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“좋아하는 스포츠에서 시작해 스마트시티 문제 까지, 데이터로 질문을 던지고 답을 찾는 사람입니다.”
Name: 김태형
Mail: [email protected]
Tel: 010-3344-5837
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학력
(2017.03~2020.02) 상원고등학교 졸업
(2023.03~2027.02) 한남대학교 빅데이터응용학과 졸업
자격증
(2024.09) 데이터분석 준전문가(ADsP)
수상
(2025.11) 2025년도 오픈데이터 자료 활용 KBO 빅데이터 콘테스트 한남대학교 스마트융합대학장상
(2025.02) 지역사회 문제해걸형 빅데이터/AI 활용 공모전 한남대학교 총장상
(2024.08) 소프트웨어 인재육성 캠프 동상
병역
(2021.05~2022.11) 육군 병장 만기전역
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스포츠 데이터 분석가를 지향하며, 스마트시티 문제를 공간 분석으로 풀어온 데이터 분석가 김태형입니다.
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초등학생 때부터 야구를 좋아했고, 지금은 매일 경기를 챙겨보는 SSG 랜더스의 팬입니다. 좋아하는 종목을 데이터로 직접 다뤄보고 싶어 KBO 시즌 순위 예측과 NBA 플레이오프 예측 프로젝트를 진행했습니다.
KBO 프로젝트에서는 7시즌 분량의 기록을 직접 크롤링해 포아송 회귀 모델을 만들었고, 10개 구단 중 6개 팀의 최종 순위와 우승 • 준우승 팀을 맞혔습니다.
평소 즐겨 보던 세이버 메트릭스 지표들이 실제 예측 변수로 어떻게 작동하는지 확인하는 과정이 즐거웠고, 이 분야를 더 전문적으로 공부해 직접 지표를 설계하는 분석가가 되고싶다는 목표가 생겼습니다.
응원하는 팀이 있어도 모델의 결론은 데이터에 따랐고, 그 예측이 실제 결과와 일치했던 경험은 분석을 대하는 태도를 배우는 계기가 되었습니다.
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현재 가장 많은 경험을 쌓은 영역은 도시 문제에 대한 공간 분석입니다.
서울에서는 경사도를 반영한 보행 네트워크로 대중교통 취약지역을 진단했고, 천안에서는 설치 사례가 없었던 쿨링포그 입지 문제를 대전의 배치 패턴을 분석해 풀었습니다.
대전 트램 정거장 타당성 프로젝트에서는 네트워크 중심성부터 TOPSIS까지 이어지는 다기준 의사결정 과정으로 정거장의 타당성을 평가했습니다.
도시마다 문제의 성격이 달랐기 때문에, 각 문제에 맞는 방법론을 찾는 것을 핵심 분석 과제로 삼았습니다.
스포츠와 도시가 별개의 영역이라고 생각하지는 않습니다. 구장 특성이 팀 성적에 미치는 영향처럼 스포츠 데이터에도 공간의 문제가 들어있다고 생각합니다. 두 경험이 만나는 지점의 분석을 해보고 싶습니다.
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필요한 데이터가 없으면 크롤링으로 직접 수집하고, 분석 결과는 실제로 쓰일 수 있는 형태까지 만들려고 합니다.
라즈베리파이와 YOLO로 만든 열람실 모니터링 시스템을 실제 열람실 72석에 설치해 시연하면서, 수집부터 분석, 시스템 구축, 배포까지의 과정을 처음부터 끝까지 경험했습니다.
결과를 부풀리지 않는 것을 원칙으로 삼고 있습니다. 각 프로젝트 페이지에는 성과와 함께 한계점과 보완 방향을 그대로 적어두었습니다.
모든 프로젝트 코드는 GitHub 사이트에 정리해 두었습니다.
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대부분의 프로젝트를 3~5인 팀으로 진행했고, 조장과 조원 역할을 모두 경험했습니다.
조장을 맡았을 때는 분석 과정 전체의 구조를 먼저 설계하고, 매주 미팅의 주제를 미리 정해 회의를 이끌었습니다.
보험료 Risk 추정 프로젝트에서는 순보험료 추정부터 게산기 구현까지 네 단계의 산출물이 서로 맞물리도록 관리했고, 모델 선정 같은 주요 결정은 근거를 정리해 팀과 함께 검토한 뒤 확정했습니다.
역할과 관계없이 지켜온 원칙이 두가지 있습니다. 맡은 일은 정해진 기간 안에 끝내는 것과, 남는 시간에는 어려움을 겪는 팀원을 돕는 것입니다. 제 일정이 늦어지면 다음 단계를 맡은 팀원의 시간이 줄어들기 때문에 기한을 지기는 것을 가장 우선으로 했고, 진도가 느린 팀원에게는 재촉하기보다 함께 원인을 찾는 방식으로 진행했습니다.
조원으로 참여할 때는 맡은 파트만이 아니라 프로젝트 전체를 이해하는 것을 원칙으로 했습니다. 어느 단계에 대한 질문을 받아도 직접 설명드릴 수 있도록 준비해 두었습니다.
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각 기술의 활용도를 최대 3개의 ⭐로 표시하며, 각각 상/중/하 를 나타냅니다.