NAVER-CAMPUS-HACKDAY-2018-WINTER

• https://github.com/NAVER-CAMPUS-HACKDAY/common/issues

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 장편 소설에서 의미 있는 사물을 추출하여 주어진 검색어와 연관된 결과를 제공할 수 있는 추천 시스템이 필요

• 장수 검색 시스템 구현 - 연관된 장수 추천
  • 무료로 배포 되는 e-book 활용 (ex. https://ebooks.adelaide.edu.au/l/literature/chinese/romance-of-the-three-kingdoms/)
• DB 연동 및 UI 구현 불필요
  • 검색을 위해 별도의 DB를 연동하거나, GUI 등을 구성할 필요 없음

• 장수와 연관된 아이템 추천
• 주어지는 문서의 프로세싱 시간/ 정확도 비교

• Java
• Python

• Linux

• 프로그램의 실행 환경은 linux 서버 환경으로 통일합니다.

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 간단한 AI 프로그램을 만들어보자.
• 딥러닝을 적용해보면 재밌을 것 같다.

• 클라이언트(Android/iOS)나 서버 개발 능력

• AI는 직접 구현하거나 다른 모듈을 이용해서 구현해도 됩니다.
• 대전을 위해 네트워크 프로그래밍이 필요할 수 있습니다.
• UI 프로그래밍이 필요할 수 있습니다.

• 자유 선택
• 자바의 경우 좀 더 지원이 가능합니다.

• 안드로이드/iOS or 서버

• 프로젝트 진행 방법을 하나의 시스템을 만드는 협업으로 진행해도 되고, 각자 오목 프로그램을 만들어서 대전하는 형식으로 할 수 있습니다. 방식은 프로젝트원들이 결정합니다.
• 만든 오목 AI간의 대전을 할 수도 있고, 시간 제약 등으로 어렵다면 사람과 대전하는 프로그램을 만들 수도 있습니다.
• 대전을 통한 학습으로 오목 로직이 개선되어 가도록 적용해볼 수 있습니다.
• 학습을 통해 상대방의 다음수가 어디일지 예측하는 것도 시도해볼 수 있습니다.
• 이미지 패턴 인식 같이 다른 방식을 적용해보는 것도 좋습니다.

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 공공 데이터를 기반으로 데이터 베이스 구축하고, 구축된 데이터 베이스를 기반으로 API 서버를 만들고 API를 이용해서 재미있는 서비스 만든다.

개발환경

• 노트북(맥북 혹은 윈도우, 리눅스)
• 자바 및 스프링 기반 지식
• JavaScript 및 템플릿 엔진 사용
• Mysql 지식
• REST API 지식
• https://www.data.go.kr/ 참고

• MySQL을 이용한 데이터 베이스 스키마정의 능력
• API 개발 및 설계 능력
• API 기반으로 UI 개발 능력

• 자바

• 맥OS, 리눅스, 윈도우

• 각종 오픈소스 라이브러리 활용 권장

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 밴드앱과 서버들은 여러 API를 조합하여 서비스를 운영중에 있다.
• 밴드 기능들을 이용하여 간단한 서비스를 만들어 보면서 FrontEnd와 ServerSide의 기술 전반을 활용 할 수 있다.
• 친구 매칭, 협업 도구, 가족간 전자 앨범 등

• OAuth 이해, 로그인 구현
• spring boot, firebase
• 혼자 사용하는 툴이 아닌 '같이' 사용하는 커뮤니케이션 도구/서비스

• angular 6, react, vue.js 등 FE 프레임 워크 사용
• 웹 푸시

• FE : javascript, html, css
• Server-Side: java

• 웹 (firebase, spring)

• 밴드 공식 OpenAPI이외에 추가로 사진, 파일 업로드, 밴드(그룹)생성, 초대, 채팅 등의 내부 OpenAPI가 제공됨.

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 외부 사이트를 크롤링 및 분석하여 적절한 내부 데이터 구조로 변경함으로써 다양한 요구 조건을 만족시킬 수 있는 여러 UI 구조를 쉽게 제공할 수 있도록 한다.

