Updated on 2021-09-30
<학력사항>
동국대학교 (2011-03 ~ 2018-02)
산업시스템공학과 전공 • 학사 / 통계학과 복수전공
동국대학교 (2020-03 ~ 2022-02 졸업예정)
통계학전공 전공 • 석사,
<업무경험>
(주)오뚜기 (2017-12 ~ 2019-12)
품질보증실 식품안전센터 미생물팀 KOLAS 시험원,
SSG.COM (2022-02 ~ 현재)
DA(Data Analytics) 수습 입사
<개인 프로젝트 포트폴리오>
1) 동산 잔존가치 예측 모델링 프로젝트 (2020-05 ~ 2020-08)
동산 가격 DB 데이터를 이용한 의사결정나무 가격 예측모델링
2) 2021 전형 요소 타당화를 위한 종단적 연구 (2020-10 ~ 2021-01)
학적, 학업성취도 정량, 정성 데이터 분석
동국대학교 교내 연구과제로, 졸업생 중 2013, 2014학년도 신입생의 학적 및 학업성취도 데이터를 이용하여 입학 유형에 대한 세그먼트를 구성한 뒤 유형별 학생 군이 갖는 학점에 대한 진로 등에 대한 정량, 정성적 평가를 맡아 분석을 진행했습니다.
팀 구성 ― 동국대학교
동국대학교 교내 연구과제로, 졸업생 중 2013, 2014학년도 신입생의 학적 및 학업성취도 데이터를 이용하여 입학 유형에 대한 세그먼트를 구성한 뒤 유형별 학생 군이 갖는 학점에 대한 진로 등에 대한 정량, 정성적 평가를 맡아 분석을 진행했습니다.
팀 구성 ― 동국대학교
3) 2021 전형 요소 표준화를 위한 종단적 연구(시계열 연구) (2020-10 ~ 2021-01)
학적, 학업성취도 시계열 데이터 분석
동국대학교 교내 연구과제로, 졸업생 중 2013, 2014학년도 신입생의 학적 및 학업성취도 데이터를 이용하여 입학 유형에 대한 세그먼트를 구성한 뒤 유형별 학생 군이 갖는 학점에 대한 시계열적 특성과 졸업 후 진로 등에 대한 정량, 정성적 평가를 맡아 분석을 진행했습니다.
팀 구성 ― 동국대학교
동국대학교 교내 연구과제로, 졸업생 중 2013, 2014학년도 신입생의 학적 및 학업성취도 데이터를 이용하여 입학 유형에 대한 세그먼트를 구성한 뒤 유형별 학생 군이 갖는 학점에 대한 시계열적 특성과 졸업 후 진로 등에 대한 정량, 정성적 평가를 맡아 분석을 진행했습니다.
팀 구성 ― 동국대학교
4) 동산 잔존가치 예측 모델링 고도화 프로젝트 (2021-04 ~ 2021-07)
기존 프로젝트 모델링의 고도화, 신규 유형 동산에 대한 신규 모델링
현대자동차, 나이스디앤알 발주 프로젝트로, 특정 제품의 시장 가격 DB를 이용해 시점별 수요 및 가격 예측을 목적으로 한 기초 회귀모형을 개발하는 역할을 맡았습니다. 기존 유형의 제품군에 대한 모델링 최적화 및 신규 유형 제품군에 대한 랜덤포레스트 기반의 모델링을 진행했습니다.
현대자동차, 나이스디앤알 발주 프로젝트로, 특정 제품의 시장 가격 DB를 이용해 시점별 수요 및 가격 예측을 목적으로 한 기초 회귀모형을 개발하는 역할을 맡았습니다. 기존 유형의 제품군에 대한 모델링 최적화 및 신규 유형 제품군에 대한 랜덤포레스트 기반의 모델링을 진행했습니다.
팀 구성 ― 나이스디앤알, 현대자동차, 동국대학교
5) 스포츠 공정성 확보를 위한 인공지능 기반 실시간 승부 조작 위험성 경고 시스템 구현
웹 크롤링을 통한 스포츠 배팅 데이터 축적 및 LSTM, RNN 기반의 시계열 이상치 탐색 기법 연구
정보통신과학부 지원 사업으로, 웹 크롤링을 통해 스포츠 배팅 사이트의 DB를 구축하고 딥러닝 기법을 이용한 이상치 탐색 모델을 개발하는 역할을 맡았습니다.
정보통신과학부 지원 사업으로, 웹 크롤링을 통해 스포츠 배팅 사이트의 DB를 구축하고 딥러닝 기법을 이용한 이상치 탐색 모델을 개발하는 역할을 맡았습니다.
팀 구성 ― 한국체육대학교, 동국대학교
6) Intraday 일사량 예보 성능 개선을 위한 Model Output Statistics 최적화(2021-07~)
일사량 예측 MOS 개발
한국에너지기술연구원 발주 프로젝트로, 위성 관측 데이터와 수치예보모델 데이터를 이용한 다중회귀모형 개발을 통해 MOS를 개발하는 역할을 맡았습니다.
한국에너지기술연구원 발주 프로젝트로, 위성 관측 데이터와 수치예보모델 데이터를 이용한 다중회귀모형 개발을 통해 MOS를 개발하는 역할을 맡았습니다.
팀 구성 ― 한국에너지기술연구원, 동국대학교
7) Feature selecting Autoencoders based collaborative filtering
Feature selection을 수행하는 Autoencoders 기반의 새로운 협업필터링 모델 개발
Continuous relaxation을 원리로 하는 응용 autoencoders를 이용하여 seed itemset이 될 수 있는 feature selection을 수행하고, rating elicitation 효과를 얻을 수 있는 collaborative filtering 알고리즘을 개발. 논문 투고중.
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