이터로 설비·공구의 현재 상태와 미래 위험을 분석하고, 결과를 점검 화면에 연결했습니다. 현재·미래 모델 12개를 함께 버전 관리해 추론 중 서로 다른 버전이 섞이지 않도록 했습니다. CNC·MCT 설비 44대에서 이상 탐지 F1 약 95%를 확인했습니다.
자연어 요청을 CAD로 생성·수정하는 흐름을 구현했습니다. 저장한 STEP 파일을 다시 불러와 형상을 검사하고, 사용자 승인을 받은 결과에서 다음 편집을 이어가도록 했습니다.
영업 문서에서 질문의 답변 근거를 찾고 원문을 함께 확인하는 프로토타입을 구현했습니다. 문서 변환·OCR·검색부터 답변과 원문 대조 화면까지 연결했습니다.
자연어 질문을 SQL로 변환하는 흐름을 구현했습니다. DB 스키마 정리부터 SQL 생성·검사·수정까지 연결하고, 실행 결과가 기대한 결과와 맞는지 평가했습니다.
3D CAD 모델을 포인트 클라우드로 바꾸고 LLM으로 특징 벡터를 만들어, 형상이 비슷한 부품을 찾는 방법입니다. 검색 목적에 따라 면마다 점 개수를 다르게 배분하는 적응형 샘플링이 핵심이며, 등록특허(10-2986669)로 등록했습니다.
설비 초음파 신호에서 분석 구간과 특징을 설계하고, 이를 바탕으로 이상 후보 탐지와 가동·비가동 분류 PoC를 구현했습니다. 같은 전처리 기준에서 분류·이상 탐지 모델을 비교했습니다.
기가바이트급 병리 슬라이드(WSI)를 패치로 나누어 미세혈관 증식 영역 분할, 세포 분열 분류, GAN 증강 실험을 수행했습니다. 패치별 예측을 원본 슬라이드 좌표로 병합해 슬라이드 전체에서 결과를 확인하도록 구현했습니다.
CNC 밀링 머신의 음향 수집부터 이상 점수 계산과 모니터링 화면까지 연결했습니다. 정상 음향을 학습한 모델을 ONNX로 변환해 데스크톱 프로토타입에서 추론했습니다.