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박천규
数据/AI · 初级
工作经历
- 실시간수질정보시스템 유지보수(국립환경과학원, 2024~2025) 1. 시계열 데이터 분석 경험 - 시간 단위 수질 데이터와 기상·유량 외부 데이터 결합해 시계열 분석 수행 - “유량 변화에 따라 수체 내 배경농도가 변할 것”이라는 가설을 세우고, LDC 분석을 통해 이를 검증 - 경보기준 설정을 위해 초과확률(FDC), 허용부하(LDC) 지표 산출 - 국내·외 학술 자료 및 선행 연구를 참고하여 지표 산출 및 기준 체계 설계에 적용 2. 고객사 맞춤 분석/리포트 제공 - LDC(부하-유량 곡선) 분석을 활용해 기존 정적 기준을 보완할 수 있는 동적 경보기준 제시 - 동적 경보기준을 기반으로 연구자가 직관적으로 이해 가능한 분석 리포트 및 시각화 자료를 제작 - 실시간 수질정보시스템에 적용할 수 있도록 자동화·연계 방안을 설계, 운영 환경에서 활용 가능성을 검증 3. 데이터 파이프라인/ETL 경험 - Python + SQL 기반으로 데이터 수집·정제·지표 산출 과정을 자동화하여 효율적 분석 환경 구축 - 결측치 보간, 이상치 제거 등 품질 관리 로직을 적용해 안정적 데이터셋 확보 - 지표 산출 결과를 리포트 및 시스템에 연계 가능하도록 일괄 처리 프로세스 구현 4. AI 모델링 적용 - GNN계열의 AI모델을 활용하여 수질항목의 이상치 탐지 진행 - 통계적 기법과 머신러닝 기반 접근을 병행하여 데이터 자동 검증 프로토타입 구현 - 모델 결과를 시각화·설명하여 관리자와 연구자가 이해하고 의사결정에 활용 가능하도록 지원 5. 시스템 운영 경험 - 데이터 흐름(수집 DB 분석 시각화) 전 과정을 경험, 분석 결과물이 운영 환경에 적용되는 과정을 이해 -동적 경보기준 및 이상치 탐지 로직을 실제 시스템 적용을 목표로 설계·구현 단계까지 진행, 운영 환경 반영 가능성을 검토 - 시스템 운영 경험을 통해 분석 결과가 시스템 성능·사용자 의사결정과 어떻게 맞물리는지 이해, 분석과 운영 간 Bridge 역할수행 가능 [업무 성과] 1. 실시간 수질 경보기준 설정 체계 고도화 2. AI 모델링 기반 실시간 수질데이터 이상치 탐지 프로토타입 구현
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- 보이스피싱 탐지 NLP 모델 개발(AI 데이터 바우처 사업, 2023~2024) 1. 한국어 사전학습 모델(KoBERT) 기반 텍스트 분류 모델 개발 - 사내 AI 역량 확보 및 AI 바우처 공급기업 Pool 등록을 위한 보이스피싱 텍스트 분류 모델(KoBERT) 개발 - 내부 데이터 기반 보이스피싱/정상 대화 텍스트 수집·정제·라벨링 프로세스 구축 - KLUE-BERT 기반 사전학습 모델을 활용해 임베딩 인코딩 Classification Layer 구조로 분류 모델 설계 - Zero-shot, Fine-tuning 등 다양한 설정으로 성능 비교·검증, 최적 파라미터 설정 - Dense Layer + Sigmoid 기반 이진 분류(의심/정상) 구조 적용 2. BERT Fine-tuning 및 추론 파이프라인 설계 - 사전학습(BERT) 모델을 기반으로 커스텀 보이스피싱 텍스트에 특화된 파인튜닝 수행 - Tokenization, Encoding, Classifier Layer 구성 등 전체 파인튜닝 아키텍처 정의 - TF/Keras 기반 학습 및 검증 파이프라인 구성 3. 