lyoonji

👋 이윤지 (Lee Yoonji)

틀린 판단의 대가가 큰 곳에서, 근거를 남기는 데이터를 만듭니다.

없는 지표를 직접 정의하는 일과, 그 지표를 믿어도 되는지 검증하는 일을 함께 해왔습니다. 금융처럼 결과보다 근거와 재현 가능성이 먼저 서야 하는 영역에 관심이 있습니다.

🎓 덕성여자대학교 디지털소프트웨어공학과 (편입) · 순천향대학교 AI빅데이터학과
🔬 학부연구생 — 시선추적(CV) 기반 학습 진단 연구, 데이터·검증 담당 (2026.01 ~ )
📈 UIC · ISSUE 투자동아리 — 기업 가치평가 · 리스크 리포트 (2025.08 ~ )
📧 lyoonji1025@gmail.com

🏆 Highlights


Recall 0.9672	피싱 문자 탐지 — 피싱 비율 1.4%의 극단적 불균형에서
80%+ 일치	도로 결빙 위험지수 상위 10% ∩ 실제 민원 다발 구간
±4.8% 오차	관광 순환 택시 경로 최적화 (ATSP-MTZ) 실측–예측
1.000000	LG Aimers 제출 코드 라벨 역산 일치율 (상수 12건 전수 검증)

🚀 Projects

💳 금융 · 리스크

고르게 (Goreuge) · 금융 AI Challenge MVP

프리랜서·N잡러의 미수금 지연이 현금흐름에 미치는 영향을 계산해, 언제까지 버틸 수 있는지 D-day로 보여줍니다. 계약 텍스트에서 AI가 조건을 추출하고, 낙관·기준·비관 3개 시나리오로 잔여 일수를 산출합니다. TypeScript Node.js LLM 파싱 — 커밋 115건, 최다 기여자

피싱 문자 하이브리드 탐지 · 2025 덕성여대 해커톤 대상 🥇

KoBERT 분류에 SBERT 오탐(FN) 임베딩 뱅크를 2차 방어막으로 결합. 유사도 0.80 이상이면 의심 피싱으로 승격시키는 하이브리드 필터. Test Recall 0.9672 / Precision 0.9077 · 웹 데모 PyTorch KoBERT SBERT Vercel

📊 지표 설계 · 공간 분석

도로 결빙 위험지수 · 광진구 빅데이터 공모전

RiskIndex = 0.4×경사 + 0.3×결빙 + 0.3×이용객, 여기에 FinalRisk = Hazard × Exposure. 위험한 곳이 아니라 위험하면서 사람이 많은 곳을 찾기 위한 설계. 산출된 상위 10% 구간이 실제 민원 다발 구간과 80% 이상 일치. GeoPandas QGIS Folium

도봉 탐험대 · 도봉구 청년zip

정의가 없던 '접근성'과 '감성 공간'을 수치화하고 추천 챗봇까지 연결. Google Places + OSM + 공공데이터 결합, 접근성 하위 20% 152곳 도출. Flask Hybrid Scoring Google Places API

관광 순환 택시 최적화 · Oracle 청년 일경험

ATSP-MTZ 정식화 + Global Time Multiplier로 실측–예측 오차 ±4.8%. 최장 구간 20% 단축, 경로 표준편차 65% 개선. '최고의 태도 인턴상' (2명 선정) NetworkX PuLP ATSP/MTZ

📝 Records

결과보다 막힌 지점과 그때 한 판단을 남기려고 합니다.

math_gaze 시행착오 기록 — 출제 가능 문항 0 → 109. 예외도 로그도 없이 3개월간 시선 좌표의 90%를 버리던 결함을 찾은 과정. 출제 편중은 두 번 실패하고 세 번째에 맞췄습니다 (14배 → 1.8배).
LG Aimers 학습코드 검증 — 제출 코드 상수 12건을 학습 데이터만으로 전수 재현. 8건 해소, 재현 못 한 2건을 먼저 공개했습니다.
공시 Agent 설계 결정 — 그래프DB를 왜 도입하지 않았는가, 정정공시를 왜 병합하지 않는가.

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