백엔드 개발자

윤건우

꾸준한 성장을 추구하며, 팀 Align에 기여하는 개발자를 지향합니다.

Spring 기반의 백엔드 개발을 진행중이며, 데이터 엔지니어링에 관심을 가지고 Docker, K8s등의 컨테이너 기술 및 인프라 관련 클라우드 서비스를 꾸준히 다뤄보며 개발하고 있습니다.

<ul>
<li>Python 기초 학습</li>
<li>React 기초 학습</li>
<li>Django 활용 개인 블로그 개발</li>
<li>멋사 해커톤 참가</li>
</ul>


멋쟁이 사자처럼

<ul>
<li><p>데이터 교육 (2개월)</p>
<ul>
<li>Pandas 활용 데이터 전처리</li>
<li>Python 라이브러리 활용 시각화</li>
<li>크롤링, 스크레이핑 학습</li>
</ul>
</li>
<li><p>데이턴십 해커톤 (1개월)</p>
<ul>
<li>공공 데이터 활용 프로젝트 진행</li>
</ul>
</li>
<li><p>공공기관 인턴 (4개월)</p>
<ul>
<li>용인시청에서 데이터 분석 및 시각화 진행</li>
</ul>
</li>
</ul>


2021 공공 빅데이터 인턴십

<ul>
<li>2-4주마다 열리는 데이터 엔지니어링 이론 세미나 정기 참석</li>
<li>멘토멘티 스터디에서 멘토를 맡아 Docker compose, Elastic Stack, Airflow에 대한 발제 진행</li>
<li>Kubernetes 스터디, MySQL 스터디, MLOps 스터디에 정기적으로 참여하여 역량 강화</li>
<li>Base 세션에서 네트워크, API 및 SparkML을 주제로 기술 발표 진행</li>
<li>ADV 세션에서 Spring 및 Spark 활용 정규 프로젝트 진행</li>
</ul>


빅데이터 연합동아리 BOAZ

<ul>
<li>React, Spring Boot, Docker, K8s 실습</li>
<li>시스템 아키텍처 및 데이터 관리기술 교육</li>
<li>SW 엔지니어링, NLP 및 생성형 AI 관련 특강</li>
<li>AWS, Elastic, Terraform 관련 특강</li>
<li>3개월간 기업 실무 프로젝트 진행</li>
</ul>


Kakao Enterprise SW Academy

데이터분석 준전문가(ADsP)

SQL 개발자(SQLD)

Blog

Notion Portfolio

Github

<h4>프로젝트 개요</h4>
<ul>
<li><p>프로젝트의 목적</p>
<ul>
<li>데이터 분석 활용, 개인에게 맞춤형 국내 여행지와 여행 스타일에 따른 여행 타입 결과를 제공해 여행의 질 향상.</li>
<li>커뮤니티를 활용 유저 간의 소통을 활성화하여 새로운 여행지에 관심.</li>
</ul>
</li>
<li><p>핵심 기술</p>
<ul>
<li>유저 기반 협업 필터링.</li>
<li>정확도 향상을 위해 KnnBasic 알고리즘과 Pearson Similarity를 사용.</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h4>담당 역할</h4>
<ul>
<li><p><strong>Skill : Django, Python</strong></p>
<ul>
<li>Django Authentication을 통해 회원가입 기능을 구현.</li>
<li>썸네일을 활용한 글 목록 열람 기능을 구현.</li>
<li>글 작성, 삭제 등과 관련된 CRUD기능을 구현.</li>
</ul>
</li>
<li><p>데이터 수집 - Google Form</p>
<ul>
<li>협업 필터링의 Cold Start 보완을 위해 Google Form을 만들어 초기 데이터를 수집.</li>
</ul>
</li>
</ul>


데이터 분석을 활용한 여행지 추천 웹사이트, 또바기

<h4>프로젝트 개요</h4>
<ul>
<li>기존 활용 폐교와 활용 용도에 영향을 미치는 요인 간 상관분석을 통해 미활용 폐교의 활용 용도를 예측 분석.</li>
<li>폐교의 2km 이내의 주변 시설의 개수를 파악하여 활용 용도의 결정에 유의한 영향이 있는지 파악.</li>
<li>미활용 폐교의 위치의 2km 이내의 주변 시설의 개수를 파악하여 활용 용도를 결정.</li>
<li>회귀분석을 통해 활용 폐교의 주변 특징 중 활용 용도의 결정에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이를 바탕으로 분석모델 생성.</li>
<li>분석모델에 의해 미활용 폐교의 활용 용도 예측.</li>
</ul>
<h4>담당 역할</h4>
<ul>
<li>Pandas 활용 <strong>데이터 수집 및 전처리</strong>를 진행</li>
<li>Python 활용 <strong>분류 모델링</strong>을 맡아 아래의 과정을 수행<ul>
<li>더미화 및 <strong>결측치 대치</strong></li>
<li>클러스터링 활용 <strong>이상치 제거</strong></li>
<li>kNN 및 SMOTE 활용 <strong>오버샘플링</strong></li>
<li><strong>왜도 제거, 스케일링</strong></li>
<li><strong>하이퍼 파라미터 튜닝</strong> - kNN, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest</li>
<li>변수 선택, 최적 모델 선정</li>
</ul>
</li>
</ul>


주변 시설 고려 미활용 폐교 최적 활용 방안

<h4>프로젝트 개요</h4>
<ul>
<li>젠트리피케이션은 상권의 <strong>활동성을 기반으로 예측</strong></li>
<li>기존 젠트리피케이션 지수를 구성하는 인자 외에도 <strong>영업 기간 내 활동성</strong>을 보여주는 인자 필요</li>
<li>젠트리피케이션 지수에 상권의 활동성을 보여주는 <strong>에너지 사용량 산입</strong></li>
<li>상권의 활성화되면 에너지 사용량이 자연스레 증가. 이에 따라 상권의 활동성을 보여주는 <strong>에너지 관련 인자 추가</strong>하여 <strong>젠트리피케이션 예측의 정확도 제고</strong></li>
</ul>
<h4>담당 역할</h4>
<ul>
<li>Pandas를 활용하여 사용 목적에 맞게 데이터를 정제하여 수집</li>
<li>젠트리피케이션 지수 산출을 위한 파이썬 코드를 작성하여 변수 데이터 전처리 진행</li>
<li>Kmeans 클러스터링 활용, 전력 데이터와 각 젠트리피케이션 변수를 비교하여 각 데이터간의 유사도 측정</li>
</ul>


전력 사용량을 산입한 젠트리피케이션 지수 산출 솔루션, 노웨이홈

<h4>프로젝트 개요</h4>
<ul>
<li>MSA아키텍처 기반 Spring Boot, K8s 활용 쇼핑몰 개발</li>
<li>사용자 권한 부여 및 상품 등록, 주문 프로세스 등 쇼핑몰 관련 서비스 전반에 대한 개발 진행</li>
</ul>
<h4>담당 역할</h4>
<p><strong>Skill : SpringBoot(Java), JPA, MySQL</strong></p>
<ul>
<li>상품 카탈로그 서비스 개발, 상품 정보 관리 서비스. 상품의 CRUD API 설계 및 개발<ul>
<li>User - 상품 조회</li>
<li>Admin - 상품 조회, 추가, 수정, 삭제</li>
</ul>
</li>
<li>리뷰 및 평점 서비스 개발, 리뷰 CRUD API 설계 및 개발</li>
<li>Git Action 활용 K8s 환경 배포 진행</li>
</ul>


자사 쇼핑몰 프로젝트, DPang

<h4>프로젝트 개요</h4>
<ul>
<li>리그오브레전드 패치노트 크롤링을 통한 챔피언 데이터 업데이트</li>
<li>챔피언 추천 모델 개발</li>
<li>챔피언별 메일 구독 서비스 제공</li>
<li>라이엇 계정 연동 소환사 검색 및 조회</li>
</ul>
<h4>담당 역할</h4>
<p><strong>Skill : SpringBoot(Kotlin), JPA, SpringSecurity, Gradle multi-module, MySQL, AWS, Python</strong></p>
<ul>
<li>챔피언 데이터 크롤링 및 전처리</li>
<li>Spring Security, jwt활용 admin모듈 개발</li>
<li>Riot 계정 연동 사용자 API 개발</li>
</ul>


패치노트 기반 롤 챔피언 추천 사이트, LP

<ul>
<li>AI 학습용 데이터 QA</li>
<li>구문 정확성 및 통계 다양성 등을 검사하여, 데이터가 평가 지표에 맞게 잘 구축되었는지 확인.</li>
<li>개선 및 수정사항에 대해 기업측에 해당 내용을 전달하는 리포트를 작성.</li>
<li>자사 개발 툴인 AI 학습용 데이터 품질 관리 솔루션(SDQ for AI)으로 분석 업무를 진행.</li>
</ul>
