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JONG HYUN LEE

Developer

Contact Info

Seoul, Korea

rivolt2022@gmail.com

01066001566

I am a full-stack developer with a growing interest in AI and machine learning. I am actively learning and exploring various aspects of artificial intelligence, from computer vision to natural language processing. My goal is to combine my strong development background with emerging AI technologies to create practical, user-centric solutions. I am particularly interested in understanding how AI can be effectively integrated into real-world applications to solve meaningful problems.

Education

Bachelor of Science in Computer Engineering

Master's in Artificial Intelligence (In Progress) at Yonsei University

Key Strengths

Full-Stack Development Expertise

Demonstrate comprehensive full-stack development capabilities using diverse languages (TypeScript, Ruby, Python, Java) and modern frameworks (React, Next.js, Rails, Spring). Proven track record in delivering scalable and maintainable applications with end-to-end technical stack including mobile development.

AI & Machine Learning Enthusiast

Actively learning and exploring AI technologies including PyTorch and LLMs. Currently focusing on understanding fundamental concepts in computer vision and natural language processing through academic research and practical projects.

Innovative Project Leadership

Successfully led innovative projects including Chatki, Prompt Genie, and Travel Writer. Proven track record as a technical leader with strong project management skills and team collaboration capabilities, effectively addressing complex technical challenges.

Continuous Learning & Growth

Maintain active engagement in AI research while continuously expanding technical expertise through diverse projects. Demonstrate strong adaptability in learning and implementing new technologies.

Technical Stack

languages

TypeScript, Ruby, PHP, Java, JavaScript, Python, Kotlin, ABAP, Scala

frontend

React, Next.js, Tailwind/Bootstrap, Zustand, MST, MobX

mobile

React Native, Flutter

backend

Ruby on Rails, Node.js, Spring, Nest.js, FastAPI, Spring boot, JPA, Mybatis, QueryDSL, MSA, sqlalchemy, alembic

databases

MySQL, PostgreSQL, Oracle, NoSQL, Redis, Dynamo DB, Tibero, Turso, SQLite, Supabase, Firebase, RDS

devOps

AWS, Naver Cloud, GCP, Docker, Kubernetes, Vercel, Circle CI, GitHub Actions, Terraform, ElasticSearch, Flyio

AI

PyTorch, LLM, Multimodal Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing

IDE

IntelliJ, RubyMine, Pycharm, Webstorm, Vim, VSCode, Eclipse

collaboration

Notion, Slack, Discord, Redmine, Jira

Notable Projects

Web Game for DoubleU Games

Developed and localized a web game for the Taiwan market

  • Complete backend and frontend development for high-traffic gaming
  • Built using Ruby on Rails and React with cultural localization
  • Enhanced user engagement and satisfaction
  • Successfully deployed and operated in Taiwan market
Ruby on RailsReact

Chatki

Chatbot service for automating Q&A interactions

  • Led development team of experienced engineers as Tech Lead
  • Scalable infrastructure using Nest.js and AWS
  • Slack integration for automated responses
  • ElasticSearch for optimized data retrieval
  • Successfully managed cross-functional team collaboration
Nest.jsDockerAWS ECSLambdaTerraformElasticSearch

Prompt Genie

ChatGPT Korean translation Chrome extension

  • Complete self-development in 2 days
  • 3x faster response times
  • Keyboard-only mode
  • 300,000+ downloads
ReactZustandGitHub Actions

Travel Writer

AI-powered travel planning extension

  • Complete self-development from scratch
  • Primer Hackathon Finalist
  • Custom itinerary generation
  • LangChain and YouTube API integration
  • RAG implementation
LangChainRAGYouTube API

Korean Stock Auto-Trading Site

Automated trading platform for Korean stock market

  • Custom trading algorithms
  • Real-time data processing
  • Financial data integration using DART API
Ruby on RailsDART APICrawling

Donghwa Book

Mobile eBook application

  • Complete self-development
  • State management with MST
React NativeMST

SlowSide

Meditation app with VR features

  • Complete self-development from scratch
  • iOS/Android support with Rails backend
  • AWS media converter integration
  • VR elements implementation
RailsAWSiOS/Android

