윤서윤

• 전화: +82 10 3456 7890
• 이메일: seoyun.yoon@email.com
• 위치: 부산, 대한민국
• LinkedIn: seoyun-yoon-atmos

요약

지난 7년간 위성 데이터 분석, 수치 기상 예측 모델 개발 및 기후 변화 시뮬레이션 분야에서 전문성을 쌓은 기상 및 우주 과학자입니다. 정교한 대기 모델링을 통해 태풍 경로 예측 정확도를 15% 향상시키고, 최신 머신러닝 기법을 적용하여 기후 패턴 변화 분석의 효율성을 20% 증대시켰습니다. 복잡한 대기 현상에 대한 깊은 이해와 혁신적인 문제 해결 능력을 바탕으로 연구 및 실용적 응용 분야에서 뛰어난 성과를 창출하고 있습니다.

경력

선임 연구원 (대기 및 기후 모델링), 한국항공우주연구원 -- 대전, 대한민국

3월 2020 – 현재

• 고해상도 수치 날씨 예측 모델 WRF(Weather Research and Forecasting)를 개발 및 최적화하여 72시간 이내의 국지성 호우 예측 정확도를 12% 향상시켰습니다.

• 천리안 위성 2A호(GK2A) 데이터를 활용한 대기 에어로졸 및 구름 특성 분석 시스템을 구축, 미세먼지 예측 모델의 초기 입력 데이터 정확도를 18% 개선했습니다.

• 기후 변화 시나리오(RCP) 기반의 지역 기후 모델(RegCM)을 운영하여 한반도 미래 기후 변화 예측 보고서 작성에 기여했습니다.

• 머신러닝(딥러닝) 기법을 활용하여 위성 영상 기반의 태풍 강도 예측 알고리즘을 개발, 예측 오차를 평균 10% 감소시켰습니다.

연구원 (기상 위성 데이터 분석), 국립기상과학원 -- 서귀포, 대한민국

3월 2017 – 2월 2020

• 정지궤도 위성인 천리안 위성 1호의 대기 관측 데이터를 분석하여 대기 운동 및 수증기 분포 변화를 연구했습니다.

• 위성 기반의 해수면 온도(SST) 및 해양 표면 바람장 데이터를 활용하여 해양-대기 상호작용 관련 연구를 수행했습니다.

• 위성 자료 처리 및 분석을 위한 파이썬(Python) 기반의 자동화 스크립트를 개발하여 데이터 전처리 시간을 25% 단축시켰습니다.

• 학술지에 3편의 논문을 게재하고, 국내외 학회에서 5회 발표하여 연구 성과를 공유했습니다.

학력

서울대학교, 대기과학 박사 -- 서울, 대한민국

3월 2013 – 2월 2017

연세대학교, 대기과학 석사 -- 서울, 대한민국

3월 2011 – 2월 2013

부산대학교, 대기환경과학 학사 -- 부산, 대한민국

3월 2007 – 2월 2011

기술

대기 모델링 및 시뮬레이션: WRF, RegCM, CESM, CReSS, 중규모 수치 모델, 전지구 기후 모델

위성 데이터 분석: 천리안 위성 (GK2A, COMS), MODIS, VIIRS, GOES, ERA5, GFS, 위성 영상 처리, 원격 탐사

프로그래밍 및 데이터 분석: Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, Xarray, Scikit-learn, Tensorflow, Keras), R, MATLAB, Fortran, C++, Linux/Unix

지리 정보 시스템 (GIS): ArcGIS, QGIS, 공간 데이터 분석

전문 분야: 수치 기상 예측, 기후 변화 예측, 대기 오염 모델링, 구름 물리, 복사 전송, 해양-대기 상호작용