상세 설명

본 연구실은 예측과 빅데이터 분석을 토대로 데이터 주도(data-driven) 맞춤형 의사결정 시스템을 구축하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 불확실성이 큰 환경에서는 단순한 예측을 넘어 실제 의사결정으로 연결될 수 있는 지능형 프레임워크가 필요합니다. 특히 금융 시장에서는 도메인 지식과 인공지능·머신러닝 모델을 융합하여 포트폴리오 구성, 자원 배분, 리스크 관리 등 주요 의사결정 영역을 시스템적으로 지원하고, 변동성이 높은 시장에서도 안정적인 수익을 확보할 수 있는 파생상품 활용 전략(예: 옵션·선물 기반 헤징, 차익거래 전략)을 개발합니다. 또한 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 적용해 시스템이 제안하는 전략의 근거를 인과적으로 설명함으로써, 금융 의사결정 과정의 투명성과 신뢰성을 강화합니다. 더 나아가 시장 환경, 정책 변화, 조직 및 개인의 특성 등 맥락(Context)을 반영한 적응형 의사결정 시스템을 설계하여, 금융 투자뿐 아니라 ESG 평가, 디지털 헬스케어, 산업 운영 최적화, 정책 시뮬레이션 등 다양한 영역으로 응용을 확장합니다. 궁극적으로는 강화학습을 포함한 지능형 AI 기법을 통해 변화하는 환경 속에서 지속적으로 학습·개선되는 지능형 의사결정 시스템을 구현합니다.

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