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이은룡 (Eunryong Lee) · AI·AX 개발자
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Volume I Curatorial Engineering & AX Architecture
Architectural Manifesto

문제를 정의하고 AI와 제품으로 해결하는 AI·AX 개발자 이은룡입니다.

머신러닝·딥러닝 수식 모델링부터 실제 비즈니스·업무 혁신을 위한 제품 구현까지, 단순 API 래퍼를 넘어 실질적 프로덕트 가치를 창출하는 AI 아키텍처를 설계하고 개발합니다.

Impact 7 Selected

수식 모델링부터 현업 배치까지 엔드투엔드 프로덕트

Recognition Kaggle Top 50

인터랙티브 ML 랩 및 멀티모달 솔루션 우수작 선정

Architecture Local-First

프라이버시 최우선 임베디드 DB 및 온디바이스 추론

프로젝트 아카이브 보기 ↓ 이메일로 문의하기
이은룡 프로필 사진
이은룡 (Eunryong Lee) AI Engineering & AX Architecture
KR
PLATE REF. 2026-AX CURATORIAL ARCHIVE
Engineering Capacity

AI·AX 핵심 엔지니어링 역량

비즈니스 문제 발굴부터 수식적 모델링, 프로덕션 아키텍처까지 완결성 있게 수행하는 3대 기술 축입니다.

01.

AI·AX 엔지니어링

비즈니스·학습 문제를 정밀하게 정의하고 검증 가능한 엔드투엔드 AI 웹 서비스로 구현합니다. 사용자 의도를 포착하는 섬세한 인터랙션과 지능형 에이전트 인터페이스를 설계합니다.

End-to-End AI UX Transformation
02.

ML · Deep Learning

회귀·분류·신경망 수식 모델링, 시계열 피처 엔지니어링 및 추론 파이프라인. 단순 API 연결에 그치지 않고 데이터 분포 분석과 오차 최적화 원리를 모델 코드로 직접 구현합니다.

PyTorch · Scikit Time-Series
03.

프로덕트 아키텍처

스키마 정합성 보증, 병렬 워커 분기, 로컬 우선 저장소 기반의 안정적 운영 구조. 프라이버시가 중요한 데이터는 경량 온디바이스 및 고신뢰 임베디드 DB로 신뢰성을 확보합니다.

Local-First Worker Orchestration
Catalogue Raisonné

주요 프로젝트 아카이브

PROJECT ARCHIVE 01 — 07
01
AI · Interactive ML Lab & Multimodal Tutor

PathTutor-edu

Kaggle Top 50 Featured Monograph
FLAGSHIP VISUAL SLOT · 01 / PATHTUTOR 이미지 보류
Screen Capture Pending UI·UX 개편 완료 후 실제 화면 캡처로 교체 예정입니다.
교체 경로: assets/pathtutor-cover.png 16 : 10

선형 회귀·로지스틱 분류·다층 신경망(MLP) 3단계 AI 수학·머신러닝 시뮬레이터(/lab)와 손글씨·텍스트 수학 풀이 멀티모달 AI 첨삭 노트(/tutor)를 결합한 인터랙티브 학습 서비스입니다.

  • AI 수학·머신러닝 3단계 인터랙티브 시뮬레이터 (/lab)
  • 4단계 PyTorch·TS 학습 코드 실시간 동기화 및 스냅샷 저장
  • 손글씨 수식 인식 및 병렬 워커 멀티모달 AI 풀이 첨삭 (/tutor)
상세 아키텍처 보기 → ·Live Service ↗·GitHub ↗·Kaggle Writeup ↗
04 MACHINE LEARNING · TIME SERIES
VISUAL SLOT · 04 이미지 보류
Preview Pending 화면 이미지 보류 · 추후 등록 예정
assets/agri-price-ai-cover.png 16 : 9

농산물 도매시장 경락가 시계열 예측 모델

기상 데이터, 반입량, 경락가 이력을 융합해 주요 5개 품목(배추, 무, 양파, 깐마늘, 건고추)의 도매시장 가격 변동을 예측하는 머신러닝 모델입니다.

Time Series머신러닝시계열 예측
Multivariate Regression 분석 리포트 →
Interview & Log

엔지니어링 철학 기록

제품 설계와 기술 의사결정에서 지키는 핵심 엔지니어링 기준입니다.

LOG 01 · MODELING OVER WRAPPERS

“왜 단순 AI 래퍼(Wrapper)가 아닌 근본적인 모델링 파이프라인에 집중하는가?”

단순 API 호출만으로 구성된 화면은 레이턴시 제어, 응답 스키마 보장, 도메인 고유의 수식적 정합성에서 한계에 부딪힙니다. 수식 엔진과 런타임 검증, 로컬 우선 저장소·워커 파이프라인을 유기적으로 결합할 때 검증 가능한 제품이 완성됩니다.

LOG 02 · PRAGMATIC AX

“현장에서 체감하는 AX(AI Transformation)의 기준”

막연한 자동화 구호 대신, 사용자가 실제로 겪는 학습·평가·분석 과정의 병목을 정의하고 입력부터 산출 근거 대조까지 투명하게 확인되는 워크플로우를 구축하는 데 집중합니다.

Colophon & Engagement

복잡한 문제를 AI와 제품으로 해결합니다.

지속 가능한 엔지니어링 미학과 머신러닝·소프트웨어 아키텍처의 엄밀성을 함께 추구합니다. 함께 임팩트를 만들 팀과의 대화를 환영합니다.

이메일로 포지션 제안하기 GitHub 방문 ↗