• 크롤러 서버 구현
  • 주기적으로 특정 사이트를 크롤링
  • 클라이언트에서 크롤링 시 생략 가능

• Java, Swift

• Android, iOS, Server (선택)

• 전체 시스템은 크롤링 서버, Android 앱, iOS 앱의 3가지 요소로 이루어진다.
• 클라이언트 앱에서 직접 크롤링하도록 구현할 경우 크롤링 서버는 생략할 수 있다.

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 네이버 검색 결과를 이용하여 간단한 서비스를 만들어 봄
• 검색 결과를 크롤링하여 이미지로 저장하는 배치, 크롤링된 이미지를 뷰잉하는 화면 개발

• Spring Batch 기반의 배치 개발
• Spring MVC 기반의 웹서비스 개발
• Headless Chromium

• 배치 속도 최적화

• JAVA

• 웹

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 네이버, 구글, 페이스북, 유튜브 등 유명 포털 서비스에서 제공하는 오픈 API를 이용하여 현재 이슈가 되는 트렌드는 무엇인지 확인하고, 관련된 컨텐츠를 모아볼 수 있는 페이지를 만들어본다.
• 서비스 개발 과정에서 어떤 데이터를 어떻게 보여주는 것이 효과적일지 고민해볼 수 있으며, 또 각 서비스들이 제공하는 오픈 API를 비교해볼 수 있다.

• 1개 이상의 트렌드 조회 오픈 API 사용 (구글 TREND, 네이버 통합 검색어 트렌드 등)
• 2개 이상의 컨텐츠 조회 오픈 API 사용 (네이버 검색API, 유튜브 검색결과 API 등)
• 결과 화면은 텍스트, 이미지, 동영상의 조합으로 이루어져야 함

• 지난 트렌드 모아보기 기능
• 지난 트렌드 모아보기 화면을 일/시 단위로 나누어 볼 수 있으면 좋을 것 같음.
• 결과물을 정규화하여 저장할 수 있는 DB연동 및 데이터를 정기적으로 수집하는 배치 개발 및 노출 화면 필요.
  
• test case
• test code가 함께 개발되면 좋겠음.

• java, javascript, spring boot

• 상용 웹브라우져

• 개발 환경
  • 노트북 (맥북 혹은 윈도우)
  • 이클립스, intellij 등 IDE
• 자바 및 웹 기본 개발 능력 필요
• 각종 오픈소스 사용 가능

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• Github, Evernote, Dropbox등에 올라간 컨텐츠를 보여줄수 있는 간단한 블로그 서비스를 구현한다.
• API provider/Consumer 역할을 하는 모듈을 개발할 때 준수한 설계/구현능력을 갖춘 서버 개발자가 되어보기

• Github, Dropbox, Evernote 등의 플랫폼에 올라간 Text와 이미지를 보여주는 블로그 서비스를 구현한다.
• 구현기술은 Java /Spring 으로 하고, 멘토가 제시한 라이브러리를 사용할 수 있어야한다.
• 텍스트의 포멧은 Markdown을 우선 지원한다.

• Asciidoc 등 추가 포멧 지원

• Java/Kotlin

• Spring Boot

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 사내에서 Typescript을 많이 사용하는데 유지 보수 등에 자동으로 생성되는 클래스 다이어그램을 활용하기 위함.

• TypeScript의 개발 능력 필요
• UML에 대한 이해 필요
• AST의 이해
• 클래스 다이어그램이 이미지/혹은 다양한 방법으로 표현이 되어야 함.(JSON 형태의 데이터 타입도 가능)

• 시퀀스 다이어그램
• 클래스 다이어그램의 Visualization

• Typescript/JS

• node.js / 최신 브라우저

• AST는 typescript에서 지원해주는 기능을 사용
• graph관련 라이브러리을 사용하는건 가능
• class의 관계도을 찾는건 직접 구현

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채험형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• Serverless에 대한 기본 개념을 이해하고, 이를 활용하여 애플리케이션을 구현해보기

• Serverless 플랫폼인 OpenWhisk와 DB를 연동하여 이미지 저장 시, 자동으로 이미지를 인식하고 해당 - 이미지에 대한 Tag 추가하고 종류에 맞게 분류해주는 기능 구현

