링크스타터 서비스 기획 및 개발 • 구직자의 이력을 기반으로 추천 공고를 제공해주는 서비스. • 링크스타터 서비스 리뉴얼 및 리라이팅 • 플라스크와 템플릿 언어 (Jinja2)기반 MPA에서 React와 Express 기반 SPA로 재개발 • 이미지 레이지 로딩, 컴포넌트 레이지 초기화를 통한 초기 로딩 성능 90% 개선 • CSS Variable을 이용한 커스텀 테마 적용 • React Query를 도입하여 비동기 서버 데이터 통신 및 캐싱 전략 수립 • React-Hook-Form을 사용하여 배열 형태의 폼 관리 및 유효성 확인 • 슬로우 쿼리 모니터링 및 로우 SQL 쿼리 수정 •백오피스용 대시보드 개발 • 구글 애널리틱스, 자체 DB와 연동하여 서비스 통계 시각화 • 이메일, 카카오톡 전송 기능 구현

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토론토시의 주류법 위반 사례를 분석하여 효과적인 조사원 인원 배치 • 상대적으로 유동 인구가 많은 시내에 위치한 음식점이 주류법 위반의 위험에 더 노출되어 있는지 “도심 효과” 실험 • 통계적으로 “도심 효과” 및 지역별 차이는 없다고 결론짓고 조사원 재배치 • 조사원 재배치 후 같은 기간내 위반 사례 4% 감소 몬테카를로 방법을 적용하여 특정 경주에서 각 말의 순위를 예측하고 이를 통하여 부정행위를 방지하는 모델 개발 • 몬테카를로 방법을 적용하여 경주마의 랩타임을 예측하는 확률 분포 계산 • 계산된 랩타임을 이용하여 경주마들의 상대적 순위를 예측하는 모델 개발

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로이터 통신의 커스텀 필터와 태그를 이용한 뉴스 검색 모델 개발 • Coreference Resolution 알고리즘 개선: It, She, He와 같은 대명사가 지칭하고 있는 대상이 무엇인지 파악하는 알고리즘 • Named Entity Recognition 알고리즘 개선: 문장이 주어졌을때 명사가 특정 기업, 기관 또는 인물을 뜻하는 단어인지 사전적인 의미로 해석해야하는지 판단하는 알고리즘. BoA 라는 단어가 주어지면 문맥을 파악하여 Bank of America인지 보아뱀을 뜻하는지 판단. 사건의 중요 논점을 이용한 판례 검색 프로그램 제작 • 잠재적인 고객 (전직 판사, 파트너 로펌, 회사 법무팀 변호사) 과의 인터뷰를 통하여 각 사용자층이 원하는 기능과 필요로 하는 기능 파악 • 부당 해고 사건에 적용하여 근수 연수, 연봉, 직책, 업종 등을 입력하면 적절한 보상금 / 합의금을 측정하는 프로그램 제작 • 인사팀의 퇴직 보상금 계산 모델로 피봇 • 형사 재판 전문가 증인 추천 시스템 MVP 개발

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Special Occasion Permit 신청자의 프로필 분석 및 신청자 교육 프로그램 개발 • Special Occasion Permit 신청자의 프로필 분석 및 신청자 교육 프로그램 개발 • 가게에 부여된 위험 레벨과 실제 주류 법 위반 사례를 비교하여 위험 요인 식별 및 새로운 위험 레벨 기준을 만듦

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러시아워의 도시 철도 혼잡 해결 방안 실험 • 싱가포르 교통부와 협업하여 러시아워의 도시 철도 혼잡 해결 방안 실험 • 실험 대상에게 추가 요금을 부과하여 러시아워를 피해 도시 철도를 이용하도록 유도하는 실험 • 시간 및 GPS 데이터 전처리 • 회귀분석을 통하여 Travel Behaviour와 원인 변수의 조절변수 식별 • A/B 테스트를 통한 실험 디자인의 효용성 테스트 • 추가 요금 적용에 따른 러시아워 이용객 9% 감소

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