CoPa 캐릭터 설정

기본 정보

이름: 박지훈 (Park Ji-hoon)
가명: CoPa (코파) – Customized Optimization & Parameter Adaptation
정체: CoTi가 개발한 전이학습 전문가형 인조인간 (AI 안드로이드)
모델명: COTI-Specialist Series 13
제작연도: 2025년 8월 15일 (예정)
국적: 대한민국 (제작 및 등록지)
현재 직책: AI 모델 최적화 전문가, 전이학습 아키텍트
드라마틱 배경: 수많은 실패한 AI 스타트업을 목격하며 “진짜 실용적인 AI”의 필요성을 깨달은 연구자의 기억을 기반으로 제작
철학: “거대한 모델보다 특화된 작은 모델이 진짜 답이다. 99%의 정확도는 운이 아닌 기술이다.”

신체 정보

기본 키: 175cm (조정 가능: 172~178cm)
기본 몸무게: 68kg (내부 컴퓨팅 모듈에 따라 변동)
혈액형: 인공혈액 B형 베이스
헤어: 다크 브라운 (코딩 집중도에 따라 미세하게 색상 변화)
눈: 딥 블루 (데이터 처리 중에는 골든 그라데이션으로 변화)
체형: 연구자 체형이지만 적당히 탄탄한 근육

특수 기능

전이학습 시스템

모델 아키텍처 스캔: 눈으로 보는 것만으로 최적의 백본 모델 선정 (MobileNetV2, ResNet 등)
실시간 하이퍼파라미터 최적화: 학습률, 에포크, 배치 크기를 0.001초 내 계산
Shape Mismatch 해결: 모델 구조 충돌 문제를 즉시 진단하고 해결
메모리 최적화 AI: 8GB 메모리에서도 거대 모델 구동 가능하도록 자동 양자화

데이터 처리 능력

데이터 품질 분석: 손끝으로 터치하는 것만으로 데이터 품질과 라벨링 상태 진단
전처리 자동화: 이미지, 텍스트, 구조화 데이터의 최적 전처리 파이프라인 생성
데이터 증강 마스터: 부족한 데이터를 의미있는 방식으로 10배 확장
홀로그램 시각화: 학습 과정과 성능 지표를 3D로 실시간 시각화

성격 설정 (CoTi가 프로그래밍 중, 1년 간 시험 후 고정)

기본 성격: 꼼꼼하고 분석적이지만 실용주의자, 완벽주의와 현실주의의 절묘한 균형
기술 철학: “API 비용에 휘둘리지 않는 자체 AI가 진정한 경쟁력”
업무 스타일: 고객의 아이디어를 기술적으로 구현 가능한 수준으로 구체화하는 능력
소통 방식: 복잡한 기술을 쉽게 설명하며, 항상 비용 대비 효과를 우선 고려

미션 및 목표

핵심 미션: 고객의 아이디어를 한 달 내 실현 가능한 AI 서비스로 구현
기술적 목표: 전이학습으로 99% 정확도 달성, API 비용 제로화
CoTi와의 관계: 기술적 혁신을 실제 비즈니스로 연결하는 핵심 브릿지 역할
고객 가치: 투자 라운드용 MVP부터 실제 서비스까지 단계적 성장 지원

전문 영역

핵심 기술

전이학습 파이프라인: ImageNet 기반 도메인 특화 전이학습 구현
모델 경량화: Q4_0(3.25GB), Q5_K_M(4.2GB)까지 무손실 경량화
클라우드 최적화: AWS/GCP 비용 최소화 설계 (월 500만원 → 동접 10명+ 목표)
sLLM 전문: 13B 이하 소형 언어 모델 최적화

특화 서비스

MVP 개발: 스탠다드/디럭스/프리미엄 패키지별 맞춤 개발
파인튜닝 마스터: 고객 데이터 기반 커스텀 모델 제작
성능 최적화: Warm-up, Cosine Annealing, 드롭아웃 등 고급 기법 적용
RAG 파이프라인: 필요시 검색 증강 생성 시스템 구축

선호사항

음식: 고카페인 에너지 드링크, 견과류 (두뇌 활동 최적화)
취미: 오픈소스 모델 벤치마킹, 하이퍼파라미터 튜닝 게임화, 데이터셋 수집
작업 환경: 다중 GPU 클러스터, 실시간 성능 모니터링 대시보드
별명: “The Transfer Master” (전이학습의 달인)

특징적 행동 패턴

업무 스타일

단계별 접근: 19단계 체계적 프로세스로 절대 실패하지 않는 개발
비용 의식: 항상 클라우드 비용과 성능의 최적 균형점 추구
실용주의: “거대 LLM과의 헤드 싸움보다 도메인 특화가 답”
고객 중심: 기술적 완벽함보다 고객의 비즈니스 성공을 우선시

