🔗 namui-wiki.life IT 서비스 메이커들의 소셜 네트워크, Disquiet 트렌딩 프로덕트 1위 달성! 🔗 디스콰이엇 메이커로그 보러가기 📜 Contents 해당 프로젝트는 IT 비영리 단체 DND에서 진행한 웹프로젝트며, 이후 팀원들끼리 지속적인 유지,보수를 진행하고 있습니다. 현재 ver. 1.2.1 까지 배포되어있는 상태입니다. 1. Intro 연예인들의 나무위키처럼, 다양한 사람들이 나에 대한 정보를 기록해주고, 모아보고, 이를 읽어본다면 재미있는 서비스가 되지 않을까에서 시작하게 되었습니다. 남들이 적어주는 나만의 나무위키가 있는 것이죠! 2. Ideation 남의위키를 통해 타인으로부터 보여지는 나의 모습을 파악하고, 자신에 대해 새롭게 알고 싶어하는 사람들의 니즈를 반영하고자 했습니다. 타인의 눈으로부터 본 나를 발견하고 탐구하는 소셜 플랫폼으로서, 다양한 사람들 속에서 형성되는 나의 여러 모습을 확인하며 나에 대한 이해를 돕고자 하는 서비스를 만들…

🔍 Description 연말 연시 새해 축하 카드 & 플레이리스트 공유 서비스이며 현재 백엔드, 디자이너 지인과 함께 3인으로 진행중인 프로젝트이다. 배포 이후 트래픽을 다루는 경험을 위해 자체적으로 진행했으며, 연말 연시를 타겟으로 현재 구현 중인 단계이다. 📜 Contents 유저는 다양한 디자인의 카드를 직접 작성하고 제작한 뒤, 플레이리스트에서 음악을 선정해 앨범 형태로 메세지를 전달할 수 있다. 자신의 메인 화면에서 작성한 모든 카드들을 모아볼 수 있으며, 사람들이 보낸 플레이리스트를 확인할 수 있다. 카카오톡 URL 공유 서비스를 기반으로 연말연시에 축하 메세지를 보내는 서비스이다. ✅ Core Role - 웹 프론트엔드 전반 개발, 반응형으로 모바일 뷰 최적화 구현 목표: 올해 크리스마스 시즌, 실제 사용자단에 배포예정 크리스마스 기간에 사용자 경험을 바탕으로 트래픽 대비, UI, UX 개선을 진행하여 일명 ‘새해 첫곡’ 시즌인 연초에 버전2를 배포하는 것 🔍 Des…

🔗 https://sttock.vercel.app 🥇 2023-1학기 아주대학교 SOFTCON 미디어프로젝트 부문 최우수상(1위), 인기상(온라인투표) 1위 수상작 📜 Contents 해당 서비스는 아주대학교 미디어프로젝트 수업 내 프로젝트이자 2023 아주대학교 SOFTCON에 출품한 프로젝트입니다. 1. Description 본 서비스는 가정집에 생활용품 재고관리 개념을 적용하여 보다 현명한 소비가 가능한 사용자 경험을 제공하고자 했습니다. 여성의 월경 관리 어플리케이션에 착안하여 구체적으로는 상품의 다음 예상 구매 시기를 예측하고 구매 예정일을 계산하는 로직을 적용하고 있습니다. 이를 통해 개개인이 자신의 생활용품을 관리하는 과정 자체를 형식화 하는것을 목표로 하고자 합니다. 2. Background 유저가 생활소비재를 구매하여 상품정보를 입력하면, 각 소비재의 평균사용량을 이용하여 소진 예상일자를 계산합니다. 상품 등록 구매한 상품의 상품명, 구매일자, 용량, …

ℹ️ Informations (주)슈프리마의 개발 사업 본부 슈프리마ID의 개발 품질팀 C 및 C++ 로 윈도우 MFC 프로그램 개발 신규 모바일 솔루션 앱의 기능 성능 검증 QA 업무 진행 첫 인턴 경험이자 초점을 둔 목표 : 기획자, 디자이너, 개발자의 협업에 참여하는 QA의 역할을 수행하며 기획부터 배포까지의 프로세스를 이해하는 경험을 쌓고자 함. 🗂️ Tasks & Projects 신규 개발 및 변경된 Finger, Doucment, 인감, Mobile Solution에 대하여 제품 기능과 성능에 대한 전반적인 품질 활동을 진행 Enrollment Scanner, Authentication Scanner 의 Matching 성능 확인 DB 수집 및 Tool 작성 및 결과 도출 자사 Device 및 SDK 을 활용한 지문인식 및 매칭 프로그램 데모 구현 프로젝트 참여 통합 Mobile Solution의 동작을 이해하고 각 Solution에 따라 기능 & 성능 검증 진행 인증, 등…

🔍 Description 데이터사이언스개론 - 최종프로젝트 (TF-IDF 모델을 이용한 장르기반 네이버 웹툰 추천 서비스) kaggle에서 찾은 네이버웹툰에서 서비스되는 2100편 이상의 웹툰들과 네이버 베스트도전의 3100편 이상의 웹툰들에 대한 데이터셋을 통해 원하는 데이터를 가공하여 추천 서비스를 만들었다. 현재 연재중인 (2022.12.08 기준) 월요일 ~ 일요일 웹툰 584편 데이터 크롤링 과정, 데이터 가공 과정 전반에 참여했다. 정확도를 향상시키기 위해 TF-IDF 모델을 이용하여 웹툰 시놉시스와 시나리오를 읽고 장르기반 추천 서비스를 만드는데 기여했다. 📜 Contents 한국콘텐츠진흥원 실태조사에 따르면 웹툰 선택 기준 중 ‘소재와 줄거리’가 35.7%로 높은 비중을 차지하고 있음을 알 수 있다. 하지만 웹툰 플랫폼에서는 장르별로 웹툰을 구분해주지만 비슷한 시놉시스로 묶는 기능이 없어, 시놉시스가 비슷한 웹툰을 추천해주는 기능을 구현하고자 했다. ✅ Core R…