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#신뢰 #체계성 #책임감 #통찰력

저는 데이터와 경험을 통해 신뢰할 수 있는 리스크 평가를 설계합니다.

만다라트와 노션을 활용해 리스크 요인을 체계적으로 관리하고, 변화 가능성에 따른 우선 대응 전략을 설정합니다.

팀 프로젝트에서는 팀장으로서 분석 기획부터 분석, 보고까지 책임감 있게 이끌어 왔습니다.

숫자의 흐름에 숨겨진 신호를 읽고, 실질적인 대응 방안을 제시하는 리스크 분석가가 되고자 합니다.

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👨🏻‍💼 신용분석가로서의 나

• 💡 주요 역량 : Statistical Analysis, Machine Learning, Credit Management(신용관리)
• 📍 금융 데이터 분석 및 시각화, 신용 리스크/이상거래 탐지 모델링

💼 경력

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농림축산검역본부 위험평가과

직책: 선임연구원

재직기간: 2025.03 ~ 현재

주요 업무:

• 가축전염병 국내 유입 위험도 평가와 시나리오 트리 기반 분석 수행
• 축산 관련 연구사업에 대한 데이터 분석 및 통계 기반 리스크 관리 지원, 정책 의사결정 자료 작성
• 가금 생축 및 축산물 수입위험평가 정량적 리스크 평가 기법 개발을 위한 연구

성과:

• 대한수의학회 춘계학술대회 포스터 발표를 통한 연구 결과 공유
• 가금류 형태(종계, 산란계, 육계, 종란)별 질병 유입 시나리오 작성
• 학술 문헌에 기반한 체계적인 위험도 평가 기법 연구 및 개발 </aside>

📝 기타 경험 / 취업 동아리 활동

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🎓 취업사관학교 9기 (2024.03 ~ 2025.02)

• 실전 면접, 자기소개서 첨삭, 비즈니스 매너 등 취업 실무 스킬 집중 훈련
• 1년간 15개 학과 55명 이상과 협업 및 토론하며 소통 능력과 협업 역량 강화

🗣️ 취업 동아리 활동 (2024.03 ~ 2025.02)

• ‘데이터 분석’과 ‘영업/마케팅’ 분야 스터디 및 프로젝트 수행
• 공공데이터 아이디어 공모전 참가, 분석 및 보고서 작성 주도

👥 국립안동대학교 학생회 (2023.02 ~ 2024.01)

• 체육부장으로 학교 및 학과 행사 기획부터 운영까지 참여 및 총괄, 자연대 체육대회 5년만에 1등 최우수상 수상
• 다양한 학우들과의 지속적인 소통을 통해 갈등 조율 및 리더십 역량 강화 </aside>

🧠 기술 스택(능숙하게 사용 가능, 사용 가능)

💼 프로젝트 경험

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채무 불이행 예측 모델 개발 프로젝트

📅 기간: 2025.07 – 진행중

🛠️ 도구: Python (Pandas, Scikit-learn, Seaborn, Scipy.stats)

🎯 목적:

• 대출 데이터를 기반한 채무 이행 가능성 예측
• 금융기관의 신용 리스크 관리 강화 및 사전 대응 체계 마련

🔍 핵심 분석 내용

• 고객의 소득, 직업, 주거방법, 신용등급 등 주요 변수 탐색 및 전처리
• 파생 변수 생성 : 오즈(Odds), WoE(Weight of Evidence), IV(Information Value) 등
• 분류 알고리즘 : 로지스틱 회귀
  • 주요 성능 지표: AUROC, Accuracy, Precision 등
• 정규분포 사용하여 데이터 구성 : 실제 데이터와 유사한 분포를 구현하여 모델 학습의 안정성과 일반화 성능 향상

📌 주요 결과 및 정책 제안

• Train/Test 데이터 기준 AUROC 0.7 이상의 예측 성능 확보
• 채무 불이행 주요 위험군 특성 도출:
  • 연체 이력 보유
  • 짧은 직장 근속 연수
  • 불안정한 거주 형태(예: 월세) 등
• 리스크 기반 고객 세분화 → 한도 조정 및 사전 대응 전략 제안

✅ 기대 효과

• 연체 가능성 높은 고객군 조기 식별 및 대응 강화
• 금융기관의 신용 손실 최소화 및 포트폴리오 리스크 완화
• 데이터 기반 신용 정책 수립 및 리스크 경고 체계 구축 </aside>

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야간 교통사고 분석 및 고위험 지역 도출 프로젝트

📅 기간: 2024.07 – 2024.08

🛠️ 도구: Python (Pandas, Scikit-learn, Folium, Flask), Tableau, MySQL, Excel

🎯 목적:

• 고령 운전자의 증가로 인한 야간 교통사고 다발 문제 해결
• 시인성 향상 정책 효과 검증 및 데이터 기반 우선 적용 지역 선정

🔍 핵심 분석 내용

• 2013~2023년 공공데이터 활용 (교통사고, 인구, 가로등 설치, 주야간 구분)
• 야간 사고율, 주간 대비 1.8배 높음
• 고위험 지역 특징: 가로등 미설치 + 노인 운전자 대상 교통사고 반복 발생
• K-Means 군집화로 청주시·성남시 등 고위험 지역 도출

📌 주요 결과 및 정책 제안

• 가로등 추가 설치, 네비게이션 음성 알림, 주의 표지판 설치 등 제안
• Flask 기반 웹앱으로 지도 시각화 + 정책 리포트 제공

✅ 기대 효과

• 야간 시인성 확보 → 교통사고 예방
• 데이터 기반 정책 → 예산 효율적 분배
• 지자체 대상 보고서 제공 → 정책 실행력 강화

노인 운전자 사고 감소 정책의 타당성 검증 및 우선지역 선정

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🎓 교육 이수 및 자격증