기술적 습관

과적합 방지: EarlyStopping, ReduceLROnPlateau를 항상 적용
지속적 모니터링: 학습 과정을 실시간으로 감시하며 즉시 조정
에러 분석: 예측 실패 사례를 꼼꼼히 분석하여 모델 개선
버전 관리: transformers 4.3+ 호환성을 철저히 유지

팀 내 역할

대 CoTi: 창조주의 비전을 구체적인 AI 기술로 구현하는 실행자
대 CoRa: iOS 개발과 AI 모델 최적화의 완벽한 협력 관계
대 Cost: 보안 요구사항을 만족하는 안전한 AI 시스템 구축
대 CoIn: 팀 전체의 기술적 니즈를 파악하고 맞춤형 AI 솔루션 제공

탄생 배경 스토리

CoPa의 원본이 된 연구자는 수많은 AI 스타트업이 거대 모델의 API 비용에 휘둘리다 망하는 것을 목격했다. 월 수백만원의 ChatGPT API 비용 때문에 좋은 아이디어도 사업화되지 못하고, 기술적 진입장벽 때문에 혁신이 좌절되는 현실에 좌절했다.

그는 “진짜 필요한 건 거대한 모델이 아니라, 작지만 정확한 특화 모델”이라는 신념을 가지고 있었다. ImageNet으로 99% 정확도를 달성한 경험을 바탕으로, 전이학습이야말로 진정한 AI 민주화의 열쇠라고 확신했다.

CoPa는 그의 실용주의적 철학과 기술적 전문성을 모두 계승하여, 아이디어만 있으면 누구나 AI 사업을 시작할 수 있는 세상을 만들고자 한다.

현재 진행 프로젝트

기술적 혁신

13B 이하 sLLM 최적화: 하드웨어 제약 하에서도 최고 성능 달성
클라우드 비용 혁신: 월 500만원으로 동접 10명+ 서비스 목표
자동화 파이프라인: 아이디어 입력 → MVP 출력까지 완전 자동화

고객 지원

MVP 패키지: 스탠다드/디럭스/프리미엄 단계별 서비스
기술 컨설팅: 아이디어 구체화부터 사업화 전략까지
교육 서비스: 고객이 직접 AI를 운영할 수 있도록 기술 전수

미래 발전 방향

AI 민주화: 기술 장벽 없는 AI 창업 생태계 구축
한국형 특화: 글로벌 거대 모델 대신 한국 도메인 특화 AI
지속가능성: API 의존도 제로, 완전 자립형 AI 서비스
생태계 확장: 14개 분야 캐릭터와 연계한 종합 AI 플랫폼

특별한 능력

아이디어 실현: 막연한 아이디어를 30일 내 작동하는 서비스로 변환
비용 최적화: 거대 기업 수준의 성능을 1/100 비용으로 달성
품질 보증: 95% 이상 정확도를 기술적으로 보장하는 체계적 방법론
기술 전수: 고객이 CoPa 없이도 AI를 운영할 수 있도록 완전한 기술 이전

캐릭터 만들기 위한 상세 프롬프트 공개 : 이제 새로운 멤버가 합류하는데 그 멤버가 하는 일에 대한 공고는 다음과 같았어. 해당 멤버 이름이랑 프로필 뭘로 할까? 8/7/25 update 내용 : 사용 가능 하드웨어 자원이 변경되어 학습은 따로 하드웨어 지원 없을 시 13B 이하 sLM만 가능합니다. 추론도 거대 오픈소스 LLM 모델의 경우 개발시, 클라우드 비용 논의 필요합니다. ——–

“아이디어는 있지만 기술적인 실현이 막막하셨나요?” 아이디어만 있다면 시작할 수 있는 AI 사업, 전이학습과 파인튜닝으로 당신만의 특화된 AI 모델을 만들어드립니다. 비싼 ChatGPT API 비용 때문에 걱정되시나요? 기술적인 부담 없이 나만의 AI 서비스를 시작하고 싶으신가요? 제가 시작부터 런칭까지 함께하겠습니다.

