Applications of Artificial Intelligence in Portfolio using Vector Quantization-Variational Autoencoder
인문사회기초연구 · 공동연구지원사업
2026년
2340057197
교육부
한국연구재단
성균관대학교
한철우
2명
2026.03.01 ~ 2026.05.31
2023.06.01 ~ 2026.05.31
1,626만원
1,626만원
응용연구
대학
서울특별시 종로구
... 오토인코더(VQ-VAE)를 활용한 금융시장 내 실제 활용 가능한 방법론 개발”이다. 경영/경제 모형과 인공지능 간 융합을 통해 현재 단편적 금융 시스템 관련 수리모형의 발전 및 고도화를 기치로 디지털 전환 시대에 부합하는 진취적 인공지능 도입의 교두보 역할로서의 연구를 수행한다. VQ-VAE의 접목을 통해 금융시장의 복잡계 특성을 고려하는 동시에 기존 수리모형의 선형성 극복한다. 세부목표는 ...
본 연구는 3가지 세부목표로 구성된 유기적 연구를 수행한다. 1차년도의 VQ-VAE를 활용한 자산 가치 평가 팩터 모형 개발은 자산의 특성 및 시계열 데이터를 입력으로 구성하는 코드 북을 생성하여 이를 학습된 팩터로 정의한다. 이산화를 바탕으로 학습된 팩터 모형은 전통적인 'Sector'를 활용한 산업군 분류와 달리 자산의 특성을 반영한 동적 모델링하는 것...
... 통한 세 가지 세부목표 달성을 통해 경영/경제 분야 내 인공지능 역할에 대한 지평을 확장하고 디지털 금융 혁신을 촉진에 기여할 것으로 예상된다. 특히 현재 단순 기계학습 활용 및 자연어처리 기반 ... 인공지능 방법론의 적용 사례가 제시될 예정이다. 이를 통해, 4차 산업혁명의 물결 속 금융시장에 대한 새로운 패러다임 제시 및 전환을 촉구하고 금융 산업의 국가 경쟁력 강화에 기여한다.