NVIDIA LLM 기반 wrapper와 llama 3.1 8B 모델을 활용, 다국어 번역 및 챗봇 구현 테스트 진행, Gradio와 FastAPI로 UI 및 HTTP 서비스 개발 준비

한국어와 중국어, 베트남어, 일본어 간 번역 성능 확인, Dell 코드로 RAG 기반 답변 시스템 구동 검증

추후 호텔 이용 데이터 기반 추천 시스템 구축 및 챗봇 고도화 수행 예정

3단계 구조화 처리: 요약 → 키워드 추출 → 프로파일 생성

하이브리드 벡터 변환: 범주형 + 수치형 + 텍스트DBSCAN 클러스터링으로 고객 세그먼트 식별

완전 자동화 파이프라인: 전처리 → LLM 분석 → 벡터화 → 클러스터링 통합 시스템

박람회 참여 기업들에 대한 군집 분석을 통한 특징 추출

박람회의 기사 및 블로그에 대한 토픽 모델링 (LDA 분석)을 진행하여 각 박함외의 년도별 트렌드 분석 및 향후 예측

박람회 참여자들의 후기에 대한 감성 분석을 통해, 박람회 만족도 도출

중고 거래 시 충분한 유형의 이상 거래에 대한 이력 부족으로 레이블 데이터가 불충분하다는 한계점을 고려하여 정상 범위에 대해서 잘 해석할 수 있는 이상탐지 기법을 제안

사용자 거래 그래프 데이터를 구축하였고, graph neural networks를 통해 높은 정확도를 가지는 모델 설계 및 gephi 기반 추론 결과 모니터링 체계 제안