기계학습 및 지식처리는 대량의 데이터를 분석하고, 패턴을 발견하며, 예측 모델을 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구실에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 기계학습 기법을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 금융 데이터, 생명정보 데이터, 통신 신호 등 다양한 도메인에 적용 가능한 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 최근에는 딥러닝 기반의 시계열 예측, 자산 배분, 포트폴리오 최적화 등 금융공학 분야에서의 기계학습 응용 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝을 활용한 트렌드 추종 투자, 잔차 모멘텀 전략, 인덱스 트래킹 등 실제 금융 시장에서 활용 가능한 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 논문, 특허, 프로젝트 등 다양한 성과로 이어지고 있습니다. 또한, 본 연구실은 지식처리 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 마이닝 등 다양한 지식처리 기술을 개발하여, 인공지능 기반의 지능형 시스템 구축에 기여하고 있습니다. 이와 같은 연구는 산업 현장뿐만 아니라 학술적으로도 높은 평가를 받고 있습니다.

본 연구실은 금융공학과 데이터사이언스를 융합하여 혁신적인 투자 전략을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 최근 발표된 논문들을 살펴보면, 딥러닝 및 기계학습 기법을 활용한 자산 가격 예측, 리스크 관리, 포트폴리오 최적화 등 다양한 금융 분야 문제를 다루고 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 자산 배분, 리스크 패리티 전략, 팩터 인베스팅 등은 실제 금융 시장에서의 성과 개선에 크게 기여하고 있습니다. 특히, 시계열 데이터 분석을 통한 인덱스 트래킹, 잔차 모멘텀 전략, 저변동성 포트폴리오 구성 등 실무적으로 활용 가능한 다양한 투자 전략을 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 수학적 모델링, 통계적 분석, 대규모 데이터 처리 등 다양한 기술을 융합하여 이루어집니다. 또한, 논문뿐만 아니라 국내외 학술대회 발표, 특허 출원 등 다양한 형태로 연구 성과를 확산시키고 있습니다. 금융공학 분야에서의 데이터 기반 접근은 전통적인 투자 방식과 차별화된 경쟁력을 제공합니다. 본 연구실은 최신 인공지능 기술을 접목하여, 금융 시장의 복잡성과 불확실성을 극복할 수 있는 새로운 투자 패러다임을 제시하고 있습니다. 이를 통해 학문적 기여뿐만 아니라 산업계와의 협력도 활발히 이루어지고 있습니다.

본 연구실은 통신 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이기 위한 정보이론 및 신호처리 연구도 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 오류 정정 부호(예: LDPC, Raptor Codes) 설계 및 디코딩 알고리즘, 무선 통신에서의 신호 처리, 멀티홉 릴레이 네트워크 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 이러한 연구는 안정적인 데이터 전송과 고속 통신을 실현하는 데 필수적인 기술로, 실제 산업 현장에서도 높은 수요가 있습니다. 연구실은 IEEE, Springer 등 국제 저명 학술지에 다수의 논문을 발표하며, 채널 부호 설계, 디코딩 알고리즘의 최적화, 무선 네트워크의 용량 분석 등 다양한 연구 성과를 축적해왔습니다. 또한, IPTV, 3D HD 비디오 전송, P2P 네트워크 등 실생활 응용 분야에도 연구 결과를 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 정보통신기술의 발전과 더불어, 차세대 네트워크 인프라 구축에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 정보이론 및 신호처리 연구는 기계학습, 데이터사이언스 등 타 분야와의 융합을 통해 더욱 혁신적인 결과를 창출하고 있습니다. 본 연구실은 이러한 융합 연구를 통해, 미래 정보통신 환경에서 요구되는 고도화된 기술 개발에 앞장서고 있습니다.