<팀원>

사회학과 김형주

금융공학과 이충희

소프트웨어학과 임정훈

디지털미디어학과 정준희

소프트웨어학과 홍승미

<팀원별 활동 내용>

김형주

- LG Aimers AI Essential Course를 완강하며 머신러닝·딥러닝 기초와 Python 기반 실습을 수행

- Aimers 해커톤에 참여, 팀원들과 주제 선정 → 데이터 전처리 → 모델 구축 →발표까지 협업 경험

- 카카오 코딩테스트 문제를 중심으로 Python 문제풀이 훈련을 꾸준히 진행

- 7/19 시험을 목표로 정보처리기사 실기 대비: 기출문제 풀이, 알고리즘/데이터베이스 파트 집중 학습.

이충희

- 전공 과목 운영체제와 네트워크 이론을 복습하며, 주요 개념을 정리

- 자료구조/알고리즘 기초 문제를 다시 풀며 기초기반 보강

- 금융수학 교재를 통해 확률/통계 기반 금융 모델 학습, Python으로 간단한 파생상품 가격 계산 프로그램 구현

임정훈

- 공룡책을 바탕으로 프로세스/스레드, 메모리 관리, 파일 시스템 등 운영체제 핵심 단원을 매주 정리하며 학습

- 운영체제 개념을 실제 실습 환경(VM, 리눅스 명령어 실습 등)과 연결하여 이해도를 높임

- 백준, 프로그래머스 플랫폼에서 Python으로 실전 난이도 코딩테스트 문제 풀이를 지속적으로 수행, 풀이 과정을 블로그에 기록

- MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 AI 기반 서비스 설계 및 구현. API 연동, 서비스 구조 설계, 간단한 프로토타입 제작을 진행

정준희

- 부족한 알고리즘 개념을 보충하기 위해, 문제 풀이 후 해설 복습 및 노트 정리

- Python 기반으로 코딩테스트 플랫폼 문제 풀이

- 책갈피 웹앱 - 개발 프로젝트 착수: DB 설계, REST API 기본 구현, Flask/Django 기반 백엔드 학습 시작.

홍승미

- Figma 기초 튜토리얼 학습 후 간단한 모바일 앱 UI 시안 제작

- Java 기본 문법, 객체지향 개념 학습 및 소규모 콘솔 프로그램 제작

- 자료구조 기초(스택, 큐, 연결리스트) 학습 및 예제 문제 풀이

<팀원별 최종성과>

김형주

- LG Aimers: Essential Course를 완주하고 AI 실습 프로젝트에 참여, 기본적인 AI 모델 학습 및 적용 경험을 확보. 해커톤 참여를 통해 협업 및 문제 해결 경험 쌓음

- 코딩테스트 대비: Python 기반으로 카카오 그룹 코딩테스트를 대비하며 실전 난이도의 문제 풀이 경험 확보

- 자격증 준비: 정보처리기사 실기 준비 및 응시 완료. 시험 대비 과정에서 전산학 핵심 이론과 실무적 문제 해결 능력 강화

이충희

- 운영체제/네트워크 학습: 전공 2학기 과목을 대비하여 이론과 실습 기반의 학습을 체계적으로 진행

- 자료구조/알고리즘 복습: 기본기를 재정비하며, 코딩테스트 기초 문제풀이 능력 확보

- 금융수학/파생상품 학습: 금융공학적 수학적 모델을 학습하고, 간단한 파생상품 구현까지 실습

임정훈

- 운영체제 학습: 공룡책(Operating System Concepts)을 통해 OS의 프로세스 관리, 메모리 관리, 파일 시스템 등 핵심 주제를 체계적으로 학습

- 코딩테스트 대비: Python으로 다양한 실전 문제를 풀면서 자료구조/알고리즘 개념을 강화. 주로 백준, 프로그래머스 문제 풀이를 통해 효율적인 코드 작성 연습 진행

- MCP 개발: MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 AI 서비스 개발을 진행하며, 실제 애플리케이션 구조와 연동 로직을 설계·구현. 프로젝트를 통해 시스템 아키텍처와 AI 서비스 파이프라인 이해도를 높임

정준희

- 자료구조/알고리즘 학습: 코딩테스트 문제풀이 과정에서 부족했던 개념을 보완하고, Python을 통한 문제풀이 역량 강화

- 코딩테스트 대비: 문제풀이 경험을 쌓으며, 시간복잡도와 공간복잡도를 고려한 효율적인 풀이 방법 연습

- 책갈피 웹앱 개발: 개인 프로젝트로 웹앱을 설계하며 백엔드 지식(REST API, DB, 서버 구조) 학습 시작

홍승미

- Figma 학습: 기본적인 UI/UX 툴 활용법 숙지, 간단한 화면 설계 및 디자인 경험 확보

- Java 학습: 객체지향 개념과 기본 문법을 학습, 간단한 프로그램 구현 가능 수준 도달

- 자료구조 학습: 스택, 큐, 리스트 등 기초 자료구조 개념 학습

<팀원별 향후계획>

김형주

- LG Aimers 과정에서 배운 AI 지식을 추가 프로젝트로 확장, Kaggle 등 실전 데이터셋 도전

- 코딩테스트는 난이도 높은 기업 문제를 중심으로 실전 감각 유지

- 자격증은 정보처리기사 합격 이후, ADsP·SQLD 등 데이터/분석 자격증으로 범위를 확장

이충희

- 전공 과목은 중간·기말 프로젝트에 활용될 수 있는 심화 학습 진행

- 자료구조/알고리즘은 중급 난이도 문제 풀이 확장 및 코딩 인터뷰 대비

- 금융수학은 파이썬 기반 금융 모델링 프로젝트 수행 → 금융·IT 융합형 커리어 강화

임정훈

- 운영체제: CS 전공 과목 학습과 병행하여 프로젝트/과제에 직접 적용 → 개념의 실무적 연결 강화

- 코딩테스트: 실전 모의 테스트 주기적 실시, 문제풀이 블로그/깃허브 정리를 통해 누적 학습 효과 확보

- MCP: AI 서비스의 기능 확장(예: 사용자 맞춤형 기능, API 최적화) 및 실제 배포 경험 쌓기

정준희

- 알고리즘 학습은 주제별 정리(DFS/BFS, DP, 그리디 등)를 체계적으로 진행

- 웹앱 프로젝트는 기능 확장(회원관리, 즐겨찾기 공유 기능 등)과 실제 배포 경험(Vercel/Render 등) 확보

- 코딩테스트와 병행하여 웹·백엔드 역량을 실무 수준으로 끌어올리기

홍승미

- Figma는 협업 프로젝트에 직접 UI 시안 제작 → 실전 디자인 경험 확립

- Java는 스프링(Spring) 기초 학습으로 확장하여 백엔드 개발 진입 준비

- 자료구조는 코딩테스트 기본 문제 풀이와 병행하여, 알고리즘 문제 해결력 강화

<발표자료>