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미세먼지 관측소 데이터와 환경 데이터(PM2.5, NO2, CO 등)를 활용한 전국 미세먼지 농도 예측 모델 개발

온라인 연수원 강의수강 패션 , 스타일 이미지 분류 모델 및 선호 여부 예측 추천 모델 구현(python)

해외 봉사 및 교육 프로그램(PIRIRIK)에서 전체적인 활동에 참여했으며, 특히 파이썬(Python) 교육을 담당했다.

PIRIRIK 프로그램은 필리핀 University of the Cordilleras 부설 고등학교에서 진행되었으며, 현지 학생들에게 디지털 리터러시 및 데이터 분석 역량을 키워주는 것을 목표로 했다. 주요 교육 내용은 Python과 Pandas를 활용한 데이터 분석, 아두이노(Arduino) 프로젝트, 한국 문화(K-Culture) 체험 등이 포함되었다.

나는 Python 기본 교육과 Pandas 활용 수업을 중심적으로 진행했으며, 비전공자인 고등학생들도 쉽게 이해할 수 있도록 기초 개념부터 단계적으로 설명했다. 이를 위해 조건문을 활용한 드라마 결말 바꾸기 활동과 같은 실생활과 연계된 예제를 사용하여 흥미를 유발하고 실습 위주의 교육을 진행했다. 또한, Python을 활용한 교통 데이터 및 기후 데이터 분석 수업을 담당하여, 학생들이 데이터 분석의 필요성과 실질적인 활용법을 익힐 수 있도록 도왔다.

이외에도, K-디저트 만들기, K-민속놀이 체험 등의 한국 문화 프로그램을 함께 기획하고 운영하며, 현지 학생들에게 한국 문화를 알리는 활동에도 적극적으로 참여했다.

결과적으로, 이번 프로젝트를 통해 소프트웨어 및 데이터 분석 교육의 중요성을 전달하고, 학생들이 Python을 활용한 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 지원했다. 또한, 단순한 기술 교육을 넘어 문화 교류를 통한 의미 있는 경험을 제공하는 데 기여했다.

DNA 학습동아리에서 나는 생명정보학(바이오인포매틱스) 관련 데이터 분석 및 실습 활동을 담당했다.

먼저, 우리는 리눅스 서버 환경에서 오믹스 데이터를 관리하고 분석하는 방법을 배우는 것을 목표로 설정했다. 이를 위해 리눅스 기본 명령어 학습 및 서버 환경 설정을 진행하고, 유전체학(Genomics), 단백질체학(Proteomics), 대사체학(Metabolomics) 등의 오믹스 데이터를 저장하고 관리하는 방법을 익혔다.

나는 특히 오믹스 데이터의 분석 실습 및 프로그래밍을 담당하여, R 및 Python을 활용한 기초 통계 분석과 데이터 처리 실습을 진행했다. 또한, NCBI, Ensembl 등의 주요 데이터베이스에서 필요한 유전자 및 단백질 정보를 검색하고 분석하는 방법을 팀원들에게 공유하며 학습을 도왔다.

이론적인 학습뿐만 아니라, 실제 데이터를 활용한 팀 프로젝트를 수행했다. 이 과정에서, 나는 오믹스 데이터 분석을 위한 파이프라인을 구성하고, Bash 스크립트를 활용하여 데이터를 자동 처리하는 과정을 담당했다. 이를 통해 보다 효율적인 데이터 분석 환경을 구축하고, 생명정보학 데이터를 실무적으로 활용하는 경험을 쌓았다.

또한, 팀원들과 함께 정기적인 스터디를 진행하며 논문 및 다양한 자료를 조사하고 공유하였으며, 각자 맡은 부분을 팀원들에게 설명하는 방식으로 지식을 확장했다. 이를 통해 협업을 통한 학습 효과를 극대화하고, 실질적인 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있었다.

결과적으로, 실제 연구에 활용할 수 있는 생명정보학 데이터 분석 기술을 익히고, 협업을 통해 실무 경험을 쌓는 의미 있는 프로젝트를 진행했다.

이 프로젝트에서 나는 저개발국의 휠체어 사용자들에게 자유롭고 안전한 이동 환경을 제공할 수 있는 해결책을 연구했다. 특히 동남아시아 지역의 교통 문제와 휠체어 사용자의 이동 제한을 주요 문제로 삼았다.

