인턴 생활기 시즌 2 # 1 
 7 월 1 일 부터 7 주간 분석 모델링 팀 에서 2 명 의 사원 이 인턴 의 업무 를 수행 하 게 되 었 습니다 . 인턴 생활 동안 저희 가 배우 고 느낀 바 를 간략 하 게 나마 전달 해 드리 고자 합니다 . 매주 성장 해 나가 는 모습 지켜 봐 주 시 면 감사 하 겠 습니다 . 
 A - 안녕 하 세요 . 저 는 컴퓨터 공학 과 통계학 을 전공 하 였으며 데이터 분석 과 머신 러닝 관련 공부 를 하 고 있 습니다 . 지금 까지 진행 했 던 프로젝트 들 로 는 Expedia 데이터 관련 패키지 를 사 는 사람 들 을 분류 , zebrafish 가 돌연변이 인지 에 대한 분류 등 이 있 습니다 . 
 B - 안녕 하 세요 . 저 는 통계학 을 전공 하 고 머신 러닝 / 딥 러닝 모델링 에 흥미 가 있 습니다 . 데이터 분석 과 관련 하 여 다양 한 공모전 참여 , 동아리 활동 을 통해 이 분야 를 공부 해 왔 습니다 . 
 입사 첫날 , 저희 가 찾 은 곳 은 R & D 센터 의 NC University 였 습니다 . 이곳 은 사내 직원 들 을 위한 다양 한 교육 , 행사 들 이 열리 는 곳 으로 쾌적 한 환경 이 조성 되 어 있 었 습니다 . 모든 직무 의 인턴사원 들 이 이곳 에 모여 Ice Breaking 시간 을 가졌 고 첫 교육 으로 는 회사 의 사업 에 대한 소개 , 사내 제도 와 각종 복지 에 대한 안내 를 받 을 수 있 었 습니다 . 이어서 보안 에 대한 교육 을 받 았 는데 , 아무래도 데이터 를 직접 다루 는 직무 이 다 보 니 사내 보안 사항 에 대해 더 귀 를 기울여 들 었 던 것 같 습니다 . 회사 에서 진행 되 고 있 는 많 은 일 들 은 보안 이 유지 되 어야 하 기 때문 에 회사 에서 하 는 어떠 한 일 들 이 보안 규정 에 어긋나 는 일 인지 , 사용 하 고 있 는 여러 보안 프로그램 들 은 왜 설치 해야 하 는 지 등 에 대해 교육 을 받 았 습니다 . 이 를 통해 철저 한 보안 유지 가 매우 중요 하 다는 것 을 알 수 있 었 습니다 . 
 엔 씨 소프트 의 인턴 십 과정 은 해당 직무 의 멘토 님 과 함께 하 는 제도 로 이루어져 있 습니다 . 일 대 일 로 회사 적응 을 위한 안 내와 더불 어 업무 중 에 생기 는 질문 에 친절히 답변 해 주 시 는 등 인턴 사원 을 배려 해 주 는 좋 은 제도 라고 생각 했 습니다 . 그렇게 저희 는 각 부서 의 멘토 분 들 의 인 솔하 에 각자 의 팀 으로 이동 했 습니다 . 
 데이터 플랫 폼 실 설 명회 참석 
 엔 씨 소프트 Data Center 에 는 분석 모델링 팀 외 에 도 많 은 데이터 관련 팀 이 존재 합니다 . 그 중 데이터 플랫 폼 실은 분석가 가 데이터 를 쉽 게 접근 하 고 분석 할 수 있 도록 다양 한 데이터 관련 서비스 를 개발 하 고 운영 하 는 조직 입니다 . 따라서 이 조직 에서 어떤 일 을 하 고 어떤 서비스 를 운영 하 는 지 알 아 두 는 것 은 저희 처럼 회사 에 첫 입사 한 분석가 들 에게 꼭 필요 한 일 입니다 . 
