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• 삼성 청년 소프트웨어 아카데미 5기 (2021.01 ~ 2021.12)
• 삼성 청년 소프트웨어 아카데미 5기 실습코치 (2022.01 ~ 현재 )

• 자전거, 러닝, 여행

• 정보처리기사 (2021.06)

소개

• '쓰앵뷰'는 STT를 통한 발음 분석과 표정분석을 통해서 AI 면접을 평가 해줍니다.
• 한국어, 영어 2개국어를 지원합니다.
• 어려울 수 있는 영어 면접을 위해서 유튜브 기반으로 영어 면접 연습을 진행할 수 있습니다.

기간

• 21.10.11 ~ 21.11.26 (7주)
• 22.02.01 ~ 진행 중 (코드 리팩토링 진행 중)

관련 기술

• React, Material-UI, Spring boot, Flask, AWS, Doker, NGINX, JenKins, GitLab, Jira
• Redux, Typescript

주요 내용

• STT를 사용하여 인터뷰를 스크립트화하여 준비된 스크립트와 비교해서 점수를 매깁니다.
• 인터뷰 도중 표정분석을 통해서 긍정적인, 부정적인 표정을 판별하고 점수를 매깁니다.
• 발음점수와 표정점수를 총합하여 인터뷰의 총 점수를 나타냅니다.
• 영어 면접을 준비하기 위한 Youtube를 활용한 쉐도잉 기능을 제공합니다.

상세 업무 및 성과

• annyang API를 활용하여 한/영을 지원하는 STT 기능을 구현했습니다.
• React를 활용한 Frontend영역 페이지 구현했습니다.
• recharts를 활용하여 사용자의 표정 분포를 시각화했습니다.

리팩토링 (진행 중)

• Redux를 통해서 상태관리를 진행했습니다.
• Typescript를 적용하였습니다.

링크

• repository

• 'LEAD ME'는 빅데이터 기반으로 사용자에게 맞는 영화를 선정해줍니다.
• 기존의 설문을 통해서 사용자의 취향을 파악하거나 MBTI 검사를 통해서 사용자의 성향에 맞는 영화들을 파악하고 추천해 드립니다.

• 21.08.30 ~ 21.10.08 (6주)

• React, Material-UI, Django, Doker, JenKins, GitLab, Jira

• Cold Start를 위해서 설문을 통해 영화 취향을 분석합니다.
• MBTI로 알아보는 나의 영화 취향 파악
• 나의 영화 성향 차트 확인

• React를 활용한 Frontend영역 페이지를 구현 했습니다.
• recharts를 활용하여 사용자의 영화선호 분포 데이터 시각화 했습니다.
• 기능마다 콘텐츠 필터링과 협업 필터링을 활용하여 다양한 유형의 영화들을 추천했습니다.

• repository

소개

• Pipl 은 SNS 상에서 모임/약속을 쉽게 잡아주는 소셜 플랫폼입니다.
• 모임/약속을 잡는 가장 첫 단추인, 사람들에게 말하는 과정을 Pipl 을 이용하여 손쉽게 전달할 수 있습니다.

기간

• 21.07.12 ~ 21.08.20 (6주)

관련 기술

• Vue, Vue bootstrap, Spring boot, JPA, Maria DB, Firebase, AWS, kakaomap, Doker, JenKins, GitLab, Jira

주요 내용

• 약속과 게시물에 대해서 CRD 기능과 무한스크롤 기능을 갖춘 SNS

• 카카오 맵을 활용한 사용자 GPS 정보 사용 동의 하에 약속 1시간 전부터 약속 대상자들의 위치를 확인을 통해서 'no show'를 방지 할 수 있습니다.

  • 현재 위치와 목적지의 거리를 계산해서 예산 시간을 보여줍니다.

• 팔로우한 유저가 약속을 생성하면 알림을 확인할 수 있습니다.

상세 업무 및 성과

• Vue 를 활용하여 Frontend영역 페이지 구현할 수 있게 되었습니다.
• Git, Jira를 통한 프로젝트 관리 및 협업 효율을 올릴 수 있었습니다.
• 사용자 경험을 개선할 수있는 UI/UX 구현을 진행했습니다.
  • Darkmode
  • 온보딩 페이지
  • 화상 약속기능
  • 카카오 로그인

링크

• repository

• 영화의 상세정보를 보여주며 더불어 영화를 추천해줍니다.
• 레트로 디자인으로 ’window98’의 디자인을 택하였고 그에 맞는 기능으로서 ‘n년전 박스오피스 순위’를 보여줍니다.

• 21.05.20 ~ 21.05.27 (1주)

• Vue, bootstrap, Django, jwt, GitLab

• TMDB, 네이버, 박스오피스 영화 API를 활용하여 영화 데이터를 불러와 컨텐츠를 구성했습니다.
• 사용자가 '좋아요'를 누른 장르를 파악하여 비슷한 장르로 영화를 추천해줍니다.
• 박스오피스 API를 활용하여 1,5,10년 전 박스오피스 10위권의 영화들을 보여줍니다.

• 명세서에 맞춰서 서비스 구현한 경험을 얻었습니다.
• 박스오피스API에서 포스터를 제공하지 않기 때문에
  • 네이버 영화 검색 API를 통해서 박스오피스의 영화의 이름을 통해 이미지를 얻어서 박스오피스 모델에 이미지를 추가하여 해결했습니다.
• Django 를 활용하여 데이터를 구성하여 프론트엔드에 원하는 데이터를 전송했습니다.

• repository

• Django를 사용한 개인 프로젝트로 책과 그에 해당되는 리뷰를 올립니다.
• 댓글로서 책에 대한 평을 공유할 수 있으며 평점을 매길 수 있습니다.

• 21.04.03 ~ 21.06.09 (10주)

• bootstrap, Django

• 책의 리뷰를 생성할 수 있습니다.
  • 리뷰 생성시 개인적으로 장르를 생성해서 만들 수있으면 해당 장르로 분류 탭이 생성됩니다.
• 리뷰에는 댓글을 통해서 의견공유가 가능하며 점수를 매길 수 있습니다.

• Django 를 활용하여 CRUD 기능 구현
• 모델 설계를 하는데 프로젝트에 맞게 구성해야한다는 것을 알았습니다.
• 장고에 대해서 ORM, 쿼리셋의 학습과 활용을 진행했습니다.

• repository