진행 중인 과제
서울경제진흥원(SBA) · 핀테크 기술사업화 지원사업
신경망 기반 최적제어를 활용한 ELS 헤징 의사결정 시스템 개발
구조화상품의 헤지 비중 결정을 최적제어 문제로 정식화하는 과제. 개발은 성균관대학교와 한양대학교 연구팀이 수행하고, 과제 총괄과 연구 방향 설정, 기관 간 조율을 담당.
팁스(TIPS) R&D
시계열 생성 기반 투자자 맞춤 구조화 파생상품 개발
투자자 맞춤 구조화상품(ELS) 추천 및 선택 체계를 구축하는 과제. 최종 선택의 손실을 직접 줄이는 의사결정 중심 학습을 적용하고 SPO+ 대리손실로 추천 모형을 학습해 예측 단계와 선택 단계의 목적을 일치시킴. 자본 점유를 보정한 목적함수와 시뮬레이션 기반 만기 노출 선별을 결합해 운용 제약을 감안한 추천 절차를 정립.
정부 연구과제
한국연구재단
벡터 양자화 변분 오토인코더를 활용한 금융 데이터의 강건한 생성적 표현 학습 및 응용
한국연구재단
벡터 양자화 변분 오토인코더를 활용한 포트폴리오 분야 인공지능 응용연구
벡터 양자화 기반 이산 잠재 팩터 모형 연구를 수행하고 성과를 Knowledge-Based Systems와 IJCAI-ECAI 2026 논문으로 발표.
한국연구재단
설명 가능한 인공지능을 활용한 대출자격 분류모형 연구
한국연구재단 · 4단계 BK21
공유와 협력에 기반한 스마트 시스템 교육연구팀
산학 과제
금융결제원(KFTC)
AI 기술을 활용한 금융 활동 분석
금융 활동 데이터의 분석 단위를 정의하고 대조학습 임베딩과 비지도 군집을 결합해 활동 패턴을 유형화. 군집별 특성을 정성적, 정량적으로 해석해 보고서로 정리.
FnDataLab
퇴직연금 관리를 위한 기계학습 기반 모델 포트폴리오
자기지도 학습으로 자산 임베딩을 구성하고 가입자의 위험 성향별 배분을 산출하는 체계를 설계. 백테스트 기반 성과 평가 담당.
Risk X tech Lab
기계학습을 통한 이색 옵션 및 구조화상품 프라이싱
ELS를 포함한 구조화상품의 페이오프 구조를 정리하고 딥헤징 프레임워크와 Neural Operator 기반 가격산출 모형을 구현해 기존 수치해법의 계산 부담을 완화.
FnDataLab
기계학습 기반 글로벌 투자자산 위험등급 산정
투자자산의 시계열 및 재무 특성을 정제하고 대조 군집화로 위험 특성이 유사한 자산을 묶은 뒤, 군집을 위험등급으로 사상하는 평가 모형을 설계, 구현하고 검증 리포트를 작성.
IOI Soft
그래프 신경망과 자연어 처리 기반 세일즈 애널리틱스
B2B 거래 데이터를 그래프로 구성하고 그래프 신경망 표현과 텍스트 임베딩을 결합해, 거래 관계와 문서 정보를 함께 활용하는 분석 모형을 설계.
하이퍼라운지
중소기업 맞춤형 비즈니스 애널리틱스 개발
중소기업의 경영 데이터를 분석 가능한 형태로 정리하고 의사결정에 활용할 분석 체계를 설계.
한국임업진흥원(KOFPI)