안녕하세요,
전광민입니다
데이터와 AI로 의사결정을 돕는 서비스 기획자
데이터가 없는 곳에서 정보를 만들고, 그 정보를 사람들의 판단과 행동을 바꾸는 서비스로 연결합니다.
소개
저는 데이터를 수집하는 사람에 머무르지 않고, 데이터를 사람들이 활용할 수 있는 정보와 서비스로 연결하는 사람으로 성장해 왔습니다. 지난 2년 7개월간 국가 R&D 연구원으로 근무하며 데이터가 없는 영역에서 직접 데이터를 구축하고, 이를 분석하여 실제 의사결정에 활용되는 정보로 전환하는 업무를 수행했습니다. 이후 AI 대학원 진학과 Microsoft AI School 과정을 통해 데이터 분석을 넘어 서비스 기획과 생성형 AI 활용 역량까지 확장했습니다.
데이터가 없던 곳에서 의사결정의 근거를 만들다
장애인특별교통차량 자율주행 연구를 수행하던 당시, 시범운영지역에는 관련 데이터가 전혀 구축되어 있지 않았습니다. 직접 현장조사를 통해 기초 데이터를 구축하고 최근 3개년 이용 데이터와 결합해 공간 분석을 수행했으며, 주요 이동 패턴을 시각화해 자율주행 시범노선 선정의 근거를 마련했습니다. 이 경험을 통해 데이터의 가치는 분석 결과 자체가 아니라, 신뢰할 수 있는 정보를 구축하고 이를 실제 의사결정의 근거로 연결하는 데 있다는 점을 배웠습니다.
분석을 넘어 사용자에게 닿는 서비스를 기획하다
좋은 데이터와 인사이트가 있어도 사용자가 쉽게 활용할 수 있는 형태로 제공되지 않으면 충분한 가치를 만들기 어렵다고 느꼈습니다. 팀 프로젝트에서는 여행 중 예산 관리의 어려움을 핵심 문제로 정의하고 여행 가계부 서비스 'NOTO'의 서비스 컨셉 수립을 주도했으며, 데이터 수집부터 저장·분석·시각화까지 이어지는 전체 흐름을 설계했습니다. 서비스 기획은 사용자가 필요로 하는 정보를 이해하고, 데이터로 그 정보를 가장 효과적으로 전달하는 일이라는 것을 배웠습니다.
AI로 더 나은 의사결정을 설계하다
NOTO 프로젝트에서는 Azure Document Intelligence와 GPT-4o Vision으로 영수증 데이터를 자동 추출·구조화해 사용자의 입력 부담을 줄였습니다. 스쿨존 어린이 사고 위험도 예측 프로젝트에서는 예측 정확도를 높이는 데 그치지 않고, Streamlit 기반 대시보드로 결과를 이해하고 활용할 수 있도록 표현하는 데 집중했습니다. AI의 역할은 기술 자체가 아니라 사용자의 정보 탐색과 의사결정을 더 효율적으로 지원하는 데 있다고 생각하며, 최근 LLM 기술을 지속적으로 학습하고 있습니다.
데이터가 없는 곳에서 정보를 만들고, 그 정보를 의사결정으로 연결해온 경험을 바탕으로, 데이터를 사람들의 판단과 행동을 바꾸는 서비스로 발전시키는 기획자로 성장하고 싶습니다.
경력
(사)한국지체장애인협회 · 장애인생활환경연구원
2023.06 – 2025.12 (2년 7개월)연구원
장애인 교통 관련 국가 R&D 과제를 수행하며 데이터 수집부터 분석·시각화·보고서 작성까지 연구 전 과정을 담당했습니다.