• UI로 간단히 이미지 저장 기능 및 자동 분류 되는 모습 구현

• Java/Spring

• Apache OpenWhisk

• Google Recognition API 활용 가능

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

기계인지 사람인지 자동화된 방식으로 구분하여 Turing test 를 수행하는 시스템인 captcha 는 일반적으로 복잡한 이미지 글자를 따로 치도록 하고 있다. 헌데 최근 Machine Learning 의 발달로 이미지 문자의 인식력이 크게 향상 되어 점점 복잡한 이미지를 문자를 이용하게 되는데 이로 인해 사람의 인식도는 낮고 기계의 인식도가 더 높은 경우도 많은 실정이다. 이에 따라 보다 편한 방식의 captcha 를 개발해 본다.

• 네이버 내부의 API 를 호출하여 분류 된 이미지를 불러서 diplay 하고, 이에 맞게 captcha 문제를 제출할 수 있고 이용자가 선택한 이미지가 제출한 문제의 분류에 맞는 것만 선택했는지 확인할 수 있어야 한다.
• 네이버 내부에 분류된 이미지의 분류가 잘 못 될 수도 있으므로 이용자의 feedback 을 통해 이를 정교화 할 수 있도록 해야 한다.

• 본인의 아이디로 전혀 새로운 방식의 captcha를 만드는 것도 가능.

• 자바 및 javascript

• 웹

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

네이버 뉴스에 기사를 제공하는 언론사들은 연재 기사를 주기적으로 작성하고 있습니다. 네이버에는 연재 기사를 따로 서비스하는 영역이 있으나 현재 연재 기사를 자동으로 발굴하지는 못하고 있습니다.
연재 기사를 사람 또는 규칙기반 반자동으로 발견하고, 사람이 말머리 등 규칙을 등록하여, 매칭되는 신규 기사들을 연재로 클러스터링하는 과정을 자동화 할 수 있는 시스템이 필요합니다.

• 검색API, 형태소API 을 호출하고 결과물(XML 또는 JSON 형태)을 파싱하여 데이터로 활용하는 능력
• 연재를 발굴하고 저장할 수 있는 배치 개발
• 발굴된 연재 내용을 확인하고, 서비스 반영을 제어할 수 있는 어드민 개발

• 가능한 부분이 있다면, 기계 학습을 활용
• 누구나 생각할 수 있는 것 말고, 참신한 아이디어!

• JAVA or Node.js

• Linux

• 활용할 수 있는 API는 명세서로 제공합니다.
• 참고 페이지 : https://m.news.naver.com/hotissue/main.nhn?sid1=110&cid=1073439

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 여러 언론사를 통해 네이버로 전송되는 기사들은 기사의 수신/검증/등록/수정/삭제, 서비스 노출의 라이프싸이클을 가짐
• 이런 기사들의 인입/활용/제공등의 기사 이벤트를 보다 체계적으로 관리하고, 현재의 상태를 정확히 모니터링 하기 위한 시스템의 필요

• MySQL, NoSQL(MongoDB 또는 Redis) 기반 뉴스 기사 / 이벤트 저장소 구축
• 제공할 기사 수신 시스템(또는 제공할 저장 DB)와 연계한 배치 시스템 개발
• bootstrap 등의 UI framework(종류는 무관)을 사용한 운영 어드민 UI 개발

• ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana) 기술 스택 기반으로 저장소 및 운영 어드민 대시보드 구축

• JAVA or Node.js

• Linux

• 테스트에 필요한 기사 수신 및 저장 DB 제공

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 네이버 앱의 주된 콘텐츠 소비 방식은 브라우저를 통한 연결로 보다 성능 및 사용성을 높이기 위해서는 네이티브로 구현된 컨텐츠 뷰어의 개발이 필요

• 별도 제공되는 컨텐츠 API를 통해 컨텐츠의 로드 및 뷰 구성 성능을 향상시킨 뷰어 컴포넌트 개발(Facebook Instant Article 참고)
• 컨텐츠 내 영상/비디오 처리
• 성능 향상을 위한 contents preload 전략 수립 및 구현

