기본정보

회 사 명	주식회사 도로		사업자번호	580-81-03064
대 표 자	김진한		홈페이지	https://doroedu.net/
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주	우편번호	15588
	상세주소	경기 안산시 상록구 한양대학로 55 (사동)
사업분야	◦ 디지털 리터러시 교육 : 맞춤형 콘텐츠와 실습 중심 교육 제공. ◦ B2B 솔루션 : 기업 및 기관 대상 캠프, 강의, 콘텐츠 개발, 키트 제작. ◦ B2C 서비스 : 1:1 교육(DIMC 활용) 및 체험형 캠프(도로랜드) 운영.
주 제 품	◦ 제품 - DOROSSAEM 시스템 : 디지털 교육 전문가 네트워크를 통해 맞춤형 교육 제공. 강사 매칭 및 평가 체계 운영. - DIMC 프로그램 : 디지털(D), 인공지능(I), 메이킹(M), 컴퓨팅(C) 역량을 진단하고, 맞춤형 학습 콘텐츠와 커리큘럼 제공. ◦ 서비스 - B2B 서비스 : 디지털 리터러시 캠프, 강의, 콘텐츠 개발, 키트 제작 등 기업 및 기관 대상 디지털 교육 솔루션 제공. - B2C 서비스 : DIMC를 활용한 1:1 프리미엄 교육과 체험형 디지털 캠프(도로랜드) 운영. - 기존 서비스를 플랫폼화하여 디지털 학습 생태계 조성 및 글로벌 시장 진출 준비 중.
회사보유 기술현황 및 업적	특허 : 2종 등록 1종 출원 디자인 : 6종 등록 상표 : 1종 등록, 2종 출원 기업부설연구소(2024.02~) 벤처인증(2024.11~) 23년 기준 6억 매출 달성

사업자등록증	(주)도로_본점_사업자등록증_240325.pdf

회사소개자료	(주)도로-IR.pdf

회사로고	(4).png

기본정보

참여이력	신규		ICT기술분류	미들웨어
사업장주소(본사)	경기 안산시 상록구 한양대학로 55 (사동)			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)	경기 안산시 상록구 한양대학로 55 (사동) 창업보육센터 614호			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
회사소개	◦ 디지털 리터러시 교육 : 맞춤형 콘텐츠와 실습 중심 교육 제공. ◦ B2B 솔루션 : 기업 및 기관 대상 캠프, 강의, 콘텐츠 개발, 키트 제작. ◦ B2C 서비스 : 1:1 교육(DIMC 활용) 및 체험형 캠프(도로랜드) 운영.
주요 제품 및 서비스	◦ 제품 - DOROSSAEM 시스템 : 디지털 교육 전문가 네트워크를 통해 맞춤형 교육 제공. 강사 매칭 및 평가 체계 운영. - DIMC 프로그램 : 디지털(D), 인공지능(I), 메이킹(M), 컴퓨팅(C) 역량을 진단하고, 맞춤형 학습 콘텐츠와 커리큘럼 제공. ◦ 서비스 - B2B 서비스 : 디지털 리터러시 캠프, 강의, 콘텐츠 개발, 키트 제작 등 기업 및 기관 대상 디지털 교육 솔루션 제공. - B2C 서비스 : DIMC를 활용한 1:1 프리미엄 교육과 체험형 디지털 캠프(도로랜드) 운영. - 기존 서비스를 플랫폼화하여 디지털 학습 생태계 조성 및 글로벌 시장 진출 준비 중.
회사보유 기술현황 및 업적	특허 : 2종 등록 1종 출원 디자인 : 6종 등록 상표 : 1종 등록, 2종 출원 기업부설연구소(2024.02~) 벤처인증(2024.11~) 23년 기준 6억 매출 달성
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	1 명	2 명	3 명	2 명	8 명

참여배경

참여배경

참여배경	◦ DIMC(AI 기반 교육 커리큘럼 매칭 시스템) 개발을 진행 중으로, 행정 업무와 데이터 관리 등 실무를 담당할 인력이 필요하며, 교육에 대한 이해와 관심이 있는 인재를 선호. ◦ 인공지능 랩실과의 협력을 통해 기술적 역량은 확보되어 있으며, 실질적인 운영 및 프로젝트 지원 역 할을 수행할 인턴십 참여를 통해 개발 효율성을 극대화하고자 함. ◦ DIMC를 실제 교육 현장에 적용하기 위한 콘텐츠 검증, 사용자 피드백 관리, 결과물 정리 등의 실무를 지원하며, 디지털 교육에 관심이 있는 인턴과 협력하여 실질적인 운영 효율성을 높이고, 교육 현장에서의 실무 적용성을 강화하고자 함.

