2021년 7월 28일 수요일

[포트폴리오] Resume

Updated on 2021-09-30

NAME : DAE-HYUN JIN

<학력사항>


동국대학교 (2011-03 ~ 2018-02)

산업시스템공학과 전공 • 학사 / 통계학과 복수전공

동국대학교 (2020-03 ~ 2022-02 졸업예정)

통계학전공 전공 • 석사, 
데이터마이닝 연구실 / 기상데이터분석 / 시계열 / 추천시스템

<업무경험>


(주)오뚜기 (2017-12 ~ 2019-12)

품질보증실 식품안전센터 미생물팀 KOLAS 시험원,
비개발경력 / 실험계획 / QA / 정보시스템 DB관리

SSG.COM (2022-02 ~ 현재)

DA(Data Analytics) 수습 입사


<개인 프로젝트 포트폴리오>


1) 동산 잔존가치 예측 모델링 프로젝트 (2020-05 ~ 2020-08)

  • skill set : R
동산 가격 DB 데이터를 이용한 의사결정나무 가격 예측모델링
현대자동차, 나이스디앤알 발주 프로젝트로, 특정 제품의 시장 가격 DB를 이용해 시점별 수요 및 가격 예측을 목적으로 한 기초 회귀모형을 개발하는 역할을 맡았습니다. 최종 예측 모형으로 다중회귀모형과 의사결정나무 모형을 개발했습니다.
팀 구성 ― 나이스디앤알, 현대자동차, 동국대학교

2) 2021 전형 요소 타당화를 위한 종단적 연구 (2020-10 ~ 2021-01)

  • skill set : SAS, R
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


3) 2021 전형 요소 표준화를 위한 종단적 연구(시계열 연구) (2020-10 ~ 2021-01)

  • skill set : SAS, R
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


4) 동산 잔존가치 예측 모델링 고도화 프로젝트 (2021-04 ~ 2021-07)

  • skill set : R
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.

팀 구성 ― 나이스디앤알, 현대자동차, 동국대학교

5) 스포츠 공정성 확보를 위한 인공지능 기반 실시간 승부 조작 위험성 경고 시스템 구현

  • skill set : Python, R, SQL
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.

팀 구성 ― 한국체육대학교, 동국대학교

6) Intraday 일사량 예보 성능 개선을 위한 Model Output Statistics 최적화(2021-07~)

  • skill set : Python, R, SQL
일사량 예측 MOS 개발

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

  • skill set : Python
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.


<자격사항>


2021-07 빅데이터분석기사
2020-12 ADsP(데이터분석준전문가)
2019-03 식품기사
2018-10 SQLD
2018-05 품질경영기사
2017-11 사회조사분석사 2급
2017-08 정보처리기사


<게재 논문>


2021-06
DOI : https://doi.org/10.5351/KJAS.2021.34.3.439
게재지 : 한국통계학회, 응용통계연구, 34권 3호
주저자 : Y (제 1저자 / 공동 4명)

Mann-Kendall 비모수 검정과 Sen's slope를 이용한 
최근 40년 남한지역 계절별 평균기온의 경향성 분석
A trend analysis of seasonal average temperatures over 40 years 
in South Korea using Mann-Kendall test and Sen's slope


2021-07
게재지 : 한국신재생에너지학회 학술대회논문집.(2021):109-109
주저자 : N (제 2저자 / 공동 5명)

태양광 발전량의 1일 예보 성능평가를 위한 다양한 시계열 모델 비교 분석
A comparison of Several Time Series Models for 
Day-ahead Solar Power Generation Forecasting



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