About Me

안녕하세요! 고려대학교 컴퓨터학과에 재학 중인 서연지입니다.

저는 단순한 API 활용을 넘어, 인공지능 모델의 근본적인 원리와 알고리즘을 깊이 탐구하는 연구를 지향합니다. LLM을 활용해 프로토타입을 빠르게 기획하고 구현하는 실행력을 갖추었으며, 이 과정에서 마주한 멀티 에이전트 시스템의 논리적 추론 한계와 할루시네이션 문제를 근본적으로 해결하고자 연구원의 길을 준비하고 있습니다.

어려운 수식이나 원인을 알 수 없는 병목현상을 마주하더라도 끝까지 파고드는 끈기를 가지고 있으며, 탄탄한 전공 지식과 프로그래밍 스킬을 바탕으로 신뢰할 수 있는 차세대 Agentic AI 아키텍처를 구축하는 데 기여하고 싶습니다.

Research Interests

• Agentic AI & Multi-Agent Systems: 다중 에이전트 협력 메커니즘, 스스로 피드백을 통해 추론 경로를 최적화하는 고도화 아키텍처 연구
• LLM Reliability & Evaluation: 복잡한 에이전트 시스템 아키텍처 단위의 신뢰성 검증, 안전한 파이프라인 및 평가 방법론 설계
• Vision-Language & Multimodal Learning: 산업 데이터(RGB, 초분광 이미지 등) 융합 및 Grad-CAM 기반의 설명 가능한 AI(XAI)

Education

• 고려대학교 (Korea University)

  컴퓨터학과 학사 과정 (3학년 재학)

  • GPA: 4.4 / 4.5
  • Language: TOEIC 960

Honors & Awards

• 대상	고려대학교 제3회 정보대학 해커톤/데이터톤 InThon 데이터톤 부문 (2025)

• 최우수상	고려대학교 2025학년도 2학기 개별연구 및 캡스톤디자인 경진대회 (2025)

  • 과제명: MLOps를 이용한 분광 데이터 육류 품질 예측 모델 개발

Key Projects & Experience

DeepPlant 산학협력 프로젝트 | MLOps를 이용한 분광 데이터 육류 품질 예측 모델 개발

(2025.5 - 2025.12)

• Role: 비전 딥러닝 모델 설계, 데이터 파이프라인 통합 및 XAI 적용
• Tech Stack: PyTorch, CNN (MSCNN), Grad-CAM, Hyperspectral Imaging, MLOps
• Description:
  • RGB 이미지와 초분광(Hyperspectral) 데이터를 채널 차원에서 결합한 육류 품질 예측 멀티모달 딥러닝 파이프라인 설계.
  • 데이터 부족 한계를 극복하기 위해 최신 논문 분석을 바탕으로 맞춤형 CNN 아키텍처를 재설계하고 하이퍼파라미터 튜닝 진행.
  • Grad-CAM 기법을 모델에 통합하여 판단 근거를 시각적으로 제시하는 설명 가능한 AI(XAI) 구조를 확보함으로써 모델 신뢰성 향상 시도.
  • 관련 성과: 개별연구 및 캡스톤디자인 경진대회 최우수상 수상

Fresh-Link | AI 에이전트 기반 B2B 식품 유통 플랫폼

(2026.3 - 2026.5)

• Role: 시스템 아키텍처 설계 및 다중 에이전트 워크플로우 기획
• Tech Stack: Python, FastAPI, Next.js, LangGraph
• Description:
  • B2B 식자재 유통 도메인에서 다중 에이전트를 효율적으로 배치하여 수요 예측 및 물류 프로세스를 자동화하는 시스템 레벨 아키텍처 기획.
  • 이론적 구조를 실제 서비스 워크플로우(FastAPI 백엔드 - Next.js 프론트엔드)로 연동하는 과정에서 발생하는 병목현상과 LLM API 할루시네이션 제어 알고리즘 고민.

패션 트렌드 분석 Agentic AI 서비스 CRAI | 데이터 중심 멀티 에이전트 플랫폼

(2026.3 - 2026.6)

• Role: 멀티 에이전트 구조 설계, 데이터 수집 파이프라인 및 시맨틱 검색 엔진 구현
• Tech Stack: Python, LangChain, LangGraph, Vector Embedding, PlayWright
• Description:
  • 20대 여성 SPA 브랜드 및 인플루언서 데이터를 자율적으로 수집·분석하는 자율 에이전트 파이프라인 구축.
  • 데이터 수집, 이미지 캡셔닝, 트렌드 분석, 리포트 생성 등 복잡한 전체 태스크를 역할별로 분리하여 상호작용하는 Multi-Agent 시스템 설계.
  • 캡셔닝 결과를 벡터 임베딩하여 시맨틱 검색 엔진을 구축함으로써, 자연어 쿼리에 최적화된 최신 트렌드 리포트 자동 작성 기능 구현.
  • 관련 멘토링을 NC AI로부터 받고 있는 프로젝트

Language & Intelligence Lab | 학부 연구생

(2026.6 -)

• Role: LILAB 학부 연구생으로서 참여
• Description:
  • 관심 연구 분야 : Multimodal learning & AI Agent

Extracurricular Activities

• 정보대학 제8대 CANVAS 학생회 문화기획국원 (2024)
  • 단과대학 차원의 다양한 문화 행사 및 프로그램을 주도적으로 기획·운영하며, 다채로운 배경을 가진 구성원들과의 매끄러운 소통 및 협업 프로세스 경험.
• 컴퓨터학과 제1대 미르 학생회 집행위원장 (2025)
  • 조직을 주도적으로 운영하고 예기치 못한 행사 일정 및 소통 문제를 긴밀하게 해결하며, 협업 능력과 전반적인 리더십 및 리스크 관리 역량 함양.