📊 손범수 (Son Beom-su) | Data Portfolio

데이터로 문제를 정확히 찾아내고, 팀을 이끌어 확실한 결과까지 만들어내는 데이터 해결사 손범수입니다. 경영학적 관점과 데이터 사이언스 역량을 결합하여 산업 현장의 난제를 해결하며 끝까지 성과를 만들어냅니다.

• Email: aaa1170@naver.com
• Phone: 010-4025-8807
• portfolio: [🔗 [GitHub Repository Link]
• Education:
  • 한양대학교 일반대학원 비즈니스인포매틱스학과 (2024.02 ~ 2026.02)
  • 강남대학교 글로벌경영학부 / 데이터컨설팅 연계전공 (2017.03 ~ 2024.02)

---

🎯 핵심 역량 (Core Competencies)

• 데이터 기반 인사이트 도출: 경영학과 컴퓨터공학 협동과정을 통해 습득한 분석 역량으로 복잡한 로우 데이터를 가공하고 비즈니스 문제를 해결합니다.
• 솔루션 중심의 리더십: 다수의 프로젝트에서 팀장을 역임하며, 팀원들의 강점에 맞춰 역할을 배분하고 끝까지 성과를 창출하는 전략적 리더십을 발휘합니다.
• 빠른 도메인 흡수력: 통계 데이터, 스마트 공장 품질 관리, 산업 안전, 영화/OTT 산업 등 다양한 도메인에서 빠르고 정확하게 문제를 정의하고 해결책을 제시합니다.

---

🚀 프로젝트 경험 (Projects)

1. OTT 공개의 외생적 충격이 영화 리뷰 감성에 미치는 영향 (석사 학위 논문)

• 기간: 2024.03 ~ 2026.02
• 역할: 개인 연구
• 내용:
  • 영화의 넷플릭스 공개 시점을 외생적 충격으로 설정하여, 다중 시점 이중차분법(Staggered DID)을 통해 평점과 리뷰 텍스트 감성의 변화를 인과적으로 분석했습니다.
  • KOBERT와 KcELECTRA 모델을 활용해 리뷰 텍스트에서 긍/부정 극성과 Plutchik 8가지 기본 감정을 정량화했습니다.
• 성과: OTT 전환 이후 '기대-불일치 이론'에 따라 유저 평점과 긍정적 감정(기쁨, 놀람 등)이 유의하게 상승함을 입증했으며, 극장 개봉 후 OTT 전환까지의 시차(Release Time)에 따른 최근성 편향 효과를 밝혀냈습니다.
• [🔗 GitHub Repository Link]

2. 중대재해처벌법 시행 효과에 대한 실증 분석 (2025 산업안전 상생 논문 경진대회)

• 기간: 2025.03.17 ~ 2025.09.11
• 역할: 팀장 (분석 설계 및 이중차분법 환경 구축)
• 내용:
  • 근로환경조사(KWCS) 패널 데이터를 활용하여 중대재해처벌법 시행이 근로자의 산업재해 체감 및 심리적 안전감에 미친 순수 효과를 이중차분법(DID)으로 분석했습니다.
  • 50인 이상/미만 사업장을 통제 및 처치 집단으로 나누어 법 적용의 실효성을 검증했습니다.
• 성과: 🏆 산업안전상생재단 이사장상 수상 | 법 시행 후 근무 환경 지표는 개선되었으나 안전보건 정보 제공 수준 체감은 악화되었다는 점을 도출하여, 맞춤형 컨설팅 및 지원 체계 마련을 제언했습니다.

3. 인구통계 및 산업데이터를 통한 행정동 단위 인구소멸 예측 (2024 통계데이터 활용대회)

• 기간: 2024.05.08 ~ 2024.09.02
• 역할: 팀장 (기획, 데이터 전처리, 모델링 전략 총괄)
• 내용:
  • 기존 시/군/구 단위 인구 소멸 지수의 한계를 극복하기 위해 행정동 단위의 총인구, 산업체, 종사자 데이터를 병합하여 XGBoost 기반 예측 모델을 구축했습니다.
• 성과: 🏆 통계청장상(장려상) 수상 | 지역 산업 기반(특히 2차 산업 및 서비스업)이 인구 소멸에 미치는 치명적인 영향을 변수 중요도로 입증하고, 에너지-테크 클러스터 조성 등 실질적 정책을 제안했습니다.
• [🔗 GitHub Repository Link]

4. 스마트공장 제품 품질 상태분류 AI 모델 개발 (LG Aimers)

• 기간: 2023.01.02 ~ 2023.02.28
• 역할: 팀원 (분류 모델 성능 개선 및 데이터 불균형 해결)
• 내용:
  • 제조 공정 비식별 데이터를 기반으로 제품의 품질 상태(적합/미달/초과)를 예측하는 AI 분류 모델을 개발했습니다.
  • 클래스 불균형 문제를 진단하고 Stratified K-Fold와 Borderline SMOTE를 도입하여 소수 클래스의 예측 성능을 대폭 향상시켰습니다.
• 성과: 🏆 온라인 해커톤(Phase 2) 상위 3% (14위 / 495팀)
• [🔗 GitHub Repository Link]

5. 장애인 이동권 개선을 위한 저상버스 경로제안 (데이터 청년 캠퍼스)

• 기간: 2022.06.27 ~ 2022.08.31
• 역할: 팀장 (주제 기획, 데이터 가공 및 TMAP API 활용 노선 최적화)
• 내용:
  • 장애인 시설 및 교통 데이터를 수집하고, 정류소 간 거리 및 장애인 인구 분포를 기준으로 K-means 클러스터링과 Greedy 알고리즘을 적용해 저상버스 신규 노선을 제안했습니다.
• 성과: 🏆 우수상 수상
• [🔗 GitHub Repository Link]