AI Educational Suite
A comprehensive AI-powered educational system featuring quiz generation, school assistant, and career guidance tools.

Specializing in LLMs, Generative AI, and AI-powered applications, continuously exploring the latest advancements in AI. Experienced in LangChain, LangGraph, FastAPI, and OpenAI APIs, developing data-driven solutions and intelligent systems. Passionate about AI-driven automation, retrieval-augmented generation (RAG), and real-time AI applications.
LLM, 생성형 AI 및 AI 기반 애플리케이션 개발에 전문성을 갖추고 있으며, AI의 최신 발전을 지속적으로 탐구하고 있습니다. LangChain, LangGraph, FastAPI 및 OpenAI API를 활용하여 데이터 중심의 솔루션과 지능형 시스템을 개발한 경험이 있습니다. AI 자동화, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 및 실시간 AI 응용 프로그램에 대한 열정을 가지고 있습니다.
A comprehensive AI-powered educational system featuring quiz generation, school assistant, and career guidance tools.
The Quiz Generation API is an AI-powered system that creates educational questions from PDF and DOCX files while preserving formatting. It offers document-based and text-based question generation, allowing users to customize parameters such as question type (MCQ or short answer), difficulty level, and number of options. The API processes documents via LLMs (GPT-4o) and LangChain, extracting key content to generate context-aware questions
Built a RAG-based school information system that stores and retrieves course, professor, and institutional information using FAISS vector store with OpenAI embeddings.
Developed a crawler-based career recommendation system that aggregates job postings from popular employment platforms and presents extracted information to help students find opportunities.
Learn about the challenges and opportunities for job seekers in Korea. Analyzed a variety of variables, including skill requirements, geographic distribution, and education and experience levels in the data analytics field.
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0, to list the top 3 most expensive products in four categories: Watches, Artwork, Sports Cars, and Fashion Bags.
(이 프로젝트는 TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 모델을 사용하여 시계, 예술 작품, 스포츠카 및 패션 가방의 네 가지 카테고리에서 가장 비싼 상위 3개 제품을 나열하는 간단한 텍스트 생성기를 만드는 것입니다.)
This project integrates FastAPI and Streamlit to create a web application for predicting car prices based on specific features.
(이 프로젝트는 특정 기능을 기반으로 자동차 가격을 예측하기 위해 FastAPI와 Streamlit을 통합하여 웹 애플리케이션을 만듭니다.)
This project involves creating a data visualization app using Streamlit to explore and analyze sales data from a well-known bicycle brand, AdventureWorks.
(이 프로젝트는 AdventureWorks라는 유명한 자전거 브랜드의 판매 데이터를 탐색하고 분석하기 위해 Streamlit을 사용하여 데이터 시각화 앱을 만드는 것입니다.)
Imbalanced data feature engineering , 은행-마케팅-MageAI 불균형 데이터 기능 엔지니어링
Preparing Data and Searching for meaning between values and columns
데이터 준비 및 값과 열 간의 의미 검색
Data : Car accidents in 2021 in South Korea
도로 교통 공단 사망 교통 사고 정보
Breast Cancer Diagnosis Predictions with Python and comparing algorithms accuracy scores
파이썬을 이용한 유방암 진단 결과 예측 및 알고리즘 정확도 점수 비교
R Case Study Bike Sharing Cyclistic.
Please download the HTML R markdown to have better experience.
Cyclistic이라는 회사에서 수집한 빅데이터에는 자전거를 타는 회원과 일반 라이더의 정보가 포함되어 있습니다.
회원 수를 늘리기 위해 어떻게 행동해야 하는지 알아봐 달라는 요청.
데이터 전문가 설문조사 파워 BI
Survey who working as Data Professional creating a report with Power Bi
Visulazation of the Official Covid19 Dataset untill 2023 June
2023년 6월까지 공식 코로나19 데이터 세트 시각화.
Cleaning the Movies dataset with python
Visulazation and Correlation
파이썬으로 영화 데이터 세트 정리하기 - 시각화 및 상관 관계
Clean housing data in SQL Server
이 프로젝트에서는 SQL Server에서 Nashville Housing 데이터를 정리합니다.
Web Scraping using Selenium with a search keyword listing title price and link from the Amazon website
아마존 웹사이트의 검색 키워드 리스팅 제목 가격 및 링크와 함께 셀레늄을 사용한 웹 스크래핑.
Data Exploration of Covid 19 Dataset in SQL Server
SQL Server에서 코로나19 데이터 집합의 데이터 탐색
Seoul,Korea