Snap2HTML

AI-powered code generation from images

  • Automatic HTML/React markup generation
  • Chrome extension (2025 release)
  • AI-powered visual element processing
LangChainfly.io

Yonsei Legacy Donation Project

Yonsei University's legacy donation platform

  • Complete self-development from scratch
  • Developed donation management system for Yonsei University
  • Integrated donor benefits and tax deduction features
  • Built memorial service management system
Next.jsReactTailwind CSS

KnowShopping

No-show shopping aggregator

  • Independently developed most of the core features including payment, authentication, and product management at wecommit.ai
  • Created three separate projects: ns_mobile (React Native), ns_web (Next.js), and ns_ai (FastAPI)
  • No-show shopping aggregation
React NativeFastAPINext.jsfly.iovercel

AI Financial Expert Consultation

Multi-persona AI consultation service with financial experts (Currently in development)

  • Multiple financial expert personas: Banker, Securities Analyst, Insurance Specialist, Asset Manager, Accountant, Tax Advisor
  • Utilizes diverse data sources: News, Public Data, SNS, Research Reports
  • Provides multi-perspective analysis for rational financial decision-making
  • Multi-agent system generating expert-specific responses and insights
Multi-Agent SystemLLMFinancial AIVercel

임장노트 (Imjang Note)

부동산 임장정보 관리 서비스

  • 부동산 임장정보 체계적 관리 및 기록
  • AI 질문(프롬프트) 자동 생성 기능
  • 임장 시 필요한 체크리스트 및 정보 관리
  • 효율적인 부동산 투자 의사결정 지원
Next.jsReactLLMAI

Paper Reviews

FYI: Flip Your Images for Dataset Distillation

Byunggwan Son , Youngmin Oh ,Donghyeon Baek , and Bumsub Ham (2024)

데이터셋 증류 과정에서 이미지 좌우 반전 기법을 활용하여 원본 이미지의 풍부한 의미 정보를 보존하는 FYI라는 간단하면서도 효과적인 기술을 제안

Dataset Distillation

Face-StyleSpeech: Enhancing Zero-shot Speech Synthesis from Face Images with Improved Face-to-Speech Mapping

Minki Kang, Wooseok Han, Eunho Yang (2024)

얼굴 이미지로부터 음성을 합성하는 제로샷 음성 합성 기술을 개선한 연구로, 얼굴-음성 매핑의 품질을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안

Speech SynthesisZero-shot LearningFace-to-Speech

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Kaiming He, Haoqi Fan, Yuxin Wu, Saining Xie, Ross Girshick (2020)

비지도 학습을 위한 대조학습 기반 시각적 표현 학습 방법으로, momentum encoder와 queue 기반 메모리 뱅크를 활용하여 효과적인 representation learning을 구현

Contrastive LearningUnsupervised LearningComputer VisionRepresentation Learning

STORM: Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking

Yijia Shao, Yucheng Jiang, Theodore A. Kanell, Peter Xu, Omar Khattab, Monica S. Lam (2024)

LLM과 검색 기반 리서치, 대화 시뮬레이션을 결합하여 위키 수준의 아웃라인 생성 pre-writing 작업을 자동화하는 시스템을 제안

LLMDocument GenerationMulti-perspective Q&APre-writing Automation

모델 경량화의 이론적 통찰: Low-Rank Adaptation의 표현력과 수학적 기초 (수학적 분석)

Y. Zeng, K. Lee (2024)

LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문에 대한 수학적 분석 연구. 사전 훈련된 모델을 타겟 모델과 일치시키기 위한 최소 LoRA adapter 순위(rank)를 수학적으로 분석하고, 모델 아키텍처(깊이, 너비)가 최소 순위에 미치는 영향을 이론적으로 규명합니다. 선형 모델부터 완전 연결 신경망(FNN), 트랜스포머 네트워크까지 확장하여 LoRA의 표현력과 근사 오차를 정량화하며, Eckart-Young-Mirsky 정리를 행렬 곱의 경우로 일반화한 핵심 결과를 수학적으로 분석합니다. 특이값 기반 적응적 rank 할당 방법론을 제안하고 이론적 근거를 제시합니다.

