기업명 비공개

제가 과학 기술 기계학습데이터 구축 사업에 지원하게 된 동기는 국내 논문과 보고서 데이터 즉 비정형데이터들을 직접 가공하여 구축하는 역량을 발휘하고 싶어 지원했습니다. 저는 데이터들을 직접 수집 및 정제하여 분석했던 2가지 경험이 있습니다. [경험1] ‘공공기관의 공개된 데이터들을 이용한 국가별 소비패턴 유사도 분석’을 주제로 논문을 작성한 경험이 있습니다. 논문을 작성하는 과정에서 공공 데이터 포털사이트를 통해 CSV 형식으로 저장되어있는 국가별 제품판매에 관련된 시계열 데이터들을 수집하고 Python 프로그램을 통하여 텍스트 파일로 변환 및 데이터 전처리를 했습니다. 그리고 통계 패키지 R을 이용해 분석하고 논문을 작성했습니다. [경험2] 공공 빅데이터 청년 인턴십 교육과정에서 ‘OO 지역의 교통약자를 위한 저상버스 노선 최적화’라는 주제로 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 프로젝트를 진행하면서 OO 지역의 교통약자 거주인구 데이터, 유동인구 오픈 API, 지도정보, 버스 정류장 이용객 등 정형부터 비정형데이터까지 여러 데이터를 직접 수집하였고 R, Python, QGIS, excel 등 다양한 툴로 전처리를 했습니다. 그리고 Python과 R을 이용해 회귀분석 및 감성 분석을 실시하고 이를 기반으로 모형을 만들고 적용했습니다. 이러한 경험을 통해 얻은 저의 데이터 수집, 전처리, 분석 역량 등을 바탕으로 국내 논문 전문 텍스트 데이터를 기계학습이 가능한 형태로 구축하고 국가 R&D 보고서 원문 내 표/그림에 대한 설명 텍스트를 구축하는 데에 기여하겠습니다. 그리고 현재 준비하고 있는 빅데이터분석기사 필기시험에 합격하고 진행되는 기계학습데이터 구축 사업에 참여해 데이터 수집 및 정제 역량을 더욱 발전시켜 빅데이터분석기사 실기시험에 도전하여 데이터 분석가가 되고 싶습니다. 학업 또는 직장 생활 이외에 열정을 가지고 했던 경험 가운데 기억에 남는 성공 또는 실패한 사례를 기술하시오. [성공사례] 공공 빅데이터 청년 인턴십 교육과정에서 ‘OO 지역의 교통약자를 위한 저상버스 최적화’라는 주제로 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 프로젝트를 시작할 때 데이터 관련 전공자가 소수였고, 팀원들 대부분이 팀 프로젝트 경험도 적었습니다. 그래서 그나마 데이터 관련 공부를 했던 제가 팀장을 맡아서 이끌어 나가려고 했습니다. 그러나 프로젝트의 시작인 데이터 수집 및 전처리 과정부터 힘들었습니다. 데이터 수집, 처리 프로그램을 완벽히 다룰 줄 몰라서 간단한 코드들도 이해하고 적용하는 데에 한 두 시간이 걸렸고, 이를 극복하기 위해 팀원들 각각 자신이 맡은 역할의 필요한 R, Python, QGIS등을 따로 공부를 하고 매일 주어진 기존 프로젝트 시간을 넘어 3시간, 4시간 남아 회의하고 각자 역할에 최선을 다했습니다. 전부 후회없이 노력해 프로젝트를 잘 마무리하여 모두 만족했습니다. 그리고 권역 내 14개 팀 중 1등이라는 좋은 성적을 내어 가장 기억에 남았습니다. [실패사례] 보디빌딩 대회를 준비한 경험이 있습니다. 대회를 2~3개월 남은 시점에서 코로나가 대한민국에 확산되어 체육시설들이 문을 닫는 일이 생겼습니다. 모두 다 같은 상황이라 생각하고 집에서 할 수 있는 운동을 하고 사람이 없는 지역에 마스크를 끼고 달리기를 하는 등 최선을 다했습니다. 그리고 코로나가 잠잠해지면서 다시 체육시설들이 문을 열었고 마음을 잡고 대회 준비를 하던 중 또 코로나가 심해져 이번엔 대회까지 연기되는 일이 일어났습니다. 취업 준비와 보디빌딩 대회 준비를 병행하고 있던 저로서는 취업 준비에 좀 더 집중하기 위해 결국 대회를 포기했습니다. 아직도 ‘대회를 좀 더 준비해볼걸’이라는 생각을 하며 안타까워 하고있습니다. 이를 계기로 무엇이든 시작하면 완벽하고 확실하게 끝내려고 하는 성향이 강해졌습니다. 그리고 내년에는 무슨 일이 있어도 대회를 나가기 위해 현재 조금씩 식단조절과 운동을 하고 있습니다. 본인의 장단점을 기술하고, 이와 관련하여 자신이 속한 팀이나 집단 전체의 목표 달성을 위해 기여한 경험이 있다면 기술하시오. 저의 장점은 무엇이든 완벽하고 확실하게 해내려고 하는 자세입니다. 어떠한 일이든 이러한 자세로 임해서 제가 원하고 만족할만한 결과물을 얻었고, 결과물이 나왔을 때도 결과물에 대한 자부심과 자신감이 생겨 추후 여러 과정에서도 좋은 성과를 냈습니다. OO 공공기관에서 인턴 경험을 한 적이 있습니다. 기관에서 팀별로 임무를 배당해 저희 팀은 OO 지역 2017년부터 2020년 3분기까지 와이파이 사용량, 유동인구 수, 입도객 등 데이터들을 수집하고 정제하여 시각화한 후 분석하는 리포터를 작성하는 임무를 배정받았습니다. 그중 특히 와이파이 사용량 데이터는 읍면동, 일, 시간 단위 등으로 나누어져 있어 데이터의 양이 어마어마했기 때문에 1년 단위의 데이터 수집이 불가능한 상태였습니다. 그래서 팀에서 회의해 표본을 뽑아서 보고서를 작성하자는 의견과 있는 데이터를 다 모아서 보고서를 작성하자는 의견이 갈렸습니다. ‘만약 표본을 뽑아서 하면 시간도 단축되고 편하겠지만 결과물을 보았을 때 완벽하지 못할 것이다. 그리고 귀찮고 힘든 작업이 있으면 내가 하겠다.’라는 의견을 내어 있는 데이터를 다 수집하기로 하였습니다. 그래서 한 달 단위로 지정하여 약 백만 개의 레코드가 들어있는 엑셀 형식의 데이터를 2017년 1월부터 2020년 9월까지 빠짐없이 수집해서 전처리하고 시각화하여 보고서를 작성하니 기관에서도 흡족해했습니다. 저의 단점은 한 가지 일에 집중할 때 다른 일에 신경을 덜 쓰는 경향이 있다는 것입니다. 한 가지 일에 집중해서 완벽하게 끝내기 위해서라는 핑계를 대면서 합리화를 해왔습니다. 이를 해결하기 위해 현재는 일의 중요성과 걸리는 시간, 실현 가능성 등을 계산하고 해야 할 일들의 우선순위를 매겨 처리하고 있습니다. 그래도 동시 처리 작업이 불가피할 경우에는 시간을 정해서 일을 처리하는 방식을 적용하고 있습니다.