• 컨텐츠 리액션(좋아요,댓글)의 연동

• iOS : Swift

• iOS

• 컨텐츠소스 및 목록은 API를 통해 제공
• 영상/이미지 처리에 필요한 백엔드시스템은 사내 시스템 활용
• Android 플랫폼은 #37 참고

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 네이버 메인에서 제공하는 수많은 컨텐츠를 피드형 UI로 구성할 경우, 이 때 필요한 백엔드 시스템을 구현

• Redis 또는 MongoDB 기반의 데이터 처리/연동 구현
• 컨텐츠 라이프싸이클의 관리를 위한 배치 구현
• REST API의 구현,성능 최적화

• 컨텐츠 캐싱 전략 수립 및 구현

• JAVA or Node.js

• Linux

• 기본 데이터셋은 API를 통해 제공
• 기 구축된 시스템 명세 제공을 통해 개발 초기 가이드

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '체험형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 차세대 코덱, 4K UHD 등 고화질 컨텐츠의 인코딩 시간 단축을 위해 동영상을 작은 세그먼트로 나눠 인코딩하는 분산 인코딩은 선택이 아닌 꼭 필요한 기술입니다.
• 세그먼트를 고정된 크기로 나누지 않고, 영상의 특성을 고려하여 인코딩 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 영상의 장면 전환 검출, 동영상의 인코딩 과정을 통해 이미지/비디오 처리를 직접 경험할 수 있으며, - 이미지/비디오의 도메인 지식 및 처리능력을 함양할 수 있을 것으로 기대됩니다.

• 동영상의 장면 전환 구간 정보 추출 (Shot boundary detection)
• 추출된 정보를 통해 세그먼트 단위로 인코딩 (FFmpeg 활용)

• 장면 검출부터 트랜스코딩까지 요구사항을 만족할 수 있는 프로그램의 설계 및 구현

• C/C++ (필수)

• C/C++ 개발 가능한 환경 (Linux 권장)

• C/C++ 개발환경 준비
• 이미지/비디오에 대한 기본적인 이해 필요
• FFmpeg 등 개발에 필요한 오픈소스 라이브러리 활용 능력 필요

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• web 기반으로 회원에 대한 등급 별 공지를 빠르게 전달 할 수 있는 어플리케이션이 필요

웹 개발 환경

• 노트북
• 별도의 회원 체계에 대한 구축
• push처럼 새 공지가 로그인 중에 있을때 자동으로 알림
• React, MongoDB, Nodejs or SpringBoot기반 구현

• 다양한 브라우저 환경에서 동작되는 web push 구현 또는 유사한 형태의 알림 기능 구현시 플러스 포인트

• React + NodeJS
• React + Spring 선택

• Linux

• React / NodeJS 조합을 추천

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 업무 효율화를 위해 AI를 기반으로 한 상품 카테고리(분류) 자동 매칭 시스템이 필요

• tensorflow, keras 등 오픈소스 프레임워크를 활용하여 Deep learning으로 구현
• 상품명, 브랜드, 제조사 등 텍스트로 구성된 상품데이터를 입력으로 하여, 해당 상품의 카테고리를 분류하는 알고리즘 구현
• 미리 만들어진 정답셋이 활용할 수 있으며, test set 기준 accuracy 80% 달성을 목표로 함

• 모델 설계시 문서화
• 모델 검증 코드/프로세스 구현시 플러스 포인트

• Python 등

• NSML(미정-네이버 gpu 플랫폼), Tensorflow, Keras등 AI 플랫폼

• 개발환경
  • 노트북
  • tensorflow, keras 등 오픈소스 프레임워크를 활용하여 Deep learning으로 구현
• 참고
  • test set기반으로 80%이상의 정확도 확보

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 사용자의 검색 의도를 파악하고 정확한 검색 결과로 안내하기 위해 자동완성 기능의 고도화가 필요

• Web/Server 개발
  • React / Elastic Stack 활용하여 기능 구현
  • 자동완성에 대한 기본 이해 필요
  • Server side/Client side 모두 구현 필요

• 자동완성 처리후 해당 추천이 잘 되었는 지에 대해 로깅 및 평가 처리가 되면 플러스 포인트

• React+NodeJS,
• Elastic stack,
• MongoDB 등

• Linux

• 색인 작업을 위한 데이터 처리는 언어제약을 두지 않습니다.

