김준희 · Jun Hee Kim

데이터 본질 우선

모델을 더 돌리기 전에 '데이터가 어떻게 생성됐는가'를 먼저 진단한다.

도메인 지식의 코드화

유전학(LD·MOI)·심리측정(d-prime)·생식의학을 피처·알고리즘으로 번역한다.

검증의 엄밀성·정직성

Data Leakage 제거, Adversarial Validation, OOF–LB 갭 분석으로 결과를 부풀리지 않는다.

KiniQ — 만성콩팥병(CKD) 생활습관 관리 웹서비스

팀장(4명) · RAG·풀스택 · 오즈코딩 헬스케어AI 3기 기업연계 (Talos)

건강검진 결과로 CKD 위험을 예측(AUROC 0.906)하고 맞춤 생활습관 챌린지·RAG 상담 챗봇으로 연결한 기업연계 풀스택 헬스케어 서비스. LangGraph 기반 Self-corrective RAG(검색 적합성·환각 검증 + 의료 가드레일)와 FastAPI·Redis Stream 비동기 아키텍처·SSE 토큰 스트리밍으로 구축, 주강사 '상용 수준' 평가.

• LangGraph
• RAG
• Qdrant
• FastAPI
• Redis Stream
• SSE
• React
• Docker

난임 환자 임신 성공 예측 — 표현 변환과 누수 검증

팀장(3명) · AI헬스케어 3기 해커톤(DACON×오즈코딩) · 256K 임상 데이터

'표현 변환(representation transformation)'이라는 메타 인사이트로 단변수 천장을 넘고, 마감 D-1에 Adversarial Validation으로 숨은 누수를 발견해 CV-LB 일치도를 22.5%→47.4%로 끌어올림. DACON 멘토링 보고서가 강점으로 평가.

• LightGBM
• CatBoost
• MLP 블렌드
• fold-safe Target Encoding
• Adversarial Validation

GeneStarter — 반려견 유전질환 위험도 분석

팀장(5명) · 이어드림스쿨×피터페퍼 스타트업 연계 · 4,500만 변이

ML 모델 대신 유전학 도메인 지식(게놈 좌표계·연관불평형·멘델 유전양식)을 직접 알고리즘으로 코드화. OMIA 변이 좌표가 6종 게놈 어셈블리에 흩어진 함정을 LiftOver로 통일, 4,500만 변이를 65.6% 압축(25.75GB→8.85GB) 처리.

• MySQL
• SQLAlchemy
• Parquet
• UCSC LiftOver
• pandas.merge_asof(LD)
• MOI 판정

칼로리 소모량 예측 — 역공학으로 데이터 생성 공식 복원

팀장(3명) · 리더보드 1위(기수 내, 비공식)

트리 모델이 못 넘는 벽 앞에서 '이 데이터는 수식으로 생성된 것 아닌가?'를 의심하고 Keytel 공식을 역공학으로 복원. 체중이 kg가 아니라 lb로 저장된 숨은 버그까지 규명한 first-principles의 교과서적 사례.

• CatBoost
• Optuna
• SHAP
• LinearRegression(계수 검증)
• 역공학

마인드헌터 — 심리성향 기반 투표 여부 예측

개인

Data Leakage로 손쉽게 얻은 점수를 스스로 폐기하고 정직한 baseline부터 다시 쌓아 올린 자기 규율이 핵심. Mach-IV·Big Five·d-prime(신호탐지이론) 등 학술적 의미를 가진 피처를 설계하고 GBDT vs DL 의사결정을 실측으로 정당화.

• AutoGluon
• CatBoost/LightGBM/XGBoost
• FT-Transformer
• train-only Leakage 방지

소재·나노

나노소재 설계, 전기방사·BNNT 합성 공정, HR-TEM·Cryo-TEM 운영 3년(in-situ heating TEM 확장), TEM/STEM 이미지·EELS/XPS/XRD 해석.

바이오·의료

중재의료기기(스텐트·카테터·스텐트 리트리버) 설계·제조·평가, 임상 연구 공동참여, 의료기기 인허가·규제 실무.