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LinkedIn Profile (Chang-Seong Kim)

✅ All Python Projects

📌 1. 주식정보 크롤링

• 개발 환경 : Google Colab
• 개발 목적 : Python을 이용한 웹 크롤링 경험 및 Colab 활용 겸험 습득
• 개발 내용 : 네이버 증권 사이트를 이용한 삼성전자 주식 정보 수집
• 개발 역량 : Colab 활용, Python의 BeautifulSoup, Pandas, Requests 활용, 웹 크롤링 이해
• 상세 내용 : 깃허브 링크(https://github.com/Kim-src/StockScraper)
• 개발에 필요했던 기능 :
  

🔔 학습 결론

• 웹 크롤링 기능을 구현할 수 있는 간단한 프로그램을 제작하였습니다.
• 웹 크롤링을 이용하여 HTML로 구성된 웹 페이지 정보를 쉽게 가져올 수 있었습니다.
• 더 나아가면 검색 엔진 프로그램 개발에 활용될 수 있을 것 같습니다.
• 그런데 웹 크롤링은 수많은 데이터 분석 방법 중 단지 하나의 도구일뿐이었습니다.
• 물론 자동화 프로그램 개발도 중요하지만 데이터 수집 계획 및 해석 방법이 더 중요한 것 같습니다.

📌 2. VisualCavity AI

• 개발 환경 : Google Colab
• 개발 목적 : GPR 데이터 분석 수준 하향
• 개발 내용 : 싱크홀(공동) 자동 분석 프로그램(VIsualCavity) 제작을 위한 이미지 학습 AI 모델
• 개발 역량 : Python 라이브러리, XML 파싱, AI의 이미지 학습 과정 및 딥러닝 모델 이해
• 상세 내용 : 깃허브 링크(https://github.com/Kim-src/VisualCavity)
• 개발에 필요했던 기능 :
  

🚀 개발 현황

• VisualCavity AI는 싱크홀 데이터 분석 수준을 감소시키기 위해 개발중인 AI 모델입니다.
• 현재 이미지 학습을 위한 초기 AI 모델은 구축되었습니다.
• 추후 준비된 7만장 이상의 이미지를 학습시켜서 AI의 이미지 분석 수준을 상승시킬 예정입니다.

🔔 GPR 데이터 분석

• 싱크홀 이슈가 매년 꾸준히 대두되면서 국가에서는 땅꺼짐 사고를 예방하기 위한 사업을 진행중입니다.
• 땅꺼짐 사고를 예방하기 위해서는 GPR이라는 레이더 장치를 이용하여 도로 하부를 조사해야 됩니다.
• 이때 도로 하부에 빈 공간(싱크홀)이 어느 곳에 있는지, 또는 없는지는 조사하기 전까지 알 수 없습니다.
• 따라서 도로 일부가 아닌 도로 전체에 대해 조사해야 되고 방대한 양의 GPR 데이터가 수집됩니다.
• 수집된 GPR 전자기파 데이터는 전문 프로그램에서 시각화되어 보여집니다.
• GPR 데이터 분석이란 이 시각화 된 데이터에서 싱크홀의 유무를 파악하는 것입니다.

🔔 개발 목적의 이유

• GPR 데이터의 형태는 지하 구조 또는 물질에 따라 다르게 보입니다.
• 그래서 도로 하부 2m 이내의 관로, 자갈, 싱크홀 등의 분포 위치를 대략적으로 파악할 수 있습니다.
• 그런데 이 형태는 분석가의 분석 역량에 따라 다르게 판단됩니다.
• 예를들면 싱크홀 형태인줄 알고 복구를 위해 도로를 뚫었더니 가스관로인 경우입니다.
• 이 경우 땅꺼짐으로 끝날 사고가 더욱 안타까운 가스배관 폭발 사고로 될 수 있습니다.
• 따라서 데이터 분석에 심혈을 기울여야 되는데, 분석해야 되는 데이터량이 하루에 수 km로 방대합니다.
• 그렇기 때문에 싱크홀 분석을 돕는 AI 모델이 개발되면 데이터 분석 수준이 일부 낮아질 것으로 예상됩니다.

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