2015 하반기
신입 앱개발자 합격자소서
합격자 정보 서울4년제 / 전자전기컴퓨터
[자료구조- A]
1학년 때 배운 배열, 포인터를 기반으로 링크드 리스트를 배우고 이를 통해 스택, 큐, 트리, 정렬등 데이터를 저장하고 삽입 삭제 하는 기본적인 메커니즘을 배울 수 있었고 향후 다른 프로젝트를 설계할 때 가장 기본이 되는 과정이었습니다.
[모바일프로그래밍-A+]
카드사마다 결제 후 사용금액과 시간 등에 대한 문자 정보가 다르게 온다는 점에 착안하여 카드결제 SMS를 분석하고 카드별 내역을 관리하는 앱을 개발하게 되었습니다. 수신된 문자 패턴을 Regular Expression을 통해 분석하여 날짜, 금액, 장소를 디비에 저장하고 결제된 장소를 분석하여 소비의 종류를 카테고리화 하였습니다.
그 결과 장려상을 받게 되었고 이를 바탕으로 한국컴퓨터정보학회에 논문도 투고하며 직접 학술대회에 참가하여 발표도 해보는 좋은 경험을 할 수 있었습니다.
[네트워크프로그래밍-A+]
소켓프로그래밍을 배우면서 서버 클라이언트를 이해하고 이를 통해 채팅 프로그램과 블랙잭 게임을 구현해 보았습니다. 이를 기반으로 현재 ARTIK 기반 스마트 홈 솔루션 개발 중에도 센서로부터 발생한 데이터를 서버로 보내고 받으며 통신하는 연구에 근간이 되었습니다.
스트리밍 대용량 링크드 데이터를 위한 모델링 및 빅데이터 처리기술(Hadoop, Java, C#)
저의 연구 분야는 무선 센서 네트워크와 빅데이터의 분석 및 상황인식 기술과의 매쉬업 서비스 개발, 그리고 SSD 기반 빅데이터 및 클라우드 시스템의 성능 개선입니다.
방송통신위원회의 지원을 받은 프로젝트로 본 과제는 스마트 폰에 내장된 GPS 센서와 가속도계 주기적으로 감지하여 현재 위치 정보와 이동 방향 및 속도 정보를 획득하고 좌표의 변화와 가속도계 정보를 바탕으로 스마트 폰의 이동속도 및 위치를 환산합니다.
또한 도로공사에서 제공하는 VDS 정보를 실시간으로 추출하고 스마트 센서 정보와 통합하여 도로 상황을 예측합니다. 그리고 기상청의 과거 지역별 강수 정보를 DB로 구축하고 기상청의 실시간 강수 정보를 원격지 센서 개념으로 연계하여 실시간으로 획득하여 위와 같은 방식으로 얻은 교통정보, 강수정보 그리고 지도정보들을 통합하여 메쉬업 서비스를 구현하고 수집되는 모든 정보들은 빅데이터 처리 프레임워크에서 기상 정보 비교 검색, 센서 데이터 통합 질의 처리에 활용됩니다. 이를 통해 조회된 구간의 교통상황을 보여줌과 동시에 구간별 소요시간 예측 정보를 출력합니다.
스트리밍 대용량 링크드 데이터를 위한 모델링 및 빅데이터 처리기술(Hadoop, Java, C#)
저의 연구 분야는 무선 센서 네트워크와 빅데이터의 분석 및 상황인식 기술과의 매쉬업 서비스 개발, 그리고 SSD 기반 빅데이터 및 클라우드 시스템의 성능 개선입니다.
방송통신위원회의 지원을 받은 프로젝트로 본 과제는 스마트 폰에 내장된 GPS 센서와 가속도계 주기적으로 감지하여 현재 위치 정보와 이동 방향 및 속도 정보를 획득하고 좌표의 변화와 가속도계 정보를 바탕으로 스마트 폰의 이동속도 및 위치를 환산합니다.
또한 도로공사에서 제공하는 VDS 정보를 실시간으로 추출하고 스마트 센서 정보와 통합하여 도로 상황을 예측합니다. 그리고 기상청의 과거 지역별 강수 정보를 DB로 구축하고 기상청의 실시간 강수 정보를 원격지 센서 개념으로 연계하여 실시간으로 획득하여 위와 같은 방식으로 얻은 교통정보, 강수정보 그리고 지도정보들을 통합하여 메쉬업 서비스를 구현하고 수집되는 모든 정보들은 빅데이터 처리 프레임워크에서 기상 정보 비교 검색, 센서 데이터 통합 질의 처리에 활용됩니다. 이를 통해 조회된 구간의 교통상황을 보여줌과 동시에 구간별 소요시간 예측 정보를 출력합니다.
지원동기와 입사 후 NHN Entertainment 에서 자신의 미래 모습을 기술하세요. (필수)
제가 회사를 선택할 때의 기준은 단 한 가지 입니다. 제가 그동안 쌓은 경험과 지식을 통해 하고 싶은 일을 할 수 있는가? 즉 제 역량을 발휘할 수 있는 곳인가입니다.
대학원에 입학하여 유비쿼터스 컴퓨팅이란 수업을 들으며 ITS를 알게 되었습니다. 또한, 제가 그동안 연구한 센서에서 발생한 빅데이터의 분석 처리 및 상황인식 기술과의 매쉬업 서비스 그리고 IoT 기반의 스마트 홈 연구들은 현재 많은 기업에서도 활발히 연구되고 있는 서비스와도 정확히 매칭됩니다.
저는 현재 *****위원회의 지원을 받아 빅데이터 처리 기술 기반의 스트리밍 대용량 차량 센싱 데이터 처리 플랫폼 개발을 수행하고 있습니다. 현실적으로 실시간 차량 데이터를 얻는 것이 불가능하기에 작년엔 기존의 차량 데이터를 분석하여 데이터 제너레이터를 개발하였고 금년도엔 그 제너레이터를 통해 발생한 데이터와 공공데이터 포털에서 제공하는 교통데이터를 받아 처리하고 분석하는 기술을 연구하고 나아가 지능형 교통 시스템을 개발 중에 있습니다. 이제는 인위적인 데이터가 아닌 실제 발생하는 데이터를 통한 좀 더 현실적이고 정량적인 연구를 NHN Entertainment 에서 해보고 싶습니다.