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	전일제	전일제(09:30 ~ 18:30)
실습조건	휴가	• 월 1회 휴가 부여 (필수) • 자유로운 휴가/반차 사용이 가능
	복리후생	식사(점심) 교통 기숙사
	기타 지원사항	• 일만 공유하는 문화를 지향하며, 개인 업무 스타일에 맞는 시간 사용을 존중합니다.(유연 근무제 시행) • 건물 구내 식당 중식/석식 이용이 가능합니다.(점심 식사 제공) • 개인 업무 스타일에 맞는 주변 기기를 지원드립니다.(키보드, 마 우스 등) • 직무 관련 도서 및 강의료를 지원해드립니다. • 4대 보험 제공

실습환경 사진

프로젝트 내용

프로젝트 개요

프로젝트명	DIMC(AI 기반 교육 커리큘럼 매칭 시스템)
목표	AI 기반으로 디지털, 인공지능, 메이킹, 컴퓨팅 역량을 효과적으로 평가하고, 평가 결과를 기반으로 맞춤형 학습 커리큘럼을 제공하는 시스템 개발. 사용자 친화적인 웹 플랫폼을 통해 학습 경험을 개선하고, 효율적인 교육 콘텐츠 추천 시스템 구현.
주요내용	- 프론트엔드 개발 ◦ React와 Next.js를 활용한 사용자 인터페이스 설계. ◦ TailwindCSS를 사용해 직관적이고 아름다운 디자인 구현. ◦ Chart.js 및 D3.js를 활용한 데이터 시각화 및 대시보드 구성. ◦ 반응형 웹 디자인으로 모바일, 태블릿, 데스크톱 환경 최적화. - 데이터베이스 구축 및 관리 ◦ ERD 기반으로 사용자 정보, 강의 메타데이터, 추천 기록 설계. ◦ MySQL 및 카카오클라우드를 활용한 효율적이고 확장 가능한 DB 구조 구축. ◦ 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터 백업 및 복구 시스템 설계. - AI 기반 수업 추천 알고리즘 개발 ◦ DIMC 점수를 활용한 협업 필터링 및 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘 설계. ◦ 하이브리드 추천 시스템으로 개인화된 학습 경로 제공. ◦ 그래프 기반 알고리즘으로 사용자-강의 관계 분석 및 지속적 개선. ◦ 추천 결과를 대시보드와 웹 인터페이스로 효과적으로 전달. - 실제 교육 현장 적용 준비 ◦ 콘텐츠 검증 및 사용자 피드백 수집. ◦ 결과물 정리 및 교육 투입을 위한 실무 지원.
주요결과물	1. DIMC 스코어 기반 수업 추천 시스템 2. 빅데이터 기반 그래프 추천 시스템 3. 사용자 친화적 UI, UX 4. MySQL 기반 카카오클라우드 연동 DB

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	- AI 기반 교육 콘텐츠 추천 시스템 개발 보조 DIMC 스코어를 활용한 강의 추천 시스템 설계 및 알고리즘 구현 보조 데이터 수집, 전처리, AI 모델 개발 지원 - 데이터 분석 및 관리 추천 엔진 성능 개선을 위한 시스템 개선 카카오클라우드 기반 DB 관리 - 웹 플랫폼 개발 지원 사용자 친화적인 UI/UX 설계를 위한 프론트엔드 개발 지원 백엔드 개발 작업 보조(DB 설계, API 구축)
요구(우대) 역량	1. 버전관리 & 협업 - GitHub와 같은 버전관리 툴 활용 - Notion과 같은 협업 툴 사용 경험 2. 풀스택 개발 역량 - 백엔드 프레임워크(Node.js, Django) 및 데이터베이스 연동 경험(MySQL) - 프론트 프레임워크(React 기반 Next.js) 3. 클라우드 사용 경험 - AWS, kakocloud 등의 사용 경험 4. DB 설계 및 구축 - MySQL DB 설계 및 테이블 생성 - 관계형 데이터베이스 설계 및 ERD 모델링 - 대규모 데이터 처리 로직 경험

