Youngdong Kim Email & Phone Number

1. LLM 개발 역량 - 메뉴얼 검색기능 개발 (2024.01~2024.03) - 오픈소스 모델 fine tuning 경험 (2024.01~2024.03) - SQL, MongoDB Query 생성 Agent 개발 (2024.03~2024.04) - API Call Tool 개발 (2024.05~2024.07)2. 시계열 데이터 분석 역량 - 시계열 이상감지 모델 개발 (2021.12~2022.06) - 시계열 분해를 통한 시계열 분류 및 주기 탐지 (2022.02~2022.04) - 오염된 부분을 제거하고 적절한 데이터로 보간하는 기능 개발 (2022.06~2022.07)3. 비정형 데이터 분석 역량 - 로그 파싱 알고리즘 개발 (2022.07~2022.09) - 로그 이상감지 모델 개발 (2022.09~2022.12) - 프로세스 데이터 분석 및 이상시점의 프로세스 제공모델 개발 (2023.09~2023.12)4. 기술 블로그 운영 및 외부 커뮤니티 활동 역량 - 기술 블로그 운영 (https://youngdong2.github.io/) - 글또 커뮤니티 8~9기 활동 (2022.12~2024.06) - 모두의 연구소 논문 요약 및 구현 스터디 (2023.06~2023.08)

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  연구원

  Nkia

  Nov 2021 - Present - 대한민국 판교

  1. IT Operation 솔루션에 LLM 탑재 - 문제 정의 : 사용자가 IT Operation 제품을 쉽게 접근할 수 있도록 LLM(대규모 언어 모델) 탑재 필요성 대두. - 문제 해결 방식 : 사용자의 질문이 메뉴얼, 성능조회, 알람 요약 등 제품 관련 질문 중 무엇인지 파악한 후 적절한 도구를 사용해 답변하는 에이전트 개발. - 결과 : 200개 시나리오 질문에 대해 정확도 86점 달성.2. AIOps 성능 이상감지 알고리즘 개발 - 문제 정의 : IT 환경의 복잡성과 규모 증가로 운영 문제를 빠르게 감지하고 해결하는 것이 중요. 성능 지표의 실시간 이상감지가 필요하지만, 비정상 데이터가 실제 서버 이상을 나타내지 않는 경우가 많아 일반 임계치를 사용하면 false alarm이 빈번히 발생. - 문제 해결 방식 : 시계열 패턴(주기성, 트렌드 등)을 분석하여 적절한 임계치를 추천. - 결과 : 동일한 임계치 설정 대비 false alarm 약 80% 감소.3. AIOps 로그 이상감지 알고리즘 개발 - 문제 정의 : 작업관리자들이 수많은 로그를 분석해 이상 원인을 찾는 데 어려움이 있음. 단순히 error 로그만 파악하기에는 한계가 존재. - 문제 해결 방식 : 다양한 로그의 이상을 정의하고, 각 이상에 맞는 적절한 감지 알고리즘을 개발. - 결과 : 다양한 이상 시나리오에서 error 로그만 분석할 때 대비 Time-to-Detect(TTD) 약 90% 감소.