LoRALow-Rank AdaptationModel CompressionParameter-Efficient Fine-tuningMathematical AnalysisTheoretical AnalysisEckart-Young-Mirsky TheoremNeural Network TheoryTransformer ArchitectureSingular Value Decomposition

Ongoing Research

음성 기반 얼굴 분류 시스템 개발: 대조학습 모델 개발

진행중 (2025.03 - 현재)

VoxCeleb 데이터셋을 활용한 음성-얼굴 매핑 시스템 개발 및 성능 최적화

Speech-to-FaceResNetCNNVoice AnalysisFace ClassificationVoxCelebMultimodal LearningContrastive Learning
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STORM 기반 다중 전문가 AI 금융 컨설테이션 시스템: 멀티-에이전트 아키텍처를 통한 금융 의사결정 지원

진행중 (2025.07 - 현재)

STORM 논문의 검색 기반 리서치와 멀티-퍼스펙티브 질의응답 기법을 금융 분야에 확장 적용하여, 다양한 금융 전문가 페르소나를 가진 AI 에이전트 시스템을 개발하고 있습니다. 이 연구는 금융 의사결정 과정에서 다각적 분석과 전문가별 관점을 통합하는 새로운 접근법을 제시하며, 실제 금융 서비스에 적용 가능한 멀티-에이전트 아키텍처의 효과성을 검증하는 것을 목표로 합니다.

STORMMulti-Agent SystemFinancial AIMulti-perspective Q&ALLMFinancial ConsultationExpert PersonasDecision SupportRetrieval-Augmented GenerationFinancial Decision Making
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Completed Research

약하게 페어링된 환경에서의 멀티모달 연상 메모리:정보이론 기반 분석 프레임워크와 효율적 학습 전략연구

완료 (2025.06)

정보 이론적 관점에서의 BMA-Memory 모델 분석 및 개선

Information TheoryMultimodal LearningAssociative MemoryWeakly Paired Data
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Interpretable Automated Machine Learning via Large Language Model Reasoning: Combining Transparency with Performance

발간예정 (2025.10)

한국인공지능학회 2025 추계학술대회 (단독저자 제출)

자동화 기계학습(AutoML) 시스템의 투명성과 해석 가능성 문제를 해결하기 위해 LLM 기반 AutoML 시스템을 제안합니다. 통계적 측정과 의미적 추론을 통합한 LLM 기반 특성 선택, 데이터셋 특성 분석을 통한 자동 알고리즘 및 하이퍼파라미터 선택, 그리고 인간의 해석 없이 통찰을 생성하는 자동 결과 분석의 세 가지 주요 구성요소를 통해 투명성과 경쟁력 있는 성능을 결합했습니다. 세 가지 데이터셋(Iris, Wine Quality, Breast Cancer Wisconsin)에 대한 실험을 통해 50-90% 차원 축소와 함께 95.33% ± 3.58% 분류 정확도를 달성했으며, 모든 결정에 대해 인간이 읽을 수 있는 추론을 제공합니다. Iris 데이터셋에서 클러스터링 품질을 70.3% 개선(절대 증가 +0.244 실루엣 점수)하여 해석 가능한 자동화의 가치를 입증했습니다.

AutoMLInterpretabilityLarge Language ModelsFeature SelectionExplainable AILLM ReasoningZero Human InterventionDimensionality ReductionModel SelectionAutomated Result Analysis
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Awards & Achievements

K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회

3위 (은상)

서울시립대학교 (2025)

K리그 축구 경기 데이터를 활용한 시계열 예측 및 유클리드 거리 기반 알고리즘 경진대회에서 3위(은상) 수상. 시계열 데이터 분석과 공간 데이터 처리 능력을 입증했습니다.

알고리즘스포츠시계열유클리드 거리
대회 링크 →

I strive not to remain rooted in the present but to push forward, working toward a better, more inspired future. My aim is to continuously make meaningful contributions that extend beyond the present moment and create lasting positive change. Through dedication to innovation and continuous learning, I seek to build solutions that make a real difference in people's lives.