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 대용량 결제 데이터를 분석하여 의미 있는 결과 도출 및 시각화

• 데이터셋을 받을 수 있는 인터페이스 개발 ( e.g. File stream 등 )
• 주어진 데이터셋을 기반으로 유의미한 데이터 도출
• 데이터 분석 알고리즘 설계 및 개발
• 결제 데이터 패턴 분석 결과 제공 웹서비스 개발

• 설계 시스템의 class & sequence diagram

• Java, Javascript & HTML

• 웹

• 분석을 위해 사용 할 가상의 사용자별 결제 데이터는 CSV 포맷으로 제공 ( 약 1만 row )

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

실제 sns 서비스에서 follower수, following수에 기반하여 피드를 어떤 방식으로 제공하는지, 또는 모든 피드를 제공하지 않고 효율화를 위해 일부분의 피드만 제공이 된다던지 등등 여러 정책이 있는데 핵데이를 통해 멘티들과 함께 고민 해보고 싶어 해당 주제를 선정하였습니다.

• 친구 맺기/끊기
• 친구 목록 보기
• SNS 글 생성/삭제/수정
• Timeline 구성
• 친구 수 표기

• 많은 친구를 맺은 상태에서 timeline 조회 성능 고도화(ex 500명 이상)
• SNS 데이터 저장 효율화

• java(주언어), javscript(부언어)
• 프론트는 자유, 백엔드는 java, spring이용

• Spring Boot

• 개발 환경
  • 노트북 (맥북 혹은 윈도우)
  • 인텔리J 또는 이클립스
  • jdk8 설치
• 참고
  • 자바 및 스프링 boot 사용 능력 필요
  • sns 서비스에 대한 이해도 필요,
  • 웹 페이지 뷰잉을 위한 약간의 javascript경험,
  • mysql, oracle .. 등등 기본적인 sql db 에 대한 이해도 필요

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 항공권 조회 로그데이터를 바탕으로 여행 경로별 최저가를 추천해주는 기능을 만들어 항공권 서비스를 직접 구현해보는 경험을 할 수 있고, 웹 개발 실무에 필요한 지식들도 배울 수 있음

1. 항공권 조회 API를 이용한 항공권 검색기능 구현
2. 항공권 검색 로그데이터 저장
3. 저장된 로그데이를 기반으로 목적지별 최저가 추천

• 필수기능 외에 구현해보고 싶은 기능이나 고도화 해보고 싶은 기술이 있으면 적용가능

• 자유 선택

• 웹

• Language, Framework 선택 자유
• git 사용방법에 대한 기본적인 이해 필요
• 항공권 API는 행사당일에 제공될 예정

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 해외여행시 사람들은 항공권 티켓을 사진으로 공유하여 인증샷을 남기려는 경향이 있음.
• 티켓인증샷을 통해 자동으로 여행 히스토리를 만들어주며 외부 API 사용 경험 및 실무에 필요한 경험을 쌓을 수 있음

• OCR로 티켓 정보 추출 기능 구현
• 공항 code, location 기반으로 위치 추출 및 저장
• 사용자에게 해당 여행에 대한 meta 정보 입력받아 저장
• 저장된 데이터를 기반으로 GoogleMap 에 방문한 국가 및 meta 정보 표기

• 필수 개발 요구사항 3. 기준 사용자에게 받는 meta 정보는 자유, 사용자의 입장에서 저장하고 싶은 정보들 선택

• 자유 선택

• 웹

• 편의를 위해 Google Vision API를 이용한 OCR 권장. 타 OCR 위한 API 사용 자유 Language, Framework 자유

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 트렌디한, 이슈화된, 실시간 등의 검색을 하기 위해선 score에 기반한 rank 로직이 runtime에도 필요함.
• (예, Learning to Rank) prototype 을 만들어 가능성을 검증한다.

