나의 목표

2021년 목표

대학원 논문

  • 정적분석기를 활용한 교육 플랫폼 제안 및 개발, 운영
  • 재현 가능한 로그 시스템 제안 및 개발

스터디 및 집필

  • React.js, PostCSS 등과 같은 웹 기반 기술
  • Django 관련 학습용 교재 집필

2020년 목표

2020년 전반적인 회고

  • [성과] React.js 등과 같은 웹 기반 기술에 대한 이해도를 높일 수 있는 스터디를 진행하였고, 작지만 꾸준히 논문등을 작성하였기 때문에 작은 발걸음을 놓치진 않았음
    • 학생분들과 호흡을 맞춰서 진행한 강의 덕분에 내가 알고 있는 것들에 대해서 고민할 수 있는 기회가 되었음
  • [반성] 개발을 외부에서 진행, 단조로운 제품을 많이 만들어서 기술적인 도전이 없었음
    • COVID-19로 활동도 많이 줄어들었서 다양한 분들을 만날 수 없었고, 독서를 너무 편중되게 하였음
  • [반성] 부산에 있어서 그런건지, 환경 변화를 너무 늦게 인식하고 생각이나 사고방식이 너무 굳어가는 것은 아닌지 걱정이 될 만큼 변환에 무감각했음(예를 들어, 대부분의 개발자가 Kotlin에 대해서 고민을 하는 동안 별다른 고민이 없었다는 점, 잘 사용하는 기술을 중심으로 모든 일을 풀어내는 등)
    • 무엇보다 변화에 대한 무감각이 개인적인 커리어를 망쳤다고 생각하니 아쉬운 결정이 많았음

대학원 논문 회고

커뮤니티 활동 회고

  • [성과] PyBusan을 통해서 머신러닝 및 데이터분석, 파이썬 기초 등 다양한 스터디를 진행하였음
  • [반성] 너무 기초적인 수준을 반복적으로 작업하고 있다는 생각이 들어서, 2021년은 좀 더 다양한 형태로 발전하면 좋을 듯

개인 스터디 회고

  • [성과#1] React.js를 학습해서 여러모로 잘 사용하고 있으며, 나름의 성과(외주3건)도 있었음
  • [성과#2] 머신러닝과 딥러닝을 사용해서 모델을 만들고 추천 시스템(2곳)을 만들었고, 실제 업무에 활용했다는 점에서 즐거운 좋은 성과였음
  • [반성#1] iOS의 경우 SwiftUI를 제대로 학습하지 못해서 원하는 앱을 출시할 수 없었음
  • [반성#2] Kotlin을 너무 등한시해서 현재의 JVM 생태계 변화를 따라가지 못하고 있음

업무 관련

  • [성과#1] 머신러닝 입문 관련 강의 작성
  • [성과#2] Django 관련 자문을 시작하였음
  • [반성#1] 강의 주제가 다양하지 못함
  • [반성#2] 만들어놓은 프로젝트(온라인 저지) 등을 제대로 활용하지 못했음

2019년 목표

2019년 회고

  • [반성] 내가 하고 해야 하는 것,하고 싶은 것 그리고 할 수 있는 것을 제대로 구별하지 못해서 논문도 회사의 업무도 내가 원하는 만큼 성장하지 못했음
    • 건강도 나빠졌고, 외부활동의 기획도 많이 줄었음

대학원(논문)

  • CQRS/Event-Sourcing 관련
    • Event-Sourcing을 사용한 특정 이벤트 처리에 관한 내용
      • KCC 2019에 아주 간단한 아이디어를 담은 논문 1편 제출
      • ES/CQRS와 관련된 주제를 중심으로 Survey 논문 작성
      • V2X에서 ES/CQRS를 적용한 프레임워크 제안 논문 작성

개인 스터디

머신러닝/딥러닝

  • 1~2분기, 머신러닝/딥러닝 관련 교재를 읽고 논의하는 작은 모임을 진행

수학

  • 선형대수학
    • 1분기, 기초적인 이론 진행 => 실습 병행으로 분량이 넘쳐서 2분기까지 계속 진행
    • 4분기, 이론적인 내용을 Python을 사용해서 코드로 풀어보는 것

