M.S in Mathematics, 2021 (Yonsei University, Seoul) / B.S in Mathematics & Philosophy, 2018 (Yonsei University,Seoul)

특정 상호작용 하의 동기화 현상을 기술하는 비선형 ODE 시스템인 쿠커-스메일 모델과 그 확장들의 수치적 해를 구하는 시뮬레이션을 진행했습니다. 석사 학위 논문(개명 전 이름으로 표기되어 있습니다)에서 쿠커-스메일 모델을 확률 미분방정식으로 확장한 모델을 하나 제시하고, 에너지 관련 지표를 제시해 특정 조건에서의 해의 존재성과 수렴성을 보였습니다. 또, NumPy를 이용한 수치적 시뮬레이션이 이론과 부합하는지 확인했고, matplotlib을 이용한 관련 시각화 자료들을 포함했습니다.

이후 수렴 속도에 대한 이론적 · 수치적 추정에 대한 후속연구 논문에 참여했습니다. 특히 수치적 시뮬레이션이 이론을 잘 뒷받침하는 것을 보이는데 기여를 했고, 이 논문은 SCIE급 저널이자 SCOPUS 등재지인 "Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation"에 게재되었습니다.

엑셀 파일로 제목 목록을 입력 받아, 대응되는 음악의 세부 정보를 genie.com에서 크롤링한 후 DB 포맷으로 만드는 프로젝트를 했습니다. 이 과정에서 BeautifulSoup, selenium, Pandas 등의 사용법을 익혔습니다.

2019년 동계 산업수학 워크숍에 참석해 강의를 듣고, 결과물로 두 프로젝트를 진행했습니다. 첫 프로젝트는 결정 트리와 랜덤 포레스트를 이용해 Iris dataset을 분류하는 작업이었습니다. 다음 프로젝트에선 부동산 전세거래 공공 데이터를 활용해, 입력한 조건과 유사한 집들을 지도에 시각화 했습니다. 이 과정에서 Scikit-learn, NumPy, Pandas, matplotlib, Folium 등의 사용법을 익혔습니다.

공학수학 과목들의 조교로서 수학 이론 설명 및 문제풀이 등을 연세대학교에서 맡았습니다. 4학기 동안 수업 조교를 하며 미적분학, 선형대수, 상미분방정식 및 편미분방정식, 복소해석 등을 다뤘습니다.

I coded and ran simulations about the Cucker-Smale model, nonlinear ODE system describing the flocking behaviors, and its extensions. Mostly, the works have been done for writing my master's degree thesis(I changed my name from 'Tack Geun' to 'Doeun'). I extended and suggested a model, made indices about energy to prove the theory and proved that there is a condition for flocking by analytic methods. I implemented numerical methods for solving ODE and SDE with NumPy and plotted for showing that numerical results match to theoretical results with matplotlib.

Also, I participated in a follow-up study of the thesis. The main achievement is a development of an index for estimating the speed of convergence. I ran simulations and showed that theoretical achievement is also supported by numerical simulations. The article is published in "Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation", listed in SCIE and SCOPUS.

I crawled datum of musics in the given playlist, from a music streaming site 'genie.com', and exported DB as xlsx file. It was my first time that making a crawling project from zero, so I learned how to choose a proper site and how to analyze the parsed page.

I made 2 programs. The first one is classifing iris data with decision tree and random forest. The second one is suggesting houses and positioning the houses on the map. I became more skillful at using sklearn, Pandas, and Folium through this project. Caused to collisions happened during installing libraries, I learned setting develop environment is so important.

I had taught 'Engineering Math' classes as TA in Yonsei Univ. for 2 years. The classes covered calculus, linear algebra, solving ODE and PDE, and complex analysis.