• spark를 사용해서 지도 데이터를 정형화된 포멧으로 변환 및 저장
• 지도 검색 랭킹 모델링
• 지도 검색 서비스 개발
• 로그 기반, 급상승 인기 검색어 및 급상승 인기 장소 추출 및 display(kibana 이용)

• 실시간 데이터의 지도 검색 모델 랭킹 적용을 위해 ES Learning to Rank 플러그인 개발
• 실시간 데이터가 랭킹 모델이 반영된 지도 검색 서비스 개발

• kotlin(or java8), scala(or python)

• (serving) spring boot 2, (engine) elastic search 6.x, (etl) spark 2

• 개발 환경 : Macbook pro, intellij
• raw data가 되는 지도 데이터는 미리 text 파일로 제공함

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

팀 쿡은 AR이 아이폰의 미래라고 했고 iOS 12에 장착된 ARKit 2는 더 강력해졌습니다. 완전히 새로운 모바일 경험으로 가는 문이 우리 앞에 살짝 열려 있는거 같습니다. 미래에 AR이 어떻게 활용될지 궁금해 미치겠다 하시는 분들과 함께 살펴보고 싶습니다.

(1) ARKit을 활용한 앱 프로토타이핑

• World Tracking, World Sharing, Image/Object Detection, Face Tracking, Real-World Positions 등 ARKit의 기능 중 하나 이상을 활용
• SceneKit, SpriteKit, Metal 렌더링 중 하나 활용 (처음 배우는 사람이면 SceneKit 권장)

(2) ARKit 기본 지식

• 온라인 멘토링 기간 내 숙지 필수

(3) 아이디어 개별 선정

• 본인이 하고 싶은 아이디어를 우선하되 멘티간 중복 없이 함께 조정하거나 없으면 멘토가 제시

• Swift

• iOS 12, Xcode 10, ARKit 2와 호환되는 기기 (iPhone SE 및 iPhone 6S 이상)

• 2주 간의 온라인 멘토링 기간 동안에
  • (1) ARKit 공부
  • (2) 주제 선정
  • (3) 개발

을 할 예정이니 주당 최소 10시간 정도의 시간을 투자할 수 있는 분들만 신청 바랍니다.

• 해당 주제 신청 시 ARKit 사용 경험 여부(유/무)와 온라인 멘토링 기간에 본인이 활용하고 싶은 튜토리얼 자료가 무엇인지 밝혀주세요.

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'SNOW'에서 '체험형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

카메라와 머신러닝과 관련된 서비스의 결합을 쉽게 체험할 수 있는 방법으로, 가상의 요구사항을 기반으로 안드로이드 앱을 만들어 봄.

• TensorFlow Android Camera Demo를 기반
• Tensorflow Object Detection API를 통해 피사체의 종류와 상황을 판단하고 미리 Define한 모드로 사진을 촬영하는 앱 개발

• 안드로이드 앱으로 개발하고, 추가적인 기능 혹은 내용은 팀 구성후 안내예정

• 안드로이드 5.0 이상

• 공개된 모델 외에 재학습이 필요한 부분이 발생할 경우는 학습환경 (GPU)서버 지원이 가능함

• 앱 개발환경 : 노트북 ( Android Studio 구동 )
• 자바 및 안드로이드 개발 능력 필요 : Tensorflow Object Dection API를 이용하거나 공개된 model을 이용해서 만들어도 됨

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

댓글에 보면 웹툰에 대한 지식을 자랑하는 사람들을 많이 볼 수 있는데, 이에 착안하여 정말로 누가 가장 웹툰에 대해서 잘 아는지 대결하는 웹툰 퀴즈 서비스 개발

• Vue.js / React / Angular 중 하나의 프론트앤드 프레임워크를 사용하여 개발
• 웹툰에 대한 퀴즈를 등록할 수 있는 기능 개발
• 퀴즈는 정해진 시간에 시작
• 각 퀴즈에서 맞춘 사람들의 숫자가 표시되어야하고, 가장 많이 맞춘 사람의 아이디를 표시
• 웹소켓을 사용하여 실시간으로 퀴즈 대결을 할 수 있도록 개발

