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이수진

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빅데이터 분석 
SW 개발, 운영 분야의 Python, NLP, text-mining에 관심
주요 경력 : 엔오비즈한국리서치(Hankook Research) 감성 기반 음악 추천 시스템 #팀장 음악 콘텐츠 검색을 위한 한국어 기반 감성 모델 #팀장대진대학교경기북부 창업 아이템 경진대회정보처리기사 
'불위야 비불능야. 하지 않는 것이지, 하지 못하는 것이 아니다.'라는 말을 가슴에 품고 살아가는 청년입니다.

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빅데이터 분석 

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Python , NLP , text-mining , deep-learning , keras , Machine Learning
딥러닝을 활용한 한국 뉴스 카테고리 분류 및 키워드 추출
리더

2018년 9월 - 2018년 10월

반복적으로 올라오는 뉴스를 자동 분류하고 핵심 키워드가 무엇인지 추출하고자 진행하였습니다.
또한, 딥러닝을 활용한 텍스트 데이터 핸들링을 공부하기 위해 진행하였던 개인 프로젝트입니다.
- 200만개의 뉴스 데이터를 수집 및 저장 (crawler - mysql)
- 데이터 정제(형태소 분석 등)
- 딥러닝 사용(keras, LSTM을 활용한 분류
더 보기 반복적으로 올라오는 뉴스를 자동 분류하고 핵심 키워드가 무엇인지 추출하고자 진행하였습니다.
또한, 딥러닝을 활용한 텍스트 데이터 핸들링을 공부하기 위해 진행하였던 개인 프로젝트입니다.
- 200만개의 뉴스 데이터를 수집 및 저장 (crawler - mysql)
- 데이터 정제(형태소 분석 등)
- 딥러닝 사용(keras, LSTM을 활용한 분류 모델)
- 정확도 90%

참여자

이수진
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Python , NLP , text-mining , emotion , 연구개발
음악 콘텐츠 검색을 위한 한국어 기반 감성 모델
팀장

2015년 7월 - 2016년 5월

감성을 기반으로 사용자들에게 음악을 추천할 수 있지 않을까? 이런 의문점에서 시작했습니다.
'미래의 음악은 감성에 따라 추천될 것이다'라는 주제로 진행한 연구 프로젝트입니다.
기존 감성 기반 서비스와 연구의 단점을 분석(태그 방식 등)하고 우리나라에 맞는 음악 콘텐츠 기반의 감성 모델을 제시했습니다.
본 연구는 2016 한국엔터테인먼트산업학회 춘
더 보기 감성을 기반으로 사용자들에게 음악을 추천할 수 있지 않을까? 이런 의문점에서 시작했습니다.
'미래의 음악은 감성에 따라 추천될 것이다'라는 주제로 진행한 연구 프로젝트입니다.
기존 감성 기반 서비스와 연구의 단점을 분석(태그 방식 등)하고 우리나라에 맞는 음악 콘텐츠 기반의 감성 모델을 제시했습니다.
본 연구는 2016 한국엔터테인먼트산업학회 춘계학술대회에 기재되었습니다.

참여자

이수진
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