실습생 지도계획

지도계획

지도계획

실습기간 동안 실습생의 역량 향상과 프로젝트 목표 달성을 위해 다음과 같은 체계적인 지도와 관리방안 을 마련합니다. ◦ 주간/일일 업무 미팅 및 멘토링 - 주간 미팅 : 매주 월요일 오전 10시 전체 회의를 진행하며, 이후 개별 프로젝트 팀(담당 매니저, 멘토, 실습생) 단위의 미팅을 진행하여 실습과정 중 발생하는 문제점 또는 실습생의 고충을 파악하고 해결방안 을 모색합니다. ◦ 멘토-멘티 1:1 코칭 세션 - 주 1회 이상, 30분~1시간 가량 실습생 개인별 맞춤 코칭 세션을 진행합니다. 멘토링 내용은 주로 실습생이 맡은 업무(프론트엔드, 백엔드, AI 모델 개발, 데이터 전처리 등)에 대한 피 드백, 기술적 조언, 학습 방법 가이드입니다. ◦ 학습 자료 및 업무 매뉴얼 제공 - 회사 내부에 정리된 개발 가이드, DB 설계 문서, 협업 툴 매뉴얼 제공합니다. - 실습생이 필요로 하거나 도움이 될 수 있는 강의 및 자료 등의 학습 자원을 수시로 업데이트하여 지원 합니다. ◦ 성과 공유 및 회고(Retrospective) 세션 - 프로젝트 진행 중간에는 중간 성과 피드백 등을 통해 실습생들의 진행 상황과 결과물 공유합니다. - 중간 및 최종적으로 회고 세션을 마련해, 목표 달성도 및 개선점, 팀워크, 배운 점 등을 서로 공유함으 로써 학습의 선순환 구조를 만들 예정입니다. ◦ 근태 및 일정 관리 - 담당 매니저 또는 멘토가 주 단위로 실습생 근무 태도, 진행 상황 등을 체크하여 필요시 피드백하여 실습기간동안 성실하게 업무에 임할 수 있도록 돕습니다.

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준

실습생 평가에서는 기술 역량, 문제 해결 능력, 협업 태도, 프로젝트 성과 기여도, 성장 가능성 등을 종합 적으로 고려합니다. 구체적으로는 다음과 같은 지표를 제시합니다. - 기술 역량 : 실습생 별 업무관련 코딩 기본 역량, 클라우드 시스템 동작 이해도 - 협업 태도와 커뮤니케이션 : 팀원, 멘토와의 적극적인 협업 및 소통 역량 - 문제 해결 및 업무 추진력 : 오류 발생 시 분석 및 해결 과정에서의 논리적 사고 - 프로젝트 성과 기여도 : 개인별 담당 업무의 달성률과 결과물 품질 - 성장 가능성 : 도전과 학습 의지, 기간 중 눈에 띄는 기술/소통 역량 발전 여부

평가방법

가. 지속적 피드백과 평가(형성평가) 1) 매 주 혹은 격주 단위로 팀 미팅, 멘토링 세션에서 평가 항목(기술, 협업, 문제 해결 등)에 대한 피 드백 제공합니다. 2) Notion 작업, 클라우드 관리 로그 등을 참고해 진행 수준 및 개선 사항을 파악합니다. 나. 중간 평가 1) 실습 중반 기간 중 실습생의 업무 진행 상황을 점검하고, 중간 발표 혹은 코딩 테스트, 실무 역량 평가 등을 실시합니다. 2) 중간 피드백을 통해 후반기 학습 및 프로젝트 참여 방향 조정합니다. 다. 최종 평가 1) 실습 종료 시점에 업무 성과, 기술 역량, 협업 능력 등을 종합적으로 평가합니다. 2) 구체적 평가보고서 작성: 프로젝트 기여도, 운영관리 데이터 첨부 등 라. 결과물 및 포트폴리오 확인 1) 실습생이 기여한 기능 코드, DB 관리현황 등을 종합적으로 확인하여 평가합니다. 2) 최종적으로는 실습생별 포트폴리오를 정리하여 프로젝트 성과를 증빙합니다. 마. 멘토 평가 + 자기평가 병행 1) 멘토, 담당 매니저가 종합평가를 진행하고, 실습생 본인이 진행 과정을 자기평가 최종 리포트로 작성합니다.

