개인 저장소 밖의 활동과 팀 프로젝트를 모았습니다. 대표 사례는 담당 구현과 근거를 중심으로 읽고, 아래에서는 활동의 연결 관계를 볼 수 있습니다.
GDGoC 활동에 참여했습니다. 이 페이지에서는 별도로 보관한 모델 실험과 팀 프로젝트의 담당 작업을 함께 소개합니다.
로컬 GDGOC 겨울플젝 폴더에는 다국어 텍스트 분류와 생성 이미지 탐지 관련 자료가 있습니다. 폴더명만으로 이를 모두 GDGoC 공식 프로젝트나 본인의 독립 연구로 분류하지 않습니다.
온라인 혐오 표현을 탐지하고 문맥을 유지하며 순화하는 프로젝트입니다. 본인 설명 기준으로 데이터 증강과 분류 모델 파인튜닝을 담당했습니다. 제공된 finetuned_bert (2).ipynb와 보관 데이터를 확인하고 KoBERT 10라벨·XLM-RoBERTa 17라벨 학습 코드, 실행 전제와 저장된 과거 결과를 정리했습니다.
LRAP는 정확도가 아닙니다. v4 데이터에서 all-zero 라벨과 분할 중복을 확인했으므로 대표 성능 주장은 매핑 검토·재평가 이후 갱신합니다.
조직 README의 명단에는 이효근이 없으며 정확도 약 85%라는 팀 설명이 있습니다. 참여 사실은 본인 설명과 노트북 근거로 별도 정리하고, 해당 정확도를 본인 모델 성과로 옮기지 않습니다. 팀 명단을 임의 수정하지 않습니다.
Notion과 Discord를 연결하는 알림·협업 도구입니다. 본인 설명 기준으로 LLM 기반 개발자 역할 배치를 담당했습니다. 공개 코드에서 llm-axe·Ollama llama3:instruct, GitHub 이력 기반 적합도 점수화, 정원 제한 greedy 배치, DB 반영·Discord 표시 흐름을 확인했습니다.
핵심 코드는 다른 작성자의 초기 통합 커밋에 포함되어 있고 hardlyPw의 작성 이력은 찾지 못했습니다. 담당 설명은 반영하되 개인 커밋 귀속은 추가 확인이 필요합니다.
저장소는 개발 중지 상태를 명시합니다. 현재 운영 중인 봇으로 소개하지 않습니다. 기존 README가 상세하므로 개인 역할 확인 없이 조직 README 전체를 다시 쓰지 않습니다.
Android 구현 사례는 포트폴리오의 CulLecting 페이지 참조 · 팀 조직
Flutter 클라이언트의 로그인·행사 탐색·사용자 화면 구현을 본인 커밋으로 확인했습니다. GitHub 프로필과 대표 사례에 연결합니다. GDGoC와의 소속 관계는 별도 확인 전 단정하지 않습니다.