PROFILE
Junghyun Oh
오정현
AI Researcher · Daejeon, KR
AI Researcher · M.S. Candidate · Feb 2027
Graph Neural NetworksLLM SystemsGraphRAGInformation RetrievalMulti-hop Reasoning
AI ResearcherGraph Learning · LLM Systems · Retrieval & Reasoning
Machine Learning을 기반으로 Graph Learning, LLM Systems, Retrieval & RAG를 연구합니다. Graph structure를 학습·검색에 활용하고, LLM memory reuse와 reasoning까지 연구 범위를 확장하고 있습니다.
현재CNU Data Intelligence Lab · M.S. Student
연구 영역Graph Learning · LLM Systems & Reasoning · Retrieval & RAG
Research EngineeringPyTorch · vLLM · Experiment Pipelines · Evaluation
최근 실적SIGIR 2026 · ScienceON 2nd · Alibaba Special Award
Junghyun Oh
GRAPH OVERVIEW · 01
DRAG · EXPAND · OPEN
NAVIGATOR
노드를 선택하세요카테고리 노드를 누르면 세부 노드가 열립니다. 노드는 드래그할 수 있습니다.
MoT · 2026LLM Systems · KV Cache Translation
SIGIR ’26StAR · Short Paper
2nd PlaceScienceON AI Challenge
Special AwardAlibaba Product Search
NRF Fellowship석사과정생 연구장려금
KISTI AwardScienceON AI Challenge
SeAH AwardIndustrial RAG Project
SIGIR ’26StAR · Short Paper
2nd PlaceScienceON AI Challenge
Special AwardAlibaba Product Search
NRF Fellowship석사과정생 연구장려금
KISTI AwardScienceON AI Challenge
SeAH AwardIndustrial RAG Project
MoT · 2026LLM Systems · KV Cache Translation
RESEARCH PROFILE
연구 영역과 구현 역량
Graph Learning
Graph Neural Networks와 multilayer graph를 이용해 relation-specific representation을 학습합니다.
LLM Systems & Reasoning
heterogeneous LLM 사이의 KV cache translation, context memory reuse, multi-agent reasoning을 다룹니다. MoT가 대표 연구입니다.
Retrieval & RAG
semantic relevance와 graph structure를 함께 사용해 retrieval, reranking, evidence organization을 연구합니다.
Research Engineering & Evaluation
모델 구현, local LLM serving, experiment sweep, ablation, efficiency evaluation을 직접 구성합니다.
SELECTED RESEARCH
Selected Research
01 / GRAPH LEARNINGRESEARCH PROJECT
RAM-GNN: Relation-Aware Multilayer Graph Neural Network
여러 occupation-relation layer를 분리해 message passing하고 node-specific relation importance를 학습하는 GNN 연구입니다.
02 / LLM SYSTEMSarXiv 2026
Mixture-of-Translators (MoT)
서로 다른 LLM 사이에서 KV cache를 변환해 context memory를 재사용하는 LLM systems 연구입니다.
03 / GRAPHRAGSIGIR 2026
StAR: Adaptive Structure-Aware Reranking
semantic relevance와 graph structure를 질의별로 결합하는 GraphRAG reranking 연구입니다.
04 / RETRIEVALUNDER REVIEW
GRef-RAG: Is Broader Retrieval Always Better?
broad retrieval을 compact evidence bundles로 정리하고 quality–token trade-off를 평가하는 연구입니다.
SELECTED PROJECTS
Selected Projects
ScienceON AI Challenge — MPR-CiteG
LLM query expansion, retrieval portfolio, citation-grounded generation을 결합한 scientific RAG system입니다.
2nd PlaceKISTI President AwardCIKM Workshop
Alibaba Product Search
data refinement, language tagging, LLM fine-tuning을 적용한 multilingual relevance-prediction project입니다.
0.8819Special Award
철강 수주규격 검토 자동화
document retrieval, comparison, Excel output을 연결한 industrial RAG prototype입니다.
Team Lead10K+ CasesContribution Award
BioAI Competition
biology-domain knowledge와 AI workflow를 연결한 competition project입니다.
CompetitionBioAI
CONTACT
AI/ML 연구·협업·채용 관련 연락
Graph Learning, LLM Systems, Information Retrieval, RAG 관련 연구와 프로젝트 연락을 받습니다.
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