자율주행 기반 장애인특별교통차량 연구개발
- 실태조사 데이터 수집·정제 및 DB화
- QGIS 기반 공간 데이터 분석·시각화로 교통약자 이용 패턴 도출
- 분석 결과를 근거로 자율주행 시범노선 후보군 선정
광역형 저상버스 표준모델 연구개발
- 저상 좌석버스 표준모델 운영기술 연구개발
- 국내외 선행 연구·지표 데이터 수집·분류·비교 분석을 통한 교육 콘텐츠 기획
- 저상버스 관련 공모전 기획 및 운영
- 교육 의무화를 위한 법률 분석 및 개정(안) 도출
참여 연구사업 학술논문 게재 및 보고서 작성 등 연구 성과 도출
프로젝트
AI 기반 여행 가계부 앱 'NOTO'
Microsoft AI School 2차 및 최종 팀 프로젝트 · 2027년 상반기 정식 출시 예정
- "여행 시 예산 관리의 어려움"이라는 공통 문제를 제안해 서비스 핵심 컨셉(지출관리 앱) 기획 리드
- Azure Document Intelligence·GPT-4o Vision을 활용한 영수증 OCR 파싱·구조화 모듈 개발
- Azure Cosmos DB 연동 및 데이터 저장·조회·수정·삭제(CRUD) 구현
- 카테고리별 지출 비율, 예산 초과 경고, 일별 트렌드를 산출하는 지출 분석 엔진 개발
- FastAPI 기반 REST API 서버 구축(6개 엔드포인트) 및 Azure App Service·Static Web Apps 배포
- 추출→가공→적재→분석의 데이터 흐름을 팀 프로젝트로 직접 설계·운영
스쿨존 안전시설물 기반 어린이 사고 위험도 예측 모델
Microsoft AI School 1차 팀 프로젝트
- 프로젝트 초기 아이디어 제안(인프라 데이터 기반 육아 친화도시 진단 서비스), 팀 논의를 거쳐 사고 위험도 예측으로 방향 확정
- 성남시·광명시 스쿨존 142개소 대상 안전시설물·사고 데이터와 로드뷰 이미지 약 4천 장을 결합해 예측 모델 개발
- Logistic Regression(L1/Lasso·SMOTE·OOF 교차검증) 모델링 및 검증 담당
- Streamlit·Folium 기반 대시보드로 결과 시각화 및 정책 시뮬레이터(시설 추가 효과 분석) 구현
역량
데이터 · AI
- Python (Pandas, NumPy, Seaborn, scikit-learn)
- SQL
- 생성형 AI(LLM) 프롬프트 엔지니어링
머신러닝
- Logistic Regression · SMOTE · 교차검증 기반 예측 모델링
- SHAP 변수 중요도 분석
클라우드 · 시각화
- Microsoft Azure
- Streamlit
- Folium
분석 도구
- QGIS 공간데이터 분석
- 통계분석 및 데이터 시각화
기획 · 협업
- 시장·선행사례 벤치마킹
- 콘텐츠 기획 및 운영
- 데이터 기반 커뮤니케이션
학력
아주대학교 정보통신대학원 인공지능전공 (석사과정)
2025.09 – 2027.08 (재학)대구대학교 직업재활학과 (부전공: 법학과)
2016.03 – 2023.02 (졸업)교육이수
Microsoft AI School 9기
2025.12 – 2026.06 (수료)- Python 데이터 분석, 데이터 수집·전처리, 클라우드 기반 머신러닝·딥러닝 과정 이수
- Azure 머신러닝 및 Azure OpenAI 실습 프로젝트 수행
- 1차, 2차, 최종 프로젝트 기획 및 참여
코드잇 파이썬 데이터 분석
2025.03 – 2025.04 (수료)- Pandas, NumPy, Seaborn 활용 실무 데이터 분석과정 이수
Google AI 전문 자격증 (Coursera)
2026.07 (수료)- AI 기초, 브레인스토밍·리서치·글쓰기·콘텐츠 제작·데이터 분석·앱 빌딩 등 AI 활용 전 과정을 다루는 7개 과정 이수
- AI를 활용한 20개 이상의 산출물로 포트폴리오를 구성하고, 바이브 코딩으로 커스텀 AI 솔루션 제작
자격증
- 장애인재활상담사 1급 (보건복지부, 2023.02)
- 1종보통운전면허 (경찰청, 2016.01)
논문
도유미, 박용원, 홍현근, 전광민 (2025). 저상버스 운전자를 대상으로 하는 장애인식 교육프로그램 개발 연구. 재활복지, 29(2), 1-36.
도유미, 홍현근, 박용원, 전광민 (2024). 지체·뇌병변장애인의 장애인콜택시 이용 행태 분석: 경기도 화성시를 중심으로. 재활복지, 28(4), 189-209.
도유미, 홍현근, 박종현, 전광민 (2024). 중거리 저상 좌석버스 표준모델을 위한 교통약자의 이용 서비스 니즈 분석. 재활복지, 28(2), 19-41.
도유미, 홍현근, 박종현, 전광민 (2023). 자율주행기반 교통약자 모빌리티 사용자 서비스 평가지표 개발: 전문가패널 델파이 조사를 통해. 재활복지, 27(4), 81-103.
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