• Java, javascript

• 웹

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

• 기존의 토너먼트 혹은 리그방식의 공모전 선출 방식이 아닌 숨은 웹툰 고수들을 찾기 위한 ‘2016 파괘왕 공모전’과 같은 독특한 진행방식의 공모전 웹페이지 개발
• 대결 방식은 작가가 다른 작가들의 원고를 보고 대결 상대를 지목(1인 이상 지목, 기간내 지목한 상대가 없을경우 자동 기권처리). 상대 작가가 승낙을 하면 VS 대결이 성립된다. 이 대결에서 이기면 다음 라운드로 올라가게 되고, 다음 라운드의 대결 방식 역시 동일하다.
• 대결 상대로 확정이 되기 전까지는 대결 상대로 지목한 작가 리스트를 수정할 수 있다.
• 지목으로 인한 대결상대가 매칭되지 않을 경우도 고려해야 한다.

• spring-boot를 이용한 웹 서버 개발.
• spring security로 작가 전용 페이지(작품 정보, 회차 정보, 원고 업로드 페이지)의 접근 권한 분리.
• 공모전 페이지의 보안성 : xss 공격, csrf 공격, file upload 공격, sql injection 공격 등

• 알림 기능 개발 (web service worker push)
• 대결 매칭이 성공되었을 때
• 대결 상대로 지목당할 때

• Java8, javascript

• 웹

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

• 내가 가장 애정하는 캐릭터, 웹툰에서도 최고였으면 좋겠다.
• 웹툰 서비스는 댓글/좋아요 외에 작가와 사용자간의 커뮤니케이션 수단이 부족하다.
• 자기가 좋아하는 웹툰 캐릭터를 직접 투표하여 작가에게 힘을 주고, 캐릭터 선호도에 대한 여론을 반영할 수 있게 한다.
• 확장해서 특정 웹툰에 출연하는 캐릭터들에 대해 투표를 만들어서 작품의 대해 독자들의 의견을 전달하는 통로로 사용할 수 있다.

• 후보 등록 기능
• 유권자 투표 기능
• 실시간 집계 기능
• 대선 실시간 중계 기능 구현
  • 득표율 그래프 구현
  • 서버 푸시 기능 사용
  • CSS 활용 애니메이션 구현

• 실제 대선 중계처럼 여러가지 애니메이션 아이디어 적용

• server : Java(Spring boot)
• client : JavaScript(vue, react 중 택1)

• 웹
  ## 30. 함께 만드는 라이브 웹소설 (a.k.a Google Docs)

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

독자는 저작 및 편집 과정에 직접 참여함으로써 흥미를 느낄 수 있고, 자가 출판(Self-publishing)을 간접 체험함으로써 창작 분야에 관심을 갖는 계기 마련

• 복수의 사용자가 1개의 문서를 동시 편집 가능하며, 편집의 결과는 실시간으로 다른 사용자에게 반영되어야 함
• 복수 사용자의 동일 단락 동시 편집 제한(lock) 기능

• 편집 이력의 조회가 가능해야 함
• 동시접속 테스트 (100인 이상)

• 자유 선택
• 플랫폼

• 기타사항
• 각종 오픈소스 라이브러리 사용 가능
• 샘플 문서 제공 (소설 유형의 콘텐츠)

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

• 선착순 이벤트를 서비스에 도입하는데 반드시 고려해야 할 사항을 검토하여 기술로 녹여내고 검증함으로써 지금까지 배웠던 내용이 어떻게 서비스화 되는지 경험해 볼 수 있다.

• 발급할 쿠키에 대한 정보를 입력할 수 있는 페이지를 제공
• 쿠키를 발급할 수 있는 시점 이전부터 발급 가능한 시점 이후까지 임의의 시간 동안 쿠키 발급 API를 대량으로 호출할 수 있는 환경
• 주어진 조건 (발급 가능 시간, 발급 가능 개수, 중복 발급 제한)을 만족할 경우에 한하여 발급
• 발급된 정보를 조회할 수 있는 페이지 제공

• 요청이 지연될 경우, 몇 번째 대기자인지 노출하고 순차적으로 처리가 완료되면 발급 처리
• 유입에 대한 트래픽 모니터링 도구

• 자유선택

• 자유 선택

• 각종 오픈소스 라이브러리 사용 가능

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

• 블로그/카페 등에서 개인 판매자가 간편하게 결제 시스템을 도입할 수는 없을까?
• 판매 상품관리페이지를 만들고 URL과 상품정보(상품명,가격등)를 입력
• 등록된 URL페이지에 접속하면 익스텐션이 활성화되고 결제로 연결됨
• 익스텐션을 이용한 편리한 결제 기능 제공.

