교수진

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교수진소개

교수정보의 상세 화면
김하영
이름
김하영
학력
박사
전공
금융공학전공(과)
정보
연구실 :
다산관 419-2

연구실번호 :
3662

이메일 :
hayoungkim@ajou.ac.kr

연구관심분야 :
Machine Learning, Data Mining, Computational Finance, Stochastic Analysis

홈페이지 :
https://sites.google.com/site/hayoungstory/
학력
졸업연도/학교/학위
2010.05 Purdue Univ-West Lafayette 박사
경력 2016.09 ~ 현재 : 아주대학교 경영대학 금융공학과 조교수
2017.09 ~ 현재 : 아주대학교 데이터사이언스학과 조교수
2011.06 ~ 2016.08 : 삼성전자 종합기술원 전문연구원
2010.08 ~ 2011.05 : Indiana University Northwest, 수학 및 보험계리학과, 방문 강사
연구분야 1. Machine Learning and Data Mining
2. Computational and Mathematical Finance
3. Stochastic Processes and Probability Theory
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- Machine Learning (Deep learning, Reinforcement Learning, NLP) in Finance
  : Stock return prediction, Volatility prediction, Automated Trading System,
   Portfolio Optimization, Option Pricing
- Machine Learning  Cores and their applications
  : 객체 검출 (object detection), 인스턴스 분할(instance segmentation), 
   모델 고속화 (Knowledge Distillation)
  : 자율주행향 객체 검출 및 분할, 제스쳐 인식, 얼굴 인증
  : 초음파영상에서 종양검출, 각종 센서 데이터기반 폐혈증 조기 예측
  : 건축 시설물의 자동 열화성 평가 시스템
논문 및 연구활동
연구활동(주요논문)
  • [논문] 김하영, 김태욱, Forecasting stock prices with a feature fusion LSTM-CNN model using different representations of the same data , PLoS ONE , Vol.14 , No.2 , pp.1 -23 (Feb, 2019)
  • [논문] 김하영, 백유진, ModAugNet: A new forecasting framework for stock market index value with an overfitting prevention LSTM module and a prediction LSTM module , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , pp.457 -480 (Dec, 2018)
  • [논문] 김하영, 정계은, Improving financial trading decisions using deep Q-learning: Predicting the number of Shares, action Strategies, and transfer learning , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , pp.125 -138 (Sep, 2018)
  • [논문] 김하영, 원창현, Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , pp.25 -37 (Mar, 2018)
  • [논문] 김하영, 감혜진, Learning representations for the early detection of sepsis with deep neural networks , COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE , pp.248 -255 (Oct, 2017)
국제학술논문지
  • [논문] 김하영, 안용한, 장유진, Estimating Compressive Strength of Concrete Using Deep Convolutional Neural Networks with Digital Microscope Images , JOURNAL OF COMPUTING IN CIVIL ENGINEERING , Vol.33 , No.3 (Feb, 2019)
  • [논문] 김하영, 김태욱, Forecasting stock prices with a feature fusion LSTM-CNN model using different representations of the same data , PLoS ONE , Vol.14 , No.2 , pp.1 -23 (Feb, 2019)
  • [논문] 김하영, 백유진, ModAugNet: A new forecasting framework for stock market index value with an overfitting prevention LSTM module and a prediction LSTM module , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , pp.457 -480 (Dec, 2018)
  • [논문] 김하영, 정계은, Improving financial trading decisions using deep Q-learning: Predicting the number of Shares, action Strategies, and transfer learning , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , pp.125 -138 (Sep, 2018)
  • [논문] 김하영, 원창현, Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , pp.25 -37 (Mar, 2018)
  • [논문] 김하영, 노재환, 김양선, Early Forecasting of Rice Blast Disease Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks , SUSTAINABILITY , Vol.1 , No.34 , pp.1 -20 (Dec, 2017)
  • [논문] 김하영, 감혜진, Learning representations for the early detection of sepsis with deep neural networks , COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE , pp.248 -255 (Oct, 2017)
  • [논문] 김하영, 안용한, 장유진, 이상효, 신현규, Introducing a model for evaluating concrete structure performance using deep convolutional neural network , