미리보기
기본 정보
저는 백엔드 엔지니어링을 통해 사람들에게 탄탄한 서비스를 제공하고 싶은 개발자 정진환입니다.
기술 스택
TypeScript, python3, NestJS, Node.js, MongoDB, PostgreSQL, GitHub, aws-ec2, aws-s3, Docker, JIRA
경력
뉴로핏 주식회사
인턴 | TechOps
2023.04. ~ 2023.07. (4개월)
기술: Python, pandas, Pydicom
역할:
뇌 MRI 데이터를 분석하여 뇌질환 감별 진단, 예후 예측 모델에 사용되는 데이터 전처리 작업
mri 데이터 전처리 수행 [ pandas, Pydicom ]
프로젝트
AI 동화책 생성 서비스 Back-End 개발
개인 프로젝트 (참여인원: 5명, Back-End: 2명)/ 크래프톤 정글
2024.01. ~ 2024.02.
역할: 회원, 동화, 친구, 좋아요 관련 API 구현, DB설계, GPT Fine-tuning, 배포 자동화
개요: 사용자의 일상을 LangChain과 Stable Diffusion을 사용하여 동화로 만들어주는 서비스
기술: TypeScript, NestJS, MongoDB, AWS S3, AWS EC2, Docker, LangChain
횡단 관심사를 모듈화, 코드의 재사용성을 위해 의존성 주입을 사용하여 개발 [ 친구 신청, 좋아요 알림 ]
생성된 동화의 빠른 조회와 저장을 위해 MongoDB 사용하여 개발
배포 후 30명 실 사용자 중 피드백을 통해 Socket.io를 사용하여 실시간 경험 개선
swagger 사용으로 Front-End 개발자들과 커뮤니케이션 비용을 낮춤
개발 기간 중 경험한 것들을 총 26편의 글로 블로그 게시 [ https://mudata0101.tistory.com/71 ]
간단한 운영체제(pintOS) 프레임워크 개선
1인 프로젝트 / 크래프톤 정글
2023.11. ~ 2023.12.
기술: C
메모리 관리를 효율적으로 하기 위한 동적 메모리 할당기 학습을 위해 malloc lab을 학습함
CPU의 병행성을 위해 CPU Scheduling 알고리즘을 사용하여 pintOS의 THREADS 학습함.
시스템 자원과 보안을 위해 pintOS의 USER PROGRAM을 학습함
제한된 메모리 용량 이상을 사용하기 위해 pintOS의 VIRTUAL MEMORY에 대해 학습함.
pintOS의 3만여 줄의 기존 코드를 보며 운영체제의 중요 역할( 추상화, 보호, 격리, 자원 공유)을 완성시키기 위해 디버깅을 하며 코드를 분석함.
아마추어 작곡가를 위한 작곡 어시스트 딥러닝 모델 개발
개인 프로젝트 (참여인원: 5명, LSTM 모델: 3명)/ 멀티캠퍼스
2022.12. ~ 2023.01.
역할: LSTM 모델의 아키텍처 설계 및 조정을 통해 입력된 코드의 다음 코드 추천 기능의 정확도를 향상시킴.
개요: 입력된 코드를 분석하여 뒤에 이어질 코드를 추천하는 LSTM 모델 개발
기술: Python, pandas, keras, tensorflow, sklearn
학습 데이터의 전처리 및 증강 작업을 통해 모델의 일반화 능력을 강화. 특히, 음악 코드의 다양성을 높이기 위해 유사한 코드 패턴을 변형시키는 방법을 적용함.
모델 학습 과정에서 발생할 수 있는 과적합(overfitting) 문제를 방지하기 위해 dropout, batch normalization과 같은 기술을 적용하여 모델의 안정성 및 성능을 개선함.
학습된 모델을 테스트하고, 성능 평가 지표(예: 정확도, 손실 함수 값)를 분석하여 모델의 추천 시스템이 실제 아마추어 작곡가들에게 유용하게 적용될 수 있도록 지속적으로 개선함.
학습 최적화 도구를 사용하여 ‘코드 추천 LSTM 모델’ 정확도 43.9% → 68.36% 개선 [ softmax, loss , batchnomalization ]
반복된 코드, 유사한 패턴이 나오지 않도록 모델 개선 필요
포트폴리오
교육
중앙대학교
대학교(학사) | 작곡과
2015.03. ~ 2021.02. | 졸업