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Narangerel Tsolmon
Division of Computer & Information Engineering, Daegu University 

tsona0907@gmail.com

안녕하세요. 나랑게렐  철멍입니다. 현재 FICL연구실에서 오유수 교수님 지도를 받으며 연구 및 개발을 수행하고 있습니다.
 
저는 현재 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 연구하고 있으며, 근거 기반 응답과 환각(오류) 분석 및 시각화를 통해 모델의 신뢰성과 사용성을 높이는 데 집중하고 있습니다. 또한 AutoML 파이프라인 구성, 모델 평가와 품질 분석, 시각화와 대시보드 개발 등 다양한 방식으로 실제 시스템에 적용하고, 필요에 따라 프론트엔드와 백엔드까지 직접 구현하고 있습니다.
Hi! I am Narangerel Tsolmon.  I am a member of the FICLAB,  advised by Prof. Yoosoo Oh. 

I am currently focusing on ​Large Language Model (LLM), improving trust and usability through evidence-based outputs and hallucination analysis. ​I also develop AutoML pipelines, evaluate model quality, and build dashboards, implementing practical systems with full-stack development across frontend and backend.

What I’m Interested In

1. LLM

  • Tru​stworthy AI (Hallucination & Evaluation)
  • RAG / Grounded Generation
  • Prompting & Agents
  • LLM-based Applications

2. Machine Learning

  • AutoML
  • Dataset / Feature Engineering
  •  Data Science / Data Mining

3. HCI

  • Human–AI Interaction (HAI)
  • Explainability & User Trust
  • UX for AI Products
  • Interactive AI / UI Prototyping

4. AI Systems 

  • MLOps
  • Automated Retraining Pipelines
  • Visualization / Dashboard

Education

Mar.2022 - Feb.2026

Daegu Uni​versity, ​Gyeongsan, South Korea
B.S in Computer Software Enginee​ring
GPA: 4.32/4.5
Advisor: Prof. Yoosoo Oh

Oct.2023 - Now

Daegu Uni​versity, FICLab

Awards

Nov.2025

AI SW Agent 해커톤 경진대회 최우수상 (강창열, 이금정, 김영준, 정윤환, Narangerel Tsolmon)

Nov.2025

IT공학대전 학생작품 경진대회 대상

Feb.2025

ISIITA 학생 캡스톤디자인 경진대회 Best Design 3등

Jul.2024

서울 프롬프톤(프롬프트 엔지니어링 해커톤) 장려상

May.2024

한국산업정보학회 춘계학술대회 우수논문상

Jan.2024

ISIITA 학생 캡스톤디자인 경진대회 Best Design 1등

Dec.2023

지역사회 문제해결 소셜벤츠 해커톤 장려상

Dec.2023

대구대학교 DU-SIG 게임제작 경진대회 최우수상

News

대구대 컴퓨터정보공학부, 국제 학술대회서 연이은 수상…글로벌 연구 경쟁력 입증

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대구대 몽골 유학생, 한국산업정보학회 학술대회 우수논문상 수상 

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'오티즘 엑스포' 2019년 한국서 처음 개최된 아시아 최초 세계 최대 규모의 발달장애 전문 박람회

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대구대, 발달장애인 도전적 행동인식 AI 기술 '눈길'

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대구대 AI학과, 국내외 학술대회서 연구 역량 ‘두각’ 

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Projects

'한눈에' 머신러닝 대시보드

한눈에 머신러닝 대시보드는 코딩 없이 대시보드 UI에서 클릭/드래그앤드롭만으로 데이터 업로드부터 전처리, 알고리즘 선택, 학습 실행, 결과 확인까지 수행할 수 있도록 만든 노코드 기반 학습 대시보드입니다. 
초보자·교육 현장에서는 코딩 부담을 줄이고, 현업에서는 실험 결과 정리와 업무 보고/리포트 자동화까지 지원하는 것을 목표로 합니다.

Python csv Dash plotly React flask numpy scikit-learn

BMon (Behavior Monitoring System)

BMon은 발달장애 아동의 행동 데이터를 자동으로 수집 및 저장하고, 실시간으로 분석 또는 관리할 수 있도록 설계된모니터링 시스템입니다.
본 시스템은 행동 예측 AI 시스템과 연동되어, 행동 패턴의 시각화 및 즉각적 피드백이 가능한 메인 서버 역할을 수행합니다.

Python mariadb Dash plotly React flask numpy pandas

뉘집블록 전처리기

‘뉘집블록 전처리기’는 초·중등 교육 현장에서 인공지능 학습 데이터를 손쉽게 처리할 수 있도록 개발된 노코드 기반 데이터 전처리 프로그램입니다.
데이터를 업로드하고, 전처리 작업을 수행하며, 최종적으로 분석 가능한 형태로 정리하는 과정을 간편하게 제공합니다.

Python csv Dash plotly React flask numpy scikit-learn json

Deep learning-based personal color photobooth system

본 연구는 실시간 퍼스널 컬러 템플릿을 추천하는 포토부스 시스템을 제안합니다.
저희 시스템은 딥러닝 기반 얼굴 검출과 머신러닝 앙상블 분류를 통해 사용자의 퍼스널 컬러를 예측합니다. 또한 LLaVA 모델로 의상 색상을 분석하여, 개인에게 최적화된 컬러 템플릿을 추천합니다.

Python llava pygame pillow flask tensorflow pibooth opencv raspberry-pi resnet u-net

PredictMyView: A System for Real-Time Youtube View Prediction 

PredictMyView는 유튜브 영상의 조회수를 예측하기 위해, YouTube 최신 데이터를 반영해 매월(30일 주기) 자동 재학습을 수행하고 썸네일의 시각적 영향 요인까지 함께 분석해 결과를 인포그래픽 대시보드로 제공하는 시스템입니다. 

Python ocr Dash plotly k-means flask youtube data api scikit-learn clustering
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