Financial Engineering Lab. 금융공학연구실
Career History
- 2011 : B.S. Computer Science, KAIST
- 2011 : B.S. Mathematical Sciences, KAIST
- 2016 : Ph.D. Industrial & Systems Engineering, KAIST
- 2016 ~ 2017 : Postdoctoral Researcher, KAIST
- 2017 ~ 2018 : BK Assistant Professor, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University
- 2020 ~ Present : Editorial Advisory Board Member, Journal of Financial Data Science
- 2024 ~ Present : Assistant/Associate Professor, UNIST
Intro
UNIST 금융공학연구실에서는 개인 또는 기관의 재무설계(financial planning)를 위한 데이터 기반의 정량적인 기법들을 연구하고 개발합니다. 연구 분야는 크게 다음 세 가지로 구분될 수 있습니다. 1. 투자자(고객) 분석 – 재무설계를 위해서는 투자자(고객)의 상황 및 니즈를 정확하게 이해하는 것이 중요합니다. 투자자와 관련된 금융 데이터(예: 급여 기록, 은행 계좌 입출금내역, 신용카드 사용내역)와 비금융 데이터(예: 직 업, 가족관계, 건강검진 기록)를 분석하여 맞춤형 재무설계를 위한 주요 요소들을 파악합니다.(예: 재무 목표, 위험회피성향, 제약조건) – 관련 기법: 데이터 사이언스; 통계학 2. 시장 분석 – 주식, 채권 등 금융자산을 포함해 상품, 데이터 등 비금융자산의 동적 특성을 분석하고 연구합니다. – 관련 기법: 계량경제학; 확률과정; 기계학습 3. 의사결정 최적화 – 고객 정보와 시장 분석을 바탕으로 최적의 맞춤형 재무설계를 찾습니다. 특히 불확실성 하에서 다기간에 걸친 의사결정 문제를 주로 다룹니다. – 관련 기법: 최적화; 기계학습
Research Field
Financial Engineering, Personal/Household Finance, Optimization, Machine Learning, AI for Finance