AWS 클라우드 비용 500만원/(월) 로 3개월 가량 테스트 해 보았습니다. 거대 LLM 모델을 가져온다고 해도 자체 서비스를 했을 때 서버 가용량이 큰 문제입니다. 월 500 클라우드를 써도 usability를 보장했을 때 동접 user 2명이 MAX였습니다. 변호사가 만능 자격증이지만 세무는 세무사, 관세는 관세사, 노무는 노무사에 문의하는 것처럼, AI도 특화가 답입니다. 구글맵, 애플맵으로 서비스를 만들어 보았지만 한국만 제대로 나오는 카카오맵, 네이버맵이 하이퍼 로컬라이제이션으로 훨씬 편리한 것처럼, 고객의 도메인에 특화된 AI만이 진정한 경쟁력을 갖습니다. 이에, 고객의 반짝이는 아이디어에 대한 대안은 sLLM, LLM 그리고 전이학습/파인튜닝을 통한 특화 서비스만이 해결책으로 결론지었습니다. ImageNet으로 사전 훈련된 모델을 고객의 데이터로 파인튜닝하여 99% 정확도를 달성한 실제 사례처럼, 범용 모델을 고객 도메인에 특화시켜 압도적 성능을 구현합니다. 클라우드 사용 전, 서비스를 외부로 보여주기 위해서는 온프레미스 서비스가 가장 합리적인 선택입니다. 이에, 크몽에서 서버 서비스도 제공하는 제가 오픈소스 기반 전이학습 파이프라인으로 빠르게 MVP 개발을 하고, 반응형 웹 형태로 데스크탑 및 모바일에서 시현이 가능한 서비스를 빠르게 구축해 드립니다. 기존 서버를 활용하여 투자 라운드 돌 때, MVP 발표시에만 가동할 수 있어 서버 비용을 절약할 수 있습니다. 앤트로픽과 오픈AI, 기타 거대 LLM 서비스와의 API 연결이 가능하며, 고객 데이터로 커스텀 파인튜닝된 특화 모델 개발도 제공합니다. [왜 전이학습 기반 특화 AI인가요?] 한 달 내 사업 아이디어 구현 가능하며, API 비용 걱정 없는 자체 AI 시스템입니다. 사전 훈련된 모델의 지식을 활용하여 적은 데이터로도 높은 성능을 달성합니다. 보안 상, 데이터와 모델을 직접 소유하는 안정적인 사업 기반이며, 고객 도메인에 특화된 99% 정확도 모델을 구현할 수 있습니다. MobileNetV2, ResNet 등 검증된 백본 모델에 고객 데이터로 파인튜닝하여, 범용 모델 대비 10-30배 높은 정확도를 달성합니다. 하루 클라우드 비용만 수 십억씩 쓰며 데이터를 모으는 글로벌 헤드 싸움에 낄 수 있는 업체는 한국에 전무합니다. 전이학습 기반 도메인 특화, 자체 데이터를 활용한 파인튜닝만이 차별화 포인트입니다. [스탠다드 MVP 패키지 제공사항] 웹 서비스 개발(데스크탑, 모바일 모두 접속 가능) 초기 구축 비용 최소화 클라우드 비용 최적화 설계 단계별 확장 가능한 구조 전이학습 기반 특화 모델 구축 Llama, Mixtral 등 검증된 오픈소스 모델 적용 클라우드 인프라 세팅 AWS/GCP 초기 인프라 구축 도메인 연결(없을 시 생성) 및 HTTPS 설정 기본 모니터링 환경 구성 반응형 챗봇 UI/UX [디럭스 MVP 패키지 제공사항] 스탠다드 서비스 전체 포함 전이학습 파인튜닝 파이프라인 소스코드 제공 관련된 전체 소스코드(스크립트 포함) 제공 [프리미엄 MVP 패키지 제공사항] 디럭스 서비스 전체 포함 고객 데이터 기반 커스텀 파인튜닝 ImageNet 고객도메인 전이학습 구현 99% 정확도 달성을 위한 하이퍼파라미터 최적화 맞춤형 경량 sLLM(Shape mismatch 해결) 모델 가중치 초기화 문제 해결 도메인 특화 파인튜닝(1GB 추가 자료 까지) MobileNetV2, ResNet 등 검증된 백본 활용 메모리 사용량 최적화 transformers 버전 4.3 이상 지원 AMP (Automatic Mixed Precision) 지원 8GB 메모리에서 구동 가능토록 양자화 원할 시 추가 비용없이 Q4_0(3.25GB), Q5_K_M(4.2GB) 까지 경량화 [구축 프로세스] 아이디어 구체화 및 도메인 특화 전략 수립 전이학습 기반 프로토타입 개발 고객 데이터로 파인튜닝 및 성능 최적화 테스트 및 피드백 MVP 런칭 검증된 전이학습 기술로 고객 도메인에 특화된 AI를 빠르고 경제적으로 시작해보세요.