 마침 이번 주 에 데이터 플랫 폼 실 에서 주요 업무 설 명회 를 열 어 주 셨 는데요 . 구체 적 으로 어떤 일 을 하 는지 에 대해 들 을 수 있 어서 좋 았 습니다 . 신규 입사 자 를 포함 한 데이터 플랫 폼 실 의 업무 에 관심 이 있 는 직원 을 대상 으로 한 세미나 였 기 때문 에 다양 한 업무 들 을 쉽 게 파악 할 수 있 었 습니다 . 주제 로 는 게임 로그 데이터 의 구축 과 활용 , 모바일 데이터 분석 에 사용 되 는 MAP , 유저 들 관련 데이터 수집 , Hive DB 의 전체 적 인 구조 등 이 있 었 습니다 . 이용자 로서 는 전혀 알 지 못했 던 것 들 이 기에 정말 흥미 롭 고 많이 배울 수 있 는 시간 이 었 습니다 . 이렇게 타 팀 간 에 도 지식 을 공유 할 수 있 는 장 이 마련 되 어 있 어 , 사내 데이터 구축 과 분석 시스템 의 흐름 을 이해 하 는 데 도움 을 주 는 설 명회 였 습니다 . 
 앞 으로 의 여정 
 그렇 다면 I & I 실 의 분석 모델링 팀 에서 는 어떤 업무 를 수행 하 고 있 을까요 ? 이 부분 에서 궁금증 이 많 으실 것 같 습니다 . 다양 한 분석 업무 가 수행 되 고 있 지만 저희 가 수행 할 두 가지 분석 을 안내 해 드리 겠 습니다 . 
 먼저 , 악 성 유저 ( 이하 봇 ) 탐지 가 있 습니다 . 작업장 이 라고 불리 는 봇 을 올바르 게 제재 하 는 것 은 게임 운영 에 있 어 아주 중요 한 일 입니다 . 봇 은 노력 을 들이 지 않 고 도 24 시간 내내 캐릭터 를 육성 하 는 편법 으로써 일반 유저 에게 상대 적 박탈감 을 느끼 게 하 고 , 재화 를 비 이상 적 으로 취득 하 여 게임 내 경제 에 악영향 을 끼칩니다 . 이러 한 봇 들 은 일반 유저 들 과 는 게임 플레이 패턴 이 상이 할 것 이 므로 유저 들 의 게임 로그 데이터 를 분석 하 면 이 유저 가 봇 인지 아닌지 탐지 할 수 있 을 것 입니다 . 따라서 분석 모델링 팀 에서 는 머신 러닝 기법 을 이용 하 여 봇 을 탐지 하 여 운영 팀 에서 봇 들 을 효과 적 으로 제재 할 수 있 도록 돕 고 있 습니다 . 
 둘째 , 모바일 마케팅 데이터 분석 입니다 . 현재 진행 중 인 분석 은 광고 효과 에 대한 것 으로 리니지 M 에 유입 된 유저 들 중 , 광고 매체 로 유입 된 유저 와 그렇 지 않 은 유저 들 의 차이 를 비교 하 는 것 입니다 . 두 그룹 이 매출 , 전투 유형 , 잔존 율 , 컨텐츠 이용 등 에서 어떠 한 차이 가 있 는지 분석 하 고 , 이 를 마케팅 전략 에 반영 하 는 것 이 목적 입니다 . 사용 되 는 게임 로그 데이터 는 매일 수 TB 가 생성 된다고 하 는데 , 이렇게 큰 데이터 가 담 고 있 는 정보 를 모형 에 반영 시킬 수 있 다는 것 이 놀라웠 습니다 . 
 인턴 생활 을 한지 한 주 밖 에 되 지 않 았 기 때문 에 아직 본격 적 인 업무 를 시작 하 지 는 않 았 지만 데이터 마이닝 과 관련 하 여 배웠 던 것 들 이나 , 참여 했 던 프로젝트 들 과 의 연관 성 을 찾아볼 수 있 어서 흥미 로웠 습니다 . 아직 배워야 할 것 도 많 고 직접 해 봐야 할 것 도 많 기 때문 에 앞 으로 의 인턴 생활 이 많이 기대 가 됩니다 !