👋 안녕하세요. AI 연구자 이종현입니다.

10년 이상의 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 AI를 직접 연구하고 실제 프로젝트와 서비스로 구현하고 있습니다.

컴퓨터공학을 전공했으며, 현재 연세대학교 인공지능 석사과정에서 AI를 연구하고 있는 직장인입니다.(전 쿠팡 소프트웨어 개발자)

특히 머신러닝·딥러닝, LLM·생성형 AI, RAG, AI Agent, AutoML 분야에 관심을 가지고 있으며, 단순히 기술을 공부하는 것을 넘어 직접 구현하고 실험하고 연구하는 것을 중요하게 생각합니다.

2026년에는 AI 연구와 프로젝트를 본격적으로 진행하며 여러 성과를 만들고 있습니다.

AutoML Conference 2026 Oral Presentation, 제1저자 Accept
EMNLP 2026, 제1저자 논문 Accept
ICTC 2026, 제1저자 논문 Accept
제5회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회 Private Leaderboard 2위 / 409팀
K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 알고리즘 부문 3위 / 937팀
Upstage Certified Trainer(업스테이지 인증 AI 트레이너)
AI 교육 플랫폼 및 AI 기반 서비스 직접 기획·개발
LLM, RAG, AI Agent 등을 활용한 다양한 AI 프로젝트 진행

개발자로 오랜 기간 실무 경험을 쌓은 뒤 AI 연구와 개발로 영역을 확장하고 있기 때문에, 개발 경험을 AI 분야로 연결하고 싶은 분들에게 특히 현실적인 멘토링을 제공할 수 있습니다.

🔎 주요 관심 분야

제가 현재 집중하고 있는 분야는 다음과 같습니다.

AI / 머신러닝 / 딥러닝
LLM / 생성형 AI
RAG / AI Agent
AutoML / AI 연구
AI 서비스 기획 및 개발
AI를 활용한 개발 생산성 향상

특히 AI 기술을 실제 서비스에 적용하는 것과 새로운 AI 기술을 직접 연구하고 실험하는 것에 관심이 많습니다.

🏆 2026 AI 연구 및 프로젝트 성과

📚 AI 연구

FS-DCM: Frequency-Separated Dual-Context Modeling with Dynamic Local Volatility Weighting for Time-Series AutoML

AutoML Conference 2026 Oral Presentation
제1저자
시계열 데이터의 비정상성과 변동성을 다루는 AutoML 연구
https://2026.automl.cc/accepted-papers/

또한 LLM을 활용한 해석 가능한 AutoML 연구를 진행하며, AI가 결과만 제시하는 것이 아니라 의사결정의 근거까지 설명할 수 있는 AI 시스템에도 관심을 가지고 있습니다.

MathQueue: Reasoning Scheduling Helps Only Within a Narrow Budget, and Answer Extraction Decides Whether It Helps at All

EMNLP 2026 Accept 논문
제1저자
수학적 추론에서 추론 과정에 할당하는 계산 예산과 답변 추출 방식이 문제 해결 성능에 미치는 영향을 분석하는 연구

또한 LLM을 활용한 해석 가능한 AutoML 연구를 진행하며, AI가 결과만 제시하는 것이 아니라 의사결정의 근거까지 설명할 수 있는 AI 시스템에도 관심을 가지고 있습니다.

🥇 AI 경진대회

제5회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회(팀 수로로)

https://dacon.io/competitions/official/236690/leaderboard

🏆 Private Leaderboard 2위 / 409팀

K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회(팀 루카돈치치)

https://dacon.io/competitions/official/236647/leaderboard

🏆 알고리즘 부문 3위 / 937팀

데이터 분석부터 모델링, 실험, 성능 개선까지 실제 AI 문제를 해결하는 전체 과정을 경험했습니다.

🎓 AI 교육

Upstage Certified Trainer(업스테이지 인증 AI 트레이너)

https://www.credential.net/7450b35a-fc47-4c7f-b24f-61e92ddf02d6#acc.Hft4k9RV

생성형 AI 기술을 실제 교육과 프로젝트에 적용하고 있으며, AI 기술을 처음 접하는 사람도 이해하고 활용할 수 있도록 AI 개념과 실무 활용을 연결하는 교육에도 관심을 가지고 있습니다.

🛠️ AI 서비스 개발

연구뿐 아니라 직접 서비스를 기획하고 개발하고 있습니다.

모두의AI — AI 교육 플랫폼(https://mdooai.com)
AI 기반 Chrome Extension(https://officesheet.mdooai.com)
LLM / 생성형 AI 기반 서비스
RAG / AI Agent 프로젝트
데이터 분석 및 AI 활용 서비스

아이디어에서 끝내지 않고 기획 → 개발 → 배포 → 실제 사용까지 경험하는 것을 중요하게 생각합니다.

🎯 멘토링 분야

멘티의 경험과 목표에 따라 다음과 같은 주제로 함께 이야기합니다.

AI를 처음 시작하는 방법
개발자에서 AI 분야로 전환하는 방법
머신러닝 / 딥러닝 학습 방향
LLM / 생성형 AI / RAG / AI Agent
AI 프로젝트 기획 및 개발
AI 연구 및 대학원 진학
AI 경진대회 및 프로젝트 경험 만들기
AI 커리어와 앞으로 쌓아야 할 역량

특정 기술 하나를 가르치는 수업보다는 현재 고민하고 있는 문제를 함께 살펴보고, 다음 단계로 어떻게 나아갈지 현실적인 방향을 찾는 멘토링을 지향합니다.

🏃 진행 방식

멘티의 현재 경험과 목표를 먼저 확인한 후, 궁금한 내용이나 진행 중인 프로젝트를 중심으로 자유롭게 이야기합니다.

개발 경험이 있다면 GitHub나 프로젝트를 함께 살펴보면서 구체적으로 이야기할 수 있고, AI를 처음 시작하는 분이라면 현재 수준에 맞춰 학습 방향과 프로젝트 방향부터 함께 정리해드립니다.

온라인 멘토링이 기본이지만, 서울 서대문구에서 직접 만나 진행하는 대면 멘토링도 가능합니다. 대면 멘토링을 희망하는 경우 신청 시 미리 말씀해 주세요.

🙌 이런 분들에게 추천합니다

개발 경험을 AI 분야로 확장하고 싶은 분
AI를 처음 공부하기 시작한 분
머신러닝과 딥러닝을 시작하고 싶은 분
LLM과 생성형 AI를 실제 프로젝트에 적용하고 싶은 분
RAG나 AI Agent 프로젝트를 시작하고 싶은 분
AI 프로젝트를 진행하면서 방향이 고민되는 분
AI 대학원이나 연구를 고민하고 있는 분
AI 경진대회나 논문 연구를 시작하고 싶은 분
AI 분야에서 어떤 역량을 쌓아야 할지 고민하는 분

10년 이상의 개발 경험을 바탕으로 AI 연구와 개발에서 실제 성과를 만들어가고 있습니다.

개발 → AI 학습 → 프로젝트 → 연구

직접 경험해온 과정을 바탕으로, 멘티의 현재 상황에서 무엇을 공부하고, 무엇을 만들어보고, 어떤 경험을 쌓아야 하는지 현실적인 방향을 함께 찾아드리겠습니다.

DEVJH

수강평