-textrank기반 gensim lib 의 요약 알고리즘을 활용하기 위해 python의 코드를 분석하여 자바화, AWS Lambda 함수로 등록 -LDA 알고리즘 한글 적용 및 테스트 진행중(nltk, konlpy 활용) -AWS Comprehend의 주요 문구 추출을 활용한 요약 방식 제안

-제품 기획/개발/QA/고객대응의 전 프로세스를 책임짐. -380만건에 달하는 자기소개서/추천서의 N:N의 비교를 효율적으로 하는 알고리즘 개발 ● 문장 나누기 및 문장 특징 추출에 대한 알고리즘 개발. ● 다양한 표절/유사도 비교 알고리즘 개발 ● Rest API 설계 -Google,Daum,Naver Open API를 기반으로 하는 인터넷 문장 비교 기능 개발 -8년 5개월이라는 짧지 않은 시간동안 제품 자체를 탄생시키고 5번의 버저닝을 하면서 한 제품을 책임지고 관리

- 두 문장의 유사도 판단에 DL/ML을 적용하기 위해 리서치 - Deep LSTM siamese network for text similarity 알고리즘 적용 테스트 ■ 위키피디아에서 단어를 추출하여 W2V생성 ■ 주요 단어에 대한 W2V 생성 회사에 제안 - BERT(Google)로 두 문장 유사도 학습 및 튜닝

-DBpedia에 이미 저장된 구조화된 양질 데이터를 그 자체의 구조를 활용하여, 한국 위키피디아에 부족한 정보를 보완하는 작업을 수행. -온톨로지 Annotation 툴 개발 (JAVA) -온톨로지 및 시맨틱 웹이 주춤하던 시기에 들어가서 실효성에 대한 의문을 가지게 되었고, 진로를 바꾸게 된 계기. 성과:Eun-kyung Kim, DongHyun Choi, Jihye Lee, JinHyun Ahn, Key-Sun Choi, An Approach for Supplementing the Korean Wikipedia based

- 지능인터랙션 센터/지능형 에이전트 팀, (학생) 연구원 - 지능형 이라는 화두 아래 온톨로지, 지식 그래프 구조 등에 대한 연구를 진행. - RIKI 라는 연구 프로젝트를 위한 지식 그래프 기반의 협업 및 정보 추천 시스템 개발(JAVA, 지식 Graph 기반) - Graph 구조에 사용자의 지식을 얹어서 구조 정보를 활용하여 자동으로 Weight를 부여하여 정보 추천에 활용. (사용자의 사용 정보가 쌓일수록 지식 Graph 구조가 명확해져 더 정확한 추천이 가능한 구조.) - 고려대에서 정보 검색, 머신러닝 강의 수강.