안광원 연구실
산업공학과 안광원
안광원 연구실은 산업공학적 접근을 바탕으로 예측 및 시계열 분석, 금융 및 에너지 시장의 정보 흐름, 부동산 및 도시 데이터 분석 등 다양한 분야에서 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 ARMA-GARCH, 커널 밀도 추정, 딥러닝 등 다양한 통계적·기계학습적 방법론을 활용하여 실질적인 예측 정확도 향상과 불확실성 정량화에 주력하고 있습니다. 이를 통해 금융, 에너지, 부동산 등 다양한 산업 분야에서 미래 변동성과 위험을 예측하고, 실무적 의사결정 지원 도구를 개발하고 있습니다.
금융 및 에너지 시장 연구에서는 전이 엔트로피, 양자조화진동자 등 첨단 분석 기법을 도입하여 시장 간 정보 흐름과 효율성, 리스크 관리 메커니즘을 심층적으로 분석합니다. 주식, 채권, 암호화폐, 원유 및 팜오일 선물 등 다양한 자산군 간의 상호작용과 외부 충격 하에서의 시장 구조 변화를 체계적으로 규명하고, 실증적 데이터 분석을 통해 정책적 시사점도 도출하고 있습니다.
부동산 및 도시 환경 데이터 분석 분야에서는 대규모 헤도닉 데이터셋 구축, 그린 인덱스 개발, 딥러닝 기반 부동산 가격 예측 등 데이터사이언스와 인공지능을 융합한 혁신적 연구를 수행하고 있습니다. 도시 환경과 부동산 가치 간의 상관관계를 체계적으로 규명하고, AI 기반 부동산 지수 개발을 통해 다양한 요인을 통합적으로 반영한 혁신적 지수 산출 방법을 제시하고 있습니다.
이러한 연구는 정책 입안자, 기업, 투자자 등 다양한 이해관계자에게 실질적인 의사결정 지원 도구를 제공하며, 사회적·경제적 가치 창출에 기여하고 있습니다. 또한, 연구실은 다양한 국내외 연구 프로젝트와 산학협력, 특허 출원, 우수 강의 및 연구 성과 등 활발한 대외 활동을 통해 학문적·실무적 영향력을 확대하고 있습니다.
앞으로도 안광원 연구실은 예측 및 시계열 분석, 금융·에너지·부동산 시장의 정보 흐름, 데이터 기반 도시 환경 분석 등 다양한 분야에서 최신 이론과 기술을 접목하여, 산업공학의 경계를 확장하고 사회적 문제 해결에 앞장설 것입니다.
예측 및 시계열 분석의 이론과 응용
안광원 연구실은 예측 및 시계열 분석 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 금융, 에너지, 부동산 등 다양한 산업 분야의 시계열 데이터를 분석하여 미래의 변동성과 위험을 예측하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, ARMA-GARCH 모델, 커널 밀도 추정, 딥러닝 기반 예측 등 다양한 통계적·기계학습적 방법론을 활용하여 실질적인 예측 정확도를 높이고 있습니다.
연구실은 시계열 분석의 이론적 발전뿐만 아니라 실제 산업 현장에 적용 가능한 예측 모델 개발에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 부동산 시장의 가격 변동 예측, 전력 수요의 단기 예측, 금융 시장의 리스크 관리 등 다양한 응용 사례를 통해 연구의 실효성을 입증하고 있습니다. 또한, 예측 불확실성의 정량화와 포트폴리오 최적화 등 실무적 문제 해결에도 적극적으로 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 정책 입안자, 기업, 투자자 등 다양한 이해관계자에게 실질적인 의사결정 지원 도구를 제공하며, 사회적·경제적 가치 창출에 기여하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 예측 및 시계열 분석의 최신 이론과 기술을 접목하여, 더욱 정교하고 신뢰성 높은 예측 시스템을 개발하는 데 힘쓸 예정입니다.
금융 및 에너지 시장의 정보 흐름과 시장 효율성 분석
본 연구실은 금융 및 에너지 시장에서의 정보 흐름, 시장 효율성, 그리고 리스크 관리에 관한 심층 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 전이 엔트로피(Transfer Entropy), 그레인저 인과성, 양자조화진동자(Quantum Harmonic Oscillator) 등 첨단 분석 기법을 활용하여 시장 간 정보 전달 구조와 효율성의 동태를 규명하고 있습니다. 이를 통해 주식, 채권, 전환사채, 암호화폐, 원유 및 팜오일 선물 등 다양한 자산군 간의 상호작용과 정보 주도성, 그리고 외부 충격(예: COVID-19, 금융위기) 하에서의 시장 구조 변화를 체계적으로 분석합니다.
연구실은 시장 효율성 검증을 위해 전통적 통계 기법과 더불어 양자역학적 모델을 도입하여, 기존 방법론의 한계를 극복하고 보다 정밀한 시장 분석을 시도하고 있습니다. 예를 들어, 암호화폐 시장의 효율성, 부동산 투자신탁(REITs) 시장의 정보 흐름, 에너지 시장의 가격 발견 메커니즘 등 다양한 주제를 다루며, 실증적 데이터 분석을 통해 정책적 시사점도 도출하고 있습니다.
이러한 연구는 투자 전략 수립, 리스크 관리, 정책 설계 등 실무적 활용도가 높으며, 시장 참여자와 규제 당국 모두에게 중요한 인사이트를 제공합니다. 앞으로도 연구실은 복잡한 시장 환경에서의 정보 흐름과 효율성 분석을 지속적으로 심화하여, 금융 및 에너지 시장의 안정성과 투명성 제고에 기여할 것입니다.
부동산 및 도시 환경 데이터 분석과 인공지능 기반 지수 개발
안광원 연구실은 부동산 시장과 도시 환경 데이터를 통합적으로 분석하고, 인공지능(AI) 기반의 새로운 지수 개발에 앞장서고 있습니다. 연구실은 대규모 헤도닉 데이터셋 구축, 그린 인덱스 개발, 딥러닝 기반 부동산 가격 예측 등 다양한 연구를 통해 도시 환경과 부동산 가치 간의 상관관계를 체계적으로 규명하고 있습니다. 특히, 구글 스트리트뷰 이미지와 공간 보간법을 활용한 도시 녹지 지수 산출, SHAP(Shapley Additive Explanations) 기법을 통한 변수 중요도 분석 등 첨단 데이터 과학 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다.
이러한 연구는 도시계획, 부동산 감정, 정책 평가 등 다양한 분야에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 예를 들어, 지하철망 확장에 따른 지역별 경제적 효과 분석, 환경 편의시설이 주택 가격에 미치는 영향 평가, 정책 변화에 따른 주택시장 반응 분석 등 다양한 실증 연구를 수행하고 있습니다. 또한, AI와 빅데이터를 결합한 부동산 지수 개발 프로젝트를 통해, 감성, 구조, 유동인구 등 다양한 요인을 통합적으로 반영한 혁신적 지수 산출 방법을 제시하고 있습니다.
이러한 데이터 기반 연구는 공공정책, 도시개발, 부동산 투자 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 큰 역할을 하며, 앞으로도 연구실은 인공지능과 데이터사이언스의 융합을 통해 도시와 부동산 분야의 혁신을 선도할 계획입니다.
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CEO turnover and financial policy transfer
Kim, D.S., 안광원, Jang, H., Lee, J.
North American Journal of Economics and Finance, 2025
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The impact of futures trade on the informational efficiency of the US REIT market
안광원, Jang, H, Jeong, M, Sohn, S
Financial Innovation, 2025
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Jeong, M., 안광원
Energy Economics, 2025
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