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統一編號 206-87-09615
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이승호
난양공대에서 로보틱스를 전공하고 있으며, 프론트엔드 개발과 데이터 엔지니어링 프로젝트들을 통한 경험을 기반으로 사용자에게 이로움을 줄 수 있는 개발자로 성장하고 싶은 꿈이 있습니다.
經歷
- Wcoding 웹사이트의 UI/UX 개선 사항중, 원 모양의 커서가 자동적으로 페이지내에 컴포넌트에 스냅하는 기능 구현과 테스트를 사수분 아래에서 서포트를 했습니다. - 프로토타입을 컴포넌트 단위로 구현함으로써 재사용성을 가능하게 했습니다. 사용언어 : JS, CSS, HTML
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다이슨의 차세대 모터 개발과 생산 라인 구축 프로젝트를 넓은 시야에서 관찰, 스캐쥴 변동성 파악 후 세부적인 사항에 대한 솔루션을 제공했습니다. 당시 22개의 부품 재고 현황, 성능적 문제점과 잠재적 스캐쥴 변동성 보고, 그에 따른 해결방안을 제시했습니다. 모터는 회전에 따른 발열과 진동이 제품의 성능과 전력 효율을 결정하는 큰 요인이었습니다. 조립 후 회전 성능 테스트 프로그램의 최적화 문제 발견 후, 시간적 목표를 2주로 제시하여 1.5주간 미뤄질 프로젝트를 기존 일정으로 유지했습니다.
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學歷
活動
最近活動
獲獎 2
專案 4
프로젝트
IBM Smart City Hackathon
IBM · 2023년 9월 - 2023년 10월 · 2개월
목적 : 항만혼잡(Port Congestion)의 원인중 하나는 컨테이너 갯수의 부족입니다. 이를 해결하는 방안으로 컨테이너의 공간 효율성을 퀀텀 컴퓨팅을 통해 높이는 아이디어를 제시했습니다 역할 : 프로젝트 리더 & 매니저, 분석 방향성 제시, Jupyter Python 데이터 가공 및 머신러닝 모델링 결과 : 정확도 87.42% 모델 구축 완료 및 입상
프로젝트
User Churn Rate Analaysis & Prediction
2022년 12월 - 2022년 12월 · 1개월
5명의 팀원들과 스타트업의 실제 비즈니스 문제를 맥킨지의 데이터 엔지니어분들의 멘토링 아래에서 진행했습니다. 최종적으로 XGBoost 모델을 통해 이탈률 예측 87.5%를 도달 후 2등을 수상한 기록이 있습니다. 인도네시아 주식 거래 서비스 Go Trade의 사용자 데이터를 기반으로 사용자 이탈율 원인 파악, 이탈률 예측, 그리고 비즈니스 솔루션 제공이 프로젝트의 목표였습니다. 파이썬을 기반으로 주피터 노트북과 Pandas를 이용하여 진행하였고 제 역할은 그룹 리더, PM, 데이터 분석,모델링 및 비즈니스 솔루션 도출이었습니다.
프로젝트
Covid19 Data Analysis & Prediction Model Development
Nanyang Technological University · 2022년 8월 - 2022년 10월 · 3개월
미국 CDC의 Covid-19 API 데이터를 활용하여 분석을 수행하고, 이론 기반으로 예측 모델을 구축하고 정확도를 향상시켰습니다. Jupyter Notebook과 Pandas 프레임워크를 활용하여 양성자 숫자를 시각화하였으며, 다양한 변수(백신 접종 횟수, 증상 등)에 기반하여 추이를 관찰하였습니다. Random Forest Regression 모델링을 응용하고 예측률을 20.4% 향상시켜 95.72% 예측률 달성과 함께 프로젝트 성적 A+를 기록했습니다
수상
Data Engineering Hackathon
Mckinsey & Co · 2021년 12월
제 역할은 그룹 리더, PM, 데이터 엔지니어링(파이썬 언어를 기반으로 Jupyter Notebook과 Pandas Framework를 이용) 및 비즈니스 솔루션 도출이었습니다.
프로젝트
RoomEZ - Long-term Room Rental Service
더블유 코딩 · 2021년 6월 - 2021년 8월 · 3개월
코로나 이후, 해외로부터의 관광객, 유학생 및 직업 수요의 증가를 기반으로 외국인을 대상으로 단기/장기 룸/하우스 렌트 데모 서비스 프로젝트를 WCoding에서 개발했습니다. 에어비엔비의 호스트와 유저를 연결하는 방식을 참고하였으며, HTML, CSS, JS로 사용자 친화적인 UX/UI 설계 및 구현을 한 후, MySQL을 통해 샘플 사용자 데이터 DB를 제작했습니다. PHP를 이용한 WAS 구현과 데이터 송출과 반출을 이해하고, 프론트와 백엔드의 기술적 구현 가능성 기준으로 한 소통과 사고방식을 길렀습니다