송영은 YOUNGEUN SONG | Notion

데이터에 근거한 아이디어를 내는 걸 선호하는 UI/UX 리서쳐 송영은입니다

#UIUX #데이터분석 #AMR #PBV #원격관제 #자율주행차 #웨어러블 #생체인증 #연구개발 #사용성 #보안 #HCI #인간공학 #산업디자인

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이력서 | LinkedIn | GitHub Pages

👩‍🎓 저는 이런 인재입니다.

사실과 데이터에 근거한 아이디어를 내거나 미래의 상황을 예측하는 걸 선호해요
업무 진행 시 전략을 세우며 대비하는 걸 선호해요
타인 혹은 다수의 생각을 통해 합리적인 선택의 기준을 만들어 주위 여러 사람에게 조언과 피드백을 받을 때 성장이 빠릅니다.

🚧 이런 프로젝트를 수행했어요

담당한 주요 프로젝트를 최신순으로 정리했습니다. 각 이미지를 누르면 주요 내용, 역할과 기여도, 참여 기간 등을 확인할 수 있습니다.

주요 프로젝트 포트폴리오

대학원 기간동안 참여한 모든 과제 요약표

※ 학부생 때 참여한 인간 공학 및 산업 디자인 관련 프로젝트는 아래의 웹페이지에서 확인해 주세요:

📝 이런 것들을 사용할 수 있습니다.

보유 기술 목록

언어	활용 수준
Python	Scikit-learn 라이브러리를 활용해 csv 형식인 머신러닝용 데이터를 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝과 훈련 데이터와 테스트 데이터 비율, 리샘플링 양, PCA 사용 시 선택할 컴포넌트 수 등의 변수를 조절하여 동일 오류율이 최소가 되는 생체 인증 모델 생성 가능. 또한 생성한 모델의 분류정확도, FAR, FRR, EER 등의 값 계산 가능.
R	iOS앱에서 수집한 터치 및 IMU 센서 데이터를 퓨전, 결측치 제거, 이상치 보정 등의 과정을 거쳐 머신러닝할 수 있는 csv 형식으로 재가공 가능. 또한 Python으로 만든 머신러닝 모델의 분류 성능을 통계적으로 분석 후 ggplot2를 활용하여 변수에 따라 분류 성능이 어떻게 바뀌는 지를 시각화 가능.
Arduino	압력, 휨, 조도, 터치, 온도 등 다양한 센서로부터 입력값 받은 다음 moving average와 같은 필터로 보정하여 스피커, LED, 스크린, Peltier, Midi 실드와 같이 다양한 출력 방식에 맵핑하여 인터랙티브한 제품 구현 가능.
Processing	아두이노로부터 받은 다양한 센서 데이터를 시각화 가능. 또한 안드로이드 모드를 활용해 커스텀한 멀티터치 기반 제스쳐(예: 앱세서리와 손가락 터치 동시 인식)를 인식할 수 있는 앱 제작 가능.
Swift	사용자가 터치 압력을 조절할 때 변화하는 터치 데이터(터치 위치, 압력, 반지름)와 3차원 움직임 데이터(각속도, 가속도)를 100Hz 이상으로 수집하여 MySQL로 만든 DB에 보낸 다음 DB에서 보낸 머신러닝 모델의 분류 결과를 받아서 실제 사용자인지 여부를 그래픽 피드백으로 보여주는 사용자 인증 실험용 앱을 구현 가능.
Java	Eclipse와 Android Studio에서 Java 언어로 커스텀한 멀티터치 기반 제스쳐(예: 앱세서리와 손가락 터치 동시 인식)를 인식하여 Pure Data를 활용해 작곡할 수 있는 앱 제작 가능. 사용자의 터치 인터랙션을 자동으로 csv 형식으로 저장하여 추후 데이터 분석할 수 있는 기능 구현 가능.
PHP	Swift로 개발한 iOS앱에서 터치 및 3차원 움직임 데이터를 데스크탑의 MySQL로 보내고, MySQL에서 파이썬으로 개발한 머신러닝 모델의 분류 결과를 다시 iOS앱에서 받을 수 있도록 구현 가능.

Research Skill

모바일 및 웨어러블 생체인증 시스템 설계 구현 및 이의 사용성과 보안성 평가 HCI 연구