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1.성격의 장단점 [신뢰할만한 인재] 사람을 편안하게 만들어주는 따뜻하고 이타적인 성격을 가지고 있습니다. 자신이 소중한 만큼 타인도 소중하다는 생각을 바탕으로 타인에 대한 배려와 언행을 조심하고자 노력합니다. 이는 평소 한 사람에 대한 세밀한 관찰로 이어지고, 주변 사람의 생각과 관심사를 묻고 공감하게 되는 등 우호적인 관계를 형성하고 주변인의 신뢰를 얻어내는 등 이점으로 작용합니다. 이런 포용적인 성격이 여러 단체 생활(프로젝트, 동아리, 아르바이트 등)을 하는 데 있어 자연스럽게 팀워크를 강화하는 데 큰 강점으로 작용해왔습니다. 덕분에 팀 전체가 어려운 상황에 처하더라도 팀이 안정감을 잃지 않고 목표를 향해 나아갈 수 있었습니다. 예를 들어, 이번 여름방학에 진행했던 데이터 공모전에서, 팀원들 간 주제 선정에 대한 의견 차이가 커 프로젝트 진행이 중단될 위기에 처한 적이 있었습니다. 이때 저는 각 팀원의 의견을 경청하며 공감대를 형성했고, 갈등의 핵심을 찾아 중재안을 제시했습니다. 그 결과, 팀원 모두가 동의하는 방향으로 프로젝트를 재정비할 수 있었고, 성공적으로 마무리해 좋은 성과를 거둘 수 있었습니다. 이러한 경험은 제가 가진 성격이 단순한 친화력을 넘어, 목표 달성을 돕는 중요한 자산임을 깨닫게 해주었습니다. 사람을 편안하게 만들어주는 성격과 이를 통해 쌓은 경험을 바탕으로, 아이나비에서 협업의 가치를 높이고, 팀의 성공에 기여하는 인재로 성장하고 싶습니다. 공간 데이터를 다룰 때에도 사람 중심의 가치를 잃지 않고, 인간친화적인 공간으로 만들어준다는 점이 제가 이 회사에서 배우고 싶은 가장 큰 이유입니다. 2. 학교생활 및 경험 [함께하는 성장과 포기하지 않는 끈기] 저는 문과 출신으로 데이터 사이언스 학과를 복수전공하며 새로운 분야에 도전했습니다. 특히, 통계적 추론 과목은 수학적 기초가 부족했던 제게 큰 도전이었습니다. 수업을 따라가기 위해 기초 수학부터 다시 공부하고, 과제를 반복적으로 풀며 남들보다 두 배 이상의 노력을 기울였습니다. 그 결과, 단기간 내 수업 내용을 완벽히 이해할 수 있는 실력을 갖추었고, 결국 반에서 상위 5등 안에 들며 성과를 이뤄냈습니다. 하지만 이 과정에서 저는 제 노력만큼 중요한 가치를 깨닫게 되었습니다. 같은 수업을 듣던 한 친구는 저와 비슷한 배경을 가지고 있었지만, 수학적 기반의 부재라는 어려움 속에서 과목을 포기하려는 상태였습니다. 그 친구에게 제 지식을 나누고 싶다는 마음이 생겼고, 제가 이해한 내용을 기말고사가 2주도 채 남지 않은 단시간에 이해할 수 있도록 쉽게 정리하여 설명하며 함께 학습을 이어갔습니다. 그 결과, 그 친구 역시 좋은 성적을 거둘 수 있었고, 우리는 서로의 성장을 축하할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 저는 두 가지 중요한 깨달음을 얻었습니다. 첫째, 어떤 상황에서도 열정과 노력이 있다면 수행하기 불가능으로 보이는 것도 가능함의 상태로 바꿀 수 있다는 것. 둘째, 나의 성취를 타인과 나눌 때 배움과 기쁨이 배가된다는 것입니다. 이러한 깨달음은 데이터와 기술이라는 도구를 활용해 더 많은 사람들에게 가치를 전달하고자 하는 제 목표로 이어졌습니다. 지원하는 아이나비에서 저는 이러한 경험과 배움을 바탕으로 기여하고 싶습니다. 제가 과거 어려운 학문을 극복하며 터득한 지식 전달 능력은, 복잡한 머신러닝 기술을 잘 모르는 기업 고객들에게 쉽게 설명하고 가치를 전달하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 또한, 데이터 분석 능력 뿐만 아니라 직접 비즈니스에 대해 공부하며 경영학적 지식을 쌓아온 저는 귀사에서 진행중인 B2B 서비스의 고객 경험을 더 풍부하게 만드는 데 기여할 수 있을 것이라 생각합니다. 3. 활동 및 업무역량 <학부 연구생 > - 역할 : 변수선택법에 대한 연구를 진행 - 활용 기술 : [Stepwise, Ridge, LASSO, Adaptive-LASSO, SVM-RFE, Shapley Flow] - 배운점 : 선형 데이터와 비선형 데이터를 직접 생성하여 각 변수 선택 방법들에 대한 차이를 구현하고 결과를 비교해보면서 이론적인 내용 뿐만 아닌 경험으로써의 변수 제거에 대한 감각을 익힐 수 있었습니다. 또한 논문을 이해하고 이를 실제 코드로 구현하는 역량을 강화하며 데이터 과학 연구의 기초를 다질 수 있었습니다. <프로젝트> <전기 자동차 충전 최적화 솔루션> - 프로젝트 설명 : 전기자동차 사용자의 불편함 중 하나로 거론되는 전기차 충전과 관련된 문제를 해결하기 위한 방안으로 AIOT기기를 활용한 실시간 모니터링을 진행. 현재 베터리 잔량을 기준으로 주행가능거리를 계산 후, 일정 주행거리 미만일 경우 운전자의 경로에 맞게 충전소 추천. - 역할 : 데이터 수집(크롤링), 데이터 EDA, Wise-PaaS에서 제공하는 Dashboard 제작 전기자동차의 주행가능 거리 계산을 위한 학습 데이터 수집, 지오코딩의 API를 이용한 주소지 위경도 변환, Wise-PaaS에서 제공하는 IoT기기 대시보드 설계 및 제작 <활용 기술> - Web Server : Flask로 Arduino에서 전송된 데이터를 받아 처리하고, 데이터 베이스와 연동 - Data Base : PostgreSQL - 언어/라이브러리 : Python - 시각화 및 대시보드 : WISE-PaaS Dashboard - 배운 점 : 데이터 사이언스를 복수전공한 첫 학기에 진행한 프로젝트로, 데이터 수집과 프레젠테이션 기획, 대시보드 제작을 맡았습니다. 파이썬 라이브러리를 처음 다루며, 부족한 지식을 채우기 위해 끊임없이 학습하고 검색하며 역할을 수행해냈습니다. 이 과정에서 데이터의 가능성을 이해하는 시각의 중요성을 깨달았고, 협업 중 비전공자와의 소통 문제를 경험하며 어떻게 효과적으로 설명해야 하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 이 경험은 학습과 문제 해결을 향한 적극적인 자세의 중요성을 깨닫게 해주었습니다. < AI추천 모델을 활용한 여행지 추천 &동선> - 프로젝트 설명 : COVID-19 이후 제주도의 관광 비율이 자국민에 대해서 하락세를 보이고 있다는 통계를 보고 전체 산업 비중에서 관광 산업 비중이 큰 제주도의 경제 흐름에 도움을 주고자 여행지 추천 서비스를 기획하였다. - 역할 : 데이터 수집, 전처리, 크롤링, 프론트 디자인 주제 선정 이후, 여행지 정보와 여행자정보가 모두 포함된 데이터 셋 수집 - 데이터 전처리는 기본적인 데이터 NULL값 처리, 원하는 AI 모델링을 위해 데이터 재구성, 위치 데이터를 수집하기 위해 kakao map에서 크롤링, 데이터 상 잘못된 데이터 수정[e] 이름, 위치 등], 더미 변수 처리를 위한 원핫인코딩 실시, Figma를 활용하여 어플리케이션 프론트 구성 <활용 기술> - 언어/라이브러리: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Tensorflow Keras - 머신러닝 모델 : NCF를 “여행치 추천”에 맞게 변형하여 개발한 형식인 Fitted NCF 사용 - 데이터 처리: Pandas로 모델링을 위한 기본적인 전처리 및 - 시각화: Matplotlib, Seaborn으로 데이터 분석 시각화 - 배운점 : 데이터에서 연결고리를 찾아 내는 작업들을 통해, 이전보다 데이터를 보았을 때 그 데이터가 가진 함축적인 내용들을 파악하는 시각을 기를 수 있었다. 데이터를 어떻게 활용하는가에 따라서 데이터의 가치가 결정된다는 것을 경험으로 배웠다. 또한, 데이터를 전처리하는 과정에서 NULL값 처리며 원-핫 인코딩 등의 데이터 처리 방법들에 대해 배웠다. 4. 지원동기 및 포부 <지원동기> 아이나비 시스템즈는 20년 넘게 축적된 위치 데이터를 기반으로, 이를 실생활에 적용해 데이터의 가치를 발현하는 데 주력하는 기업입니다. 저는 이러한 데이터 중심의 혁신에 매료되었고, 특히 귀사가 강조하는 ‘Fun’이라는 기업 가치가 기술과 일상에 긍정적인 변화를 가져올 수 있다는 점에 깊이 공감합니다. 2021년 인천국제공항 서비스 리뉴얼 학술대회에서, 저는 LBS 기반 애플리케이션의 MAP을 통해 고객 경험(CX)을 극대화하는 아이디어를 제안한 바 있습니다. 이 경험을 통해 위치 및 공간 데이터가 스마트 시티, 자율주행, 드론 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 수 있다는 가능성을 확인했습니다. 이러한 경험은 위치 기반 서비스의 무한한 가능성을 이해하게 했으며, 아이나비 시스템즈와 같은 선도 기업에서 이러한 기술을 더 깊이 탐구하고 적용해 보고 싶다는 열망을 품게 했습니다. 다른 회사들도 데이터 기반 기술을 발전시키고 있지만, 아이나비 시스템즈처럼 장기간 축적된 데이터를 바탕으로 일상 속에서 데이터의 가치를 실현하는 곳은 드물다고 생각합니다. 귀사에서 데이터를 통해 삶을 더 편리하고 안전하게 만드는 기술을 연구하고 개발하며, 데이터를 기반으로 한 혁신적인 아이디어를 구체화하고 싶습니다. <포부> 아이나비 기업의 비즈니스 모델과 비슷한 방향으로 개발해본 경험이 전무하기에 당장의 좋은 결과를 가져다 드린다고 말씀드리진 못합니다. 그렇기에 다른 인원들보다 열심히 할 것을 각오하는 마음으로 귀사 인턴 자리에 지원합니다. 구체적으로 이번 방학부터 ‘스마트 도시 교통 혼잡도 예측’이라는 프로젝트 주제에서 데이터 엔지니어링 및 ML개발 역할을 맡아 진행할 예정에 있습니다. 단순히 ‘열심히 하겠습니다.’, ‘노력하겠습니다’ 라는 추상적이고 뻔한 이야기를 하는 것이 아닌 행동으로 보이고 열린 마음으로 무엇이든 배우는 인턴이 되겠습니다. 감사합니다.