추진일정

추진일정

주차	내용
1주차	- 프로젝트 목표 및 DIMC 프레임워크 이해 - 개발 환경 설정(git, react) - 기존 데이터 및 알고리즘 구조 분석
2주차	- 문항 데이터 및 메타데이터 통합 관리 - 데이터 전처리(결측값 처리, 이상값 탐지) - 데이터 탐색 분석(EDA) 수행 - 관계형 데이터베이스 모델링 보조
3주차	- 문항 데이터 및 메타데이터 통합 관리 - 데이터 전처리(결측값 처리, 이상값 탐지) - 데이터 탐색 분석(EDA) 수행 - 관계형 데이터베이스 모델링 보조
4주차	- 개인화된 수업 추천 페이지 UI 프로토타입 구현 - 페이지 연결 및 네비게이션 최적화
5주차	- 추천 결과 시각화 대시보드 개발 - 성능 평가 및 개선 방안 제안
6주차	- DB 구조 분석 - DB 최적화
7주차	- UI/UX를 고려한 기존 DIMC 페이지지 개선 방안 탐구 - 추천 결과 시각화 완성
8주차	- 카카오클라우드 DB 연동 - 접근 속도 및 안정성 테스트 - 인덱싱, 캐싱 등 데이터베이스 성능 최적화 - 대규모 데이터 처리를 위한 쿼리 최적화
9주차	- 카카오클라우드 DB 연동 - 접근 속도 및 안정성 테스트 - 인덱싱, 캐싱 등 데이터베이스 성능 최적화 - 대규모 데이터 처리를 위한 쿼리 최적화
10주차	- API 설계 및 DB와의 통신 구현 - 데이터 읽기/쓰기 작업 및 프론트엔드 연결
11주차	- 초기 추천 엔진 성능 테스트 - DIMC 스코어와 강의 메타데이터를 활용한 추천 로직 설계
12주차	- 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 결합 - 사용자 피드백 반영 추천 로직 설계 - 그래프 알고리즘 기초 적용
13주차	- 추천 결과 프론트엔드 시각화 - 프론트엔드와 백엔드 통합 및 디버깅
14주차	- 모바일/데스크톱 반응형 디자인 구현 - 데이터 백업 및 복원 기능 추가 - 추천 결과 사용자 선호도 데이터 반영
15주차	- 프로젝트 최종 종합 테스트 - 문서, 코드 기반 내용 정리
16주차	- 프로젝트 최종 마무리(성과보고)

기대효과

기대효과

기대효과

◦ AI/디지털 분야 전문 역량 내재화 - DIMC 프로젝트를 진행하면서 AI 기반 교육 콘텐츠 추천 시스템, 대규모 데이터 처리, 클라우드 인프 라 활용 등 회사에 필요한 핵심 기술 스택을 내재화함으로써 향후 다양한 프로젝트에 적용 가능합니다. ◦ 인재 풀 확보 및 조직 역량 강화 - 실습생 참여를 통해 미래 유망 인재를 조기에 발굴하고, 조직 내 실무 역량을 빠르게 보완할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. - 실습생의 혁신적인 아이디어 및 트렌드 반영을 통해 새로운 관점을 조직에 도입하여 팀 전체 역량 강화가 가능합니다. ◦ 기업 이미지 제고 및 산학협력 네트워크 확대 - 학점연계 인턴십 운영으로, 대학교 및 관련 기관과의 유기적인 협력 관계 구축에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. - ICT 분야의 산학협력 프로젝트 경험 축적으로 기업 경쟁력과 사업 확장성을 강화합니다. - 우수한 교육·취업 프로그램을 보유한 기업으로 대내외 인식 제고 및 브랜딩 효과 확보가 가능합니다.

향후 실습생 채용 계획

채용계획

채용계획

◦ 평가 기준 및 선발 프로세스 수립 - 중간 평가와 최종 평가를 통해 실습생의 역량, 적성, 프로젝트 기여도 등을 객관적으로 측정합니다. - 위와 같이 실습기간동안 확인 가능한 실습생의 기술 역량(개발 능력, 문제 해결력), 협업 태도, 회사 적 합성 등을 종합적으로 고려하여 채용 여부 결정합니다. ◦ 정규직 전환 인터뷰(채용 면담) 진행 - 실습 종료 전(또는 종료 직후) 우수 실습생을 대상으로 정규직 전환 제안 및 승낙시 추가 면접을 진행 하여 빠르게 고용이 가능하도록 합니다. - 실습 과정에서 제작한 포트폴리오(소스코드, DB 설계, UI/UX 시안 등)를 바탕으로 역량을 재검증하고 실습생의 본 기업 취업에 대한 관심도를 파악하여 유동적으로 반영할 수 있도록 합니다. ◦ 정규직 채용 후 역량 강화 계획 - 입사 후 일정 기간 On-Boarding 프로그램을 제공하여, 사내 개발 프로세스와 업무 시스템에 빠르게 적응하도록 지원합니다. - 멘토/멘티 제도 유지 및 심화 교육 프로그램, 업무 로테이션 기회 제공 등을 통해 장기 성장 경로 확보에 도움을 줄 수 있도록 합니다.