김진수

문서·표·데이터베이스를 지식그래프로 만들고, 그 위에서 검색과 에이전트가 근거를 갖고 답하게 하는 AI 엔지니어 김진수입니다. 플래티어에서 온톨로지 빌드·저장·검색을 맡고 에이전트 실행 엔진을 설계했으며, 은행·캐피탈·대형 유통 고객 환경에서 같은 조건의 실측으로 결과를 확인해 왔습니다.

경력

(주)플래티어 · AI-Lab · AI Engineer

2026.01 – 현재

엔터프라이즈 LLM 에이전트 플랫폼 XGEN에서 온톨로지 기능(빌드·저장·검색·그래프 뷰어)을 맡고 에이전트 실행 엔진을 설계했습니다.

• 문서마다 LLM을 호출하던 빌드를 LLM 없이 동작하는 기본 빌드로 바꿨습니다. 문서 764건·5.1만 청크를 약 22분에 빌드합니다(로컬 재현).
• 저장소를 Apache Jena Fuseki에서 PostgreSQL 테이블 3개로 옮겼습니다. 그래프 조회 0.6초(Fuseki 콜드 30초), 청크 근거 일치 99.8%입니다.
• GraphRAG 검색을 병렬 수집 후 한 번 합성하는 구조로 바꿔 정답성을 0.230에서 0.465로 올렸습니다(고정 질문 100개).
• 에이전트 실행 엔진 Harness를 설계·구현해 PyPI·npm·MCP로 배포했습니다. v1.29.4 기준 회귀 테스트 237개를 유지합니다.
• 고객 구축: 캐피탈 사내규정 165문항 80.0% 대 66.7%, 은행 관리자 콘솔 에이전트 온톨로지(에이전트 306개를 LLM 없이 그래프로 구성, 규칙 인사이트 7종), 대형 유통 품질검사(판정 규칙을 고쳐 실데이터 23건 3회 반복 판정 변동 0, 남은 흔들림은 공유 추론 서버 배칭으로 진단).

㈜쉐브론 · LG CNS Singlex 파견 · 선임

2025.01 – 2025.07

• 3인 팀에서 ReAct RAG 사내 챗봇의 프롬프트·평가를 맡았습니다. 목차로 매뉴얼을 먼저 고르는 2단계 검색으로 검색 정확도를 60%에서 85%로 올렸습니다(매뉴얼 600개 한·영·중 내부 테스트셋).
• RAGAS·Streamlit·Playwright로 프롬프트 버전별 실제 UI 응답 비교를 자동화했습니다.

공개 라이브러리

• xgen-ontology 0.12.6 · 온톨로지 빌드 로직을 DB 의존 없이 분리한 라이브러리(소스 공개)
• xgen-omnifuse 0.8.3 · GraphRAG 검색 라이브러리, 지역 PPR로 질의당 208ms를 1ms로(소스 공개)
• xgen-harness 1.29.4 · 에이전트 실행 엔진(MIT)
• agethos 0.16.0 · LLM 백엔드를 갈아 끼우는 개인 에이전트 런타임

학력

• 경희대학교 빅데이터응용학과 공학석사 · 2023.03 – 2025.02 · 석사논문 MixedLinear(DLinear·TimeMixer 결합 전력 수요 예측)
• 전북대학교 통계학과 학사 · 2016.03 – 2022.02

논문·수상

• 「지능정보연구」 30(1), 2024 · 자사주 활동 군집화(공저)
• 「정보시스템연구」 32(4), 2023 · 강소기업 선호 예측(공저)
• 학회 우수·최우수 논문상 5건(2023 – 2024), 대학(원)생 아이디어 공모전 최우수상(2023)

자격

SQLD · ADsP · OPIc IH

기술

• 지식·검색 온톨로지(RDF·OWL·SPARQL), GraphRAG, PostgreSQL 그래프, Apache Jena Fuseki, Qdrant
• 에이전트·LLM LangChain, LangGraph, MCP, RAGAS·LLM 판정 평가, vLLM
• 백엔드·데이터 Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, PyTorch, 시계열 예측
• 프론트엔드·배포 TypeScript, Next.js, React, Docker, GitHub Actions