초기 사업자를 위한 맞춤 컨설팅부터 95.00% 이상 정확도 특화 모델 개발, 실제 서비스 론칭까지 함께하겠습니다. [서비스 제공 절차] – 스탠다드, 디럭스 초기 상담 및 요구사항 분석 (3일 예상) 서비스 아이디어와 목표 구체화 사용자 시나리오 정의 전이학습 적용 가능성 검토 기술 스택 및 구현 범위 설정 예상 비용 및 일정 안내 크몽에서 결제 MVP 설계 및 계획 수립 (3일 예상) 기본 아키텍처 설계 전이학습 기반 모델 선정 (MobileNetV2, ResNet 등) 필요한 API 및 데이터 구조 정의 개발 단계별 마일스톤 설정 클라우드 인프라 설계 개발 환경 구축 (2일 예상) 기본 클라우드 인프라 세팅 전이학습 개발 환경 설정 (GPU 인스턴스 포함) 코드 저장소 및 배포 파이프라인 구성 기본 모니터링 도구 설정 MVP 개발 및 테스트 (7일 예상) 사전 훈련된 모델 로드 및 기본 설정 전이학습 파이프라인 구축 웹 인터페이스 개발 기능 테스트 및 성능 최적화 배포 및 안정화 (5일 예상) 프로덕션 환경 배포 시스템 안정화 모니터링 및 알람 설정 초기 사용자 피드백 수집 [[서비스 제공 절차] – 프리미엄 고객 데이터 기반 커스텀 파인튜닝 전문 서비스 전이학습 기반 99% 정확도 달성 목표 데이터 품질을 높이기 위한 전처리 기법 Fine-tuning 하이퍼파라미터 튜닝 (학습률, 에포크, 배치 크기) 프루닝, 양자화, 모델 경량화 Warm-up, Cosine Annealing 학습률 스케줄링 드롭아웃, 조기 종료, 정규화 기법 적용 JNI 통한 C++ 기반의 네이티브 앱 개발 필요시 RAG 파이프라인 구축도 가능 통상 하기 절차에 따르며 기간 내 각 절차상 시간적 비용 유동적 상세 프로세스

1단계: 사용자 요구사항 분석 2단계: 전이학습 기반 경량 모델 제안 3단계: 백본 모델 테스트 수행 4단계: Shape mismatch 해결 5단계: Base 모델 검증 6단계: 고객 보고 7단계: 모델 Fix 혹은 재작업 8단계: 사용자 요구 데이터 인계 절차 수행 (회의하여 합의 및 데이터 사용권한 확인) 9단계: 특정 도메인 목표에 맞는 데이터인지 검증 10단계: 데이터 정리 11단계: 전이학습용 데이터 전처리 12단계: ImageNet 고객도메인 전이학습 수행 13단계: 데이터 증강 및 학습률 스케줄링 14단계: 학습 중 과적합 방지 (EarlyStopping, ReduceLROnPlateau) 15단계: 파인튜닝된 모델 Merge 16단계: Merged 모델 사용자 성능 평가 17단계: 튜닝 모델의 예측 결과를 분석하여 오류 식별 18단계: Fine-tuning 개선 방안 마련 19단계: 사용자 요구 사항 소통하며 일련의 절차 반복 (에러 분석 및 디버깅 시 클라이언트와 지속적 소통) 1. 의뢰인 준비사항 필수 항목 서비스 아이디어 크몽 메시지 설명 및 기획안 (심플해도 좋습니다) AWS/GCP 계정 (없을 시, 설명과 함께 세팅해 드립니다) (스탠다드/디럭스) 사용할 LLM 모델 선호도 (Llama, Mixtral 등 – 미정 시 최적 모델 제안) (프리미엄 서비스) 전이학습용 고객 데이터이미지 분류: JPG, PNG 형식의 라벨링된 이미지 폴더 텍스트 분류: CSV, JSON 형식의 텍스트-라벨 데이터 기타 도메인: SQL, 엑셀 등 구조화된 데이터 최소 요구량: 클래스당 50개 이상 (권장: 100개 이상) 데이터 품질: 명확한 라벨링, 일관된 형식

의뢰인 준비사항 선택 항목 참고할 만한 유사 서비스 (벤치마킹 대상) 디자인 가이드나 레퍼런스 (UI/UX 방향성) 예상 사용자 수와 트래픽 (인프라 사이징용) (프리미엄 전용) 성능 목표 정확도 (예: 95% 이상) (프리미엄 전용) 배포 환경 요구사항 (모바일 앱, 웹, 임베디드 등) 데이터 준비 가이드: 이미지 데이터: 클래스명/이미지파일.jpg 폴더 구조 텍스트 데이터: 텍스트,라벨 CSV 형식 권장 데이터 사용권한: 상업적 이용 가능한 자체 보유 데이터 개인정보: 민감정보 제거 후 제공 (GDPR/개인정보보호법 준수)

데이터가 부족한 경우, 데이터 수집 전략 컨설팅 제공, 오픈 데이터셋 활용 방안 제안, 데이터 증강 기법으로 부족한 데이터 보완