• 익스텐션을 이용한 결제 페이지 구성
• 상품 및 결제 API 설계 및 서버 구성
• 상품 및 결제 정보 저장을 위한 DB 설계 및 상품등록 페이지 구성

• 판매 페이지에서 제공하는 댓글, 장바구니 등을 구현
• 사용자 친화적인 UI 구성

• 익스텐션 : javascript, html, css
• API 서버 : java, javascript, python 등 자유

• 익스텐션 : 크롬, 웨일
• API 서버 : sprint, nodejs, Django, flask 등 자유

!본 주제의 우수참가자로 선정시 '네이버웹툰'에서 학년에 따라 '체험형 인턴십(2,3학년)'과 '채용전환형 인턴십(4학년)'의 참여기회가 주어집니다.

• 다양한 콘텐츠 내에서 어떤 추천 방식을 통해 사용자에게 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있을까?
• 사용자의 콘텐츠 소비 패턴 분석

• 페이징 처리를 통해 다량의 이미지가 끊김없이 노출되어야 한다.
• 콘텐츠 사용량 및 사용패턴을 기록하고 다음 추천시 해당 정보를 활용할 수 있어야 한다.

• 단축키 등 추천 이미지를 사용자가 편리하게 이용할 수 있어야 한다.

• JavaScript(JQuery 등)

• Chrome

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채험형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

여러 인물이 등장하는 동영상에서 특정인물들을 확인하고 추적하는 기술은 비디오 요약, 검색, 보안에서 중요한 기술입니다. 네이버 동영상 서비스의 새로운 에지 있는 서비스로 중요인물 포커싱 비디오 요약기술에 활용하려 합니다.

• 딥러닝 개발 환경
• 노트북 (NSML 활용 예정)
• NSML 접속 및 Python 코드 작업을 위한 개발 환경
• 딥러닝 특히 CNN/RNN등 모델 구현 능력 필요
• PyTorch 나 Tensorflow 구현 능력 필요

• PyTorch or Tensorflow
• Web demo or NSML demo

• Python
• PyTorch or Tensoflow

• Docker / NSML

• 기존 논문 구현으로부터 출발 가능
• 최종 엔드 데모 시연까지 포함

!본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채험형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

QA시스템은 AI Assitant의 필수 기술입니다. 최근 Squad 2.0을 비롯하여 다양한 QA 데이터셋이 공개되고 이를 기반으로 점점더 좋은 성능의 QA시스템이 개발되고 있습니다. 이를 통해 QA에서 강점을 갖는 AI assistant 시스템을 만드는데 기여합니다.

본 주제의 우수참가자로 선정시 'NAVER'에서 '채용전환형 인턴십'의 참여기회가 주어집니다.

• 네이버 앱의 주된 콘텐츠 소비 방식은 브라우저를 통한 연결로 보다 성능 및 사용성을 높이기 위해서는 네이티브로 구현된 컨텐츠 뷰어의 개발이 필요

• 별도 제공되는 컨텐츠 API를 통해 컨텐츠의 로드 및 뷰 구성 성능을 향상시킨 뷰어 컴포넌트 개발(Facebook Instant Article 참고)
• 컨텐츠 내 영상/비디오 처리
• 성능 향상을 위한 contents preload 전략 수립 및 구현

• 컨텐츠 리액션(좋아요,댓글)의 연동

• Android : JAVA/Kotlin

• Android

• 컨텐츠소스 및 목록은 API를 통해 제공
• 영상/이미지 처리에 필요한 백엔드시스템은 사내 시스템 활용
• iOS 플랫폼은 #21 참고