먼저, 동남아 교통 환경에 대한 조사를 진행했으며, 오토바이 이용 비율이 높고 수도를 중심으로 교통 체증이 심각하다는 점을 확인했다. 또한, 도시철도 및 저상버스 인프라가 부족하여 휠체어 사용자의 이동이 제한되는 문제를 분석했다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 휠체어 트레일러라는 새로운 이동 보조 장치를 제안했다. 이 장치는 휠체어 사용자가 오토바이에 쉽게 연결하여 이동할 수 있도록 설계되었으며, 기존의 대중교통 인프라가 부족한 지역에서도 효율적인 이동 수단이 될 수 있도록 개발되었다.

프로젝트를 준비하는 과정에서, 각 나라별 교통 현황 및 휠체어 이용자의 불편 사항을 조사하고, 실현 가능성을 검토했다. 또한, 제품의 안전성, 내구성, 경제성을 고려하여 설계 방향을 구체화했으며, 기존의 이동 보조 장치들과 비교하여 차별성을 강조했다.

마지막으로, 이 아이디어의 실용성과 사회적 기여도를 강조하는 발표 자료를 제작하고, 효과적인 전달을 위해 팀원들과 발표를 진행했다.

이 프로젝트에서 나는 부인암 관련 데이터 분석 및 자료 정리를 담당했다. 먼저 부인암의 현황과 증가 추세를 조사하여 프로젝트의 개발 배경을 명확히 정리했다. HPV 예방 백신의 확대와 국가암 조기진단 사업의 효과로 자궁경부암 환자는 줄어들었지만, 난소암과 자궁내막암 환자는 매년 증가하는 추세라는 점을 강조하며, 이를 해결할 수 있는 효과적인 검진 방법의 필요성을 설명했다.

또한, 난소암의 낮은 진단율과 5년 생존율에 대한 연구를 통해, 난소암은 증상이 명확하지 않아 조기 발견이 어렵고 생존율이 50% 이하로 떨어진다는 문제점을 분석했다. 이를 통해 프로젝트가 해결해야 할 핵심 과제를 명확히 제시했다.

추가적으로 설문조사를 진행하고 결과를 분석하여, 소비자들이 선호하는 부인암 검진 키트의 가격대(약 4~10만 원)를 도출했다. 또한, 여성들의 부인암 정기검진 인식 부족(70% 이상이 정기 검진 기간을 모름) 문제를 확인하고, 정기적인 검진의 필요성을 강조하는 방향으로 프로젝트를 발전시켰다.

이 외에도 제품 차별화 요소 및 경쟁 제품과의 비교 분석 자료를 정리하여, 프로젝트의 경쟁력을 강화하는 데 기여했다. 최종적으로, 이러한 내용을 발표 자료에 반영하여 논리적인 스토리라인을 구성하고 팀원들과 협업하여 발표 준비를 마무리했다.

이 프로젝트에서 나는 프론트엔드 개발을 담당했다. HTML, CSS, JavaScript를 활용하여 사용자가 직관적으로 이해할 수 있는 UI를 설계하고, 웹 애플리케이션이 원활하게 동작하도록 개발했다. 특히, 티맵/카카오 SDK에서 받아온 실시간 데이터를 시각적으로 표현하여 운전자가 속도와 정지 거리를 쉽게 파악할 수 있도록 했다. 또한, 알림 시스템을 구축하여 운전자가 딜레마존에 진입했을 때 적절한 시각적·청각적 안내를 받을 수 있도록 구현했다.

성능 최적화를 위해 API 호출을 효율적으로 관리하고, 반응형 디자인을 적용하여 다양한 디바이스에서 정상적으로 동작할 수 있도록 했다. 팀원들과의 협업을 위해 Git을 활용하여 버전 관리를 진행하고, 디자이너 및 백엔드 개발자와 긴밀히 협력하여 API 연동과 UI/UX 개선을 수행했다. 결과적으로, 직관적인 사용자 경험을 제공하고 실시간 데이터 기반으로 운전자의 판단을 지원하는 웹 애플리케이션을 성공적으로 구현했다.