사내 PoC 및 AI 바우처 등록 문서 작성 - 모델 구조, 파인튜닝 방식, 실험 결과, 성능 비교, 활용 가능성 등을 문서화하여 AI 바우처 공급기업 등록용 기술 문서 제작에 기여 - 해당 PoC 결과를 기반으로, 사내에서 다양한 텍스트 분류·탐지 용도로 재활용 가능한 NLP 서비스 템플릿 구축 [업무성과] 1. BERT 기반 보이스피싱 텍스트 분류 프로토타입 모델 개발 2. AI 바우처 공급기업 Pool 등록에 필요한 AI 모델링 역량 증빙 자료 제작에 기여 - 프로브 카드 데이터 관리 시스템(데이터 바우처, 2023) 1. 데이터 전처리 및 정제 - 프로브 카드에서 수집된 대규모 raw 데이터를 Python 기반으로 정제 및 구조화 - 결측치 처리, 이상치 제거 등 품질 관리 로직을 구현하여 분석 신뢰성 확보 2. 통계 분석 및 시각화 지원 - 주요 측정 지표에 대한 통계 분석을 수행하고, 시각화 가능한 형태로 가공 - Flask 기반 웹 시스템에 연동 가능한 분석 모듈로 개발, 데이터 활용도 제고 3. 대용량 처리 최적화 - 멀티프로세싱 기법을 적용하여 데이터 처리 속도를 개선하고 반복 작업 자동화 - 기존 단일 처리 대비 처리 효율성을 크게 향상 [업무 성과] 1. 데이터 전처리·통계 분석 모듈을 구축하여 웹 기반 시스템에서 활용 가능한 신뢰도 높은 지표와 시각화 결과 제공 2. 멀티프로세싱 적용을 통해 대규모 프로브 카드 데이터 처리 속도를 개선
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- 울산 스마트관광서비스 관계형 관광DB 구축(NIA 공공데이터 청년인턴, 2022) 1. 데이터 수집 및 전처리 - 울산 관광 데이터를 웹 크롤링 및 공공데이터 API를 통해 수집, Python(pandas) 기반으로 정제 및 엑셀 파일 관리 - 반복적인 데이터 매핑·정리·명칭 변경 작업을 Python 기반 자동화로 대체, 업무 처리 속도 및 정확성 향상 2. 지리정보 처리 및 분석 - 네이버 API를 활용해 관광지 위도·경도 좌표 추출 - 거리 계산 알고리즘을 적용해 각 관광지별 인접 관광지 10개를 카테고리(관광지, 레포츠, 문화시설, 쇼핑/숙박/교통)별로 분류 3. 데이터 품질 관리 - 수집된 원천 데이터의 오류(주소·좌표 불일치 등)가 후속 분석 결과에 미치는 영향을 검증하기 위해 크롤러 기능을 활용하여 원천 데이터를 재수집·대조하며 품질 관리 수행 - 버전 관리와 코드 주석 작성 습관을 정착시켜 협업 및 재현성 높은 데이터 분석 환경 구축 [업무 성과] 1. 울산시 스마트관광서비스에 활용 가능한 관계형 관광 DB 구축에 기여, 데이터 기반 관광 정보 제공 서비스 지원 2. 지리정보 처리 및 거리 계산 알고리즘 적용으로 관광지 간 연계성 분석 및 서비스 활용성 제고
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学历
전공수업 중 건강사회학 시간에 ‘정치적 관심도가 높을수록 정신 건강이 좋을 것이다.’ 라는 가설을 세우고 연구를 진행한 적이 있었습니다. ‘스트레스는 그 부담을 덜어주기 위한 자원들이 어떻게 매개작용을 하는가에 따라 증감된다.’는 스트레스 프로세스 이론을 적용한 가설이었습니다. 국가 자원배분의 수단인 정치에 관심이 높을수록 당연히 정신건강은 좋을 것이라고 생각했으나 실측 Data를 기반으로 통계분석을 한 결과 상관관계가 없음을 발견했습니다. 단순한 관심을 넘어 정치효능감까지 느껴야 정신건강에 영향을 준다는 사실을 알아냈고 ‘소수정당지지’라는 신경 쓰지 않았던 변수가 스트레스와 상관성이 있음을 찾을 수 있었습니다. 이 과목은 A+를 받았습니다. 전공 수업들을 통해 사변적 추론만으로 진실에 접근할 수 없다는 사실을 알게 되었고 Data 분석에 기반을 둔 판단의 중요성을 실감했습니다. 이후 데이터 분석가를 지망하게 되었습니다.
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KO