- 이름 : 김재호
- 학번 : 21512070
- 연락처 : [email protected]
- 블로그 : 물 만날 물고기 (T-Story)
- 소속 : 서울과학기술대학교 일반대학원 데이터사이언스학과 Explainable Data Mining Lab
- 지도교수 : 홍정식
- 학위논문 : 불균형 데이터의 오버샘플링 최적 조합 탐색과 규칙 유도 알고리즘의 해석력 비교
- 대표 프로젝트 : (주)제이오텍 의료용 냉장/냉동고의 센서 데이터 기반 이상탐지 프로젝트
| No. | 심사항목 | 내용 | 기타 |
|---|---|---|---|
| 1 | 데이터사이언스 공통 | Python, SQL, R, Java, Scala, Go 등 데이터 처리 언어 활용 능력 | 바로가기 |
| 2 | 데이터 활용 및 분석 | 데이터사이언스 관련 공모전 참여를 통한 공개 데이터의 활용 및 분석 능력 | 바로가기 |
| 3 | 데이터 시각화 | Tableau, Power BI 등을 활용한 데이터 시각화 능력 | 바로가기 |
| No. | 기간 | 공모전 | 수상 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2022.07 | 제9회 '해양수산 정보서비스ㆍ비즈니스 아이디어 공모전' - 빅데이터부문 | 우수상 | 바로가기 |
| 2 | 2022.10 | 서울과학기술대학교 교육혁신처 교수학습개발센터 - '나만의 학습 노하우 공모전' | 장려상 | 바로가기 |
| 3 | 2022.12 | 정보통신산업진흥원, 데이터사이언스와 비즈니스 포텐셜 교육연구단 , 데이터분석기반의 전자제조전문인력양성사업단 - 'AI를 활용한 통관물품 판독 아이디어 해커톤' | 대상 | 바로가기 |
| No. | 구분 | 과정명 | 프로젝트 |
|---|---|---|---|
| 0 | 학위논문 | 데이터사이언스 공학석사 | 불균형 데이터의 오버샘플링 최적 조합 탐색과 규칙 유도 알고리즘의 해석력 비교 (Optimal Combination Search for Oversampling of Imbalanced Data and Comparison of Interpretability in Rule Induction Algorithms) |
| 1 | 산학협력 | 2022-2 전자제조 산학프로젝트 | (주)제이오텍 - 센서 데이터 기반의 냉장고 기능 이상탐지 고도화 |
| 2 | 정규과정 | 2022-1 데이터마이닝 | Cirrhosis Prediction |
| 3 | 정규과정 | 2022-1 데이터베이스시스템 | Automated energy consumption forecasting with EnForce |
| 4 | 정규과정 | 2021-2 전자제조데이터분석 | Machine Predictive Maintenance Classification |
| 5 | 정규과정 | 2021-2 비정형데이터분석 | 수능 및 모의평가 영어영역 기출문제 학습을 통한 출제문항 분석 및 예측 |
| 6 | 정규과정 | 2021-2 빅데이터저장및관리 | 인터넷버즈, 방송프로그램별 시청시간 및 시청률 데이터 분석 |
| 7 | 학술대회 | 2022-1 대한산업공학회 춘계학술대회 | 간결화 알고리즘과 규칙 관계 분석 |
| 8 | 학술대회 | 2022-2 대한산업공학회 추계학술대회 | 기대격차 모형에 의한 프랜차이즈 패스트푸드에 대한 품질 만족도 분석 |
| No. | 구분 | 프로젝트명 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1 | Web Crawling + GUI | 직업상담사를 위한 워크넷 구인공고 안내용 문자 제작 프로그램 | 바로가기 |
| 2 | Web Crawling + NLP | KNIME을 활용한 에타 수강후기 분석 및 워드 클라우드 시각화 | 바로가기 |
| 3 | Web Crawling | 유튜브 재생목록 크롤링 | 바로가기 |
| 4 | Deep Learning | TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning 실습 및 정리 | 논문리뷰 |
| 5 | AutoML | Pycaret 실습 및 정리 | - |
| 6 | AutoML | H2O AutoML 실습 및 정리 | - |
| 7 | AutoML | Auto-sklearn 실습 및 정리 | - |