데이터 분석을 업무에 연결하는 Data & AI Engineer, 김선진입니다.
관세·세무 분야의 데이터를 분석모델과 서비스로 구현하는 일을 합니다. 2020년부터 관세청과 국세청 프로젝트에서 소득 구분 판별, 환급 문서 분석, 유사 문서 검색 등 업무에 필요한 분석모델과 서비스를 개발해 왔습니다.
현재 오케스트로 빅데이터서비스팀에서 관세청 빅데이터 플랫폼의 Python 분석모델 유지보수와 폐쇄망 LLM 운영·Agent 개발을 통한 업무 AX(AI 전환) 지원을 담당하고 있습니다.
이 블로그에는 데이터 분석과 AI 서비스를 개발·운영하며 마주한 문제와 해결 과정을 기록합니다.
주요 업무
- 분석모델 개발·유지보수 — 업무 데이터를 바탕으로 판별·비교·검색 로직을 구현하고, 기존 Python 분석모델을 유지보수합니다.
- 데이터 서비스 구현 — OCR 결과 후처리, 데이터베이스 비교, 검색 시스템과 API 연계를 통해 데이터를 업무에 활용할 수 있도록 연결합니다.
- LLM 운영·Agent 개발 — 폐쇄망에서 LLM을 운영하고, 업무 활용을 위한 Agent를 개발합니다.
경력
오케스트로 주식회사
2024.07 ~ 현재 · Data & AI Engineer
(주)케이씨넷 · KCNET
2020.06 ~ 2024.07 · Data Scientist
주요 참여 사업
Python 분석모델 유지보수와 폐쇄망 LLM·Agent 개발
2026 ~ 현재 · 관세청
2026년 관세청 빅데이터플랫폼 유지보수 사업
- 기존 관세청 빅데이터 플랫폼의 Python 분석모델 유지보수
- 폐쇄망 환경의 LLM 운영 및 Agent 개발을 통한 관세청 업무 AX 지원
징세·복지 업무 분석모델 개발
2025.03 ~ 2025.12 · 국세청
2025년 빅데이터 활용분석모델 개발사업
- 징세·복지 업무 관련 분석모델 개발 참여
기타소득 신고 내역의 사업소득 여부 판별
2024.07 ~ 2024.12 · 국세청
2024년 빅데이터 활용 분석모델 개발 사업
- 개인소득세에서 기타소득으로 신고된 내역 중 사업소득에 해당하는 사례를 판별하는 분석모델 개발
Spring 업그레이드에 따른 OpenAPI 연계 기능 전환
2024.02 ~ 2024.07 · 관세청
전자통관시스템 전산장비 전면교체 및 전환사업
- 전자정부프레임워크 기반 시스템의 Spring 버전 업그레이드 과정에서 연계 영역 담당
- 관세청 OpenAPI 연계 기능 전환 및 변경된 시스템 환경에 대한 호환성 대응
환급 문서 OCR 후처리 및 데이터베이스 비교
2023.04 ~ 2023.12 · 관세청
2023년 빅데이터 플랫폼 기반 분석모델 개발 사업
- 환급정보분석 모델 개발
- 환급 문서의 OCR 결과 후처리 및 실제 데이터베이스 정보와 비교하는 분석 로직 구현
해외기업 정보 검색과 관세 동향 데이터 수집
2022.04 ~ 2022.12 · 관세청
2022년 빅데이터 플랫폼 고도화 및 분석모델 개발
- 해외기업통합정보(Orbis) 검색 시스템 개발
- 해외 관세 동향 데이터 크롤링
머신러닝 기반 유사 문서 검색 서비스
2021.05 ~ 2022.01 · 관세청
2021년 빅데이터 플랫폼 기반 분석모델 개발
- Elasticsearch와 Python 기반 머신러닝을 활용한 유사 문서 검색 서비스 개발
네트워크 기반 기업 공급망 분석
2020.06 ~ 2021.03 · 관세청
2020년 빅데이터시스템 구축 및 분석모델 개발
- 네트워크 분석을 통한 기업 공급망 분석
연구 및 산학협력 프로젝트
음파 상쇄 간섭을 이용한 소음억제기
2019 · KAIST / 한국연구재단
- 실험실 창업 탐색팀 참여
흉부 X-ray 기반 병변 검출 프로그램
2018 ~ 2019 · 충북대학교 산학협력단 / 중소벤처기업부
- 딥러닝을 활용한 폐렴·기흉 등 병변 검출 프로그램 개발 참여
Hall Sensor Matrix를 이용한 골프 퍼팅 장치
2017 ~ 2018 · 충북대학교 산학협력단 / 중소기업청
- Hall Sensor Matrix 기반 골프 퍼팅 장치 개발 참여
학력
- 충북대학교 대학원 · 정보통신공학 석사 — 2018 ~ 2020
- 충북대학교 · 정보통신공학부 학사 — 2012 ~ 2018
자격증
- 빅데이터분석기사 — 2021.12.31 · 한국데이터산업진흥원
- 정보처리기사 — 2021.11.26 · 한국산업인력공단
논문
딥러닝 네트워크에서 주 객체의 위치 검출 성능 개선
충북대학교 · 석사 학위논문
- 저자: 김선진
주 객체 위치 검출을 위한 Grad-CAM 기반의 딥러닝 네트워크
2020 · 한국정보통신학회지 · Vol.24 No.2
- 저자: 김선진, 이종근, 곽내정, 류성필, 안재형
흉부 디지털 영상의 병변 유무 판단을 위한 딥러닝 모델
2020 · 한국정보통신학회지 · Vol.24 No.2
- 저자: 이종근, 김선진, 곽내정, 김동우, 안재형
Deep Learning Network for Main Object Detection Combining VGG Network and Grad-CAM
2020.12 · JP Journal of Heat and Mass Transfer (Scopus)
- Special Issue II: Advances in Mechanical System and ICT-Convergence, pp. 89–98
- 저자: Nae Joung Kwak, Sun Jin Kim, Dong Ju Kim
- DOI: 10.17654/HMSIII20089
연락처 및 링크
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