2018 목표

2018년 회고

  • 작은 성공과 큰 실패, 시간 관리의 실패는 거의 모든 것을 실패하는 원인

대학원(수료)

  • 2018년 2학기

    • 침입탐지 알고리즘
      • 머신러닝/딥러닝을 어떻게 적용하고, 개선하는지 대략적인 느낌을 가질 수 있었음
      • 머신러닝/딥러닝 논문을 구현하는 과정에서 Python의 강력함을 경험
    • CPS제어 및 분석 알고리즘 특론
      • 머신러닝/딥러닝에서 사용하는 용어와 확률기반 알고리즘에 대해서 자세히 배울 수 있었음
  • 2018년 1학기

    • 알고리즘공학론
      • 이것도 수학이 쏟아질것 같았지만, 작년에 되게 좋은 강의를 해주신 교수님을 믿고 수강신청했음
      • 코드를 기반으로 ‘분석’ 과제를 많이 주셔서, 과제를 해결하면서 많은 기술을 배울 수 있었고, 회사코드에 적당히 적용해서 성능을 높여봄(2.5s -> 0.45ms)
      • 내년에 기회가 되면 그래프 수업을 한 번 더 청강해 보고 싶음
    • 컴파일러구성특론
      • 적당히 바쁜 회사 덕분에 이론적인 부분은 학습을 못했음
      • 모든 시간을(정말 내가 가용할 수 있는 대부분의 모든 시간을) 과제에 투자했음
      • HaskellHappy는 마스터한 듯
    • 논문주제 선정
      • 함수형 언어 기반, 병렬/동시성(feat. 파이프라인) 을 중심으로 찾아보고 있음
      • 관련 논문 읽고 있는데, 이상하게 와 닿지 않음
      • 흠… 일단 올해는 이걸로 밀고 나가는 중

2017 목표 및 평가

2017년 회고

  • 목표를 현실적으로 잡아야겠으나, 욕심을 줄이진 않아야겠음

대학원(파트타임, 박사과정)

  • 2017년 2학기
    • 소프트웨어 공학 특강
      • 패턴과 전략에 대해서 생각해 볼 수 있는 계기가 되었음
      • 직장생활 하기전에 이런 이론적인 배경을 갖췄다면 더 좋았을텐데 너무 하는 생각이 많이 들었음
      • 그리고 내가 지금 이전 회사에서 기획자/PM이 했던 것들이 왜 필요한 일인지 깨닫게 되었음(성불하는 중인가?!)
    • 빅데이터 분석
      • 분석에 필요한 기본 알고리즘을 공부할 수 있어서 좋았음
      • 데이터 마이닝 알고리즘을 깊이 있게 배울 수 있는 기회였으나, 내가 따라가지 못해서 아쉽게도 많이 배울 수 없었음
  • 2017년 1학기
    • 생물정보학
      • R을 처음 사용해봤음.
      • 빅데이터(!)라는 용어가 적합한 분야가 아닐까 생각했음
      • 검색 알고리즘을 많이 배웠음
    • 그래프 이론
      • Python으로 과제를 진행
      • 대학원 수업답게 ‘수학’이 우르르 쏟아졌음
      • 교수님 설명이 좋아서 쉽게 이해했으나, 집에 오면 초기화되는 마법(!)
      • 복습이 필요하다고 생각해서 복습했음
    • 객체지향 설계
      • 엄청 도움이 되었음
      • 대충 알고 있던 것을 좀 더 자세히(자세한 대충?이냐?) 알게 되었을지도 모름

2016

2016년 회고

  • 올해도 나름의 목표를 열심히 했고, 내년에도 꾸준히 도전하자!
  • 데이터 분석은 꾸준히 하려고 했으나, 몇권의 책과 약간의 연습만 했음
  • 앱은 꾸준히 연습해 안드로이드 앱은 성공적이라 할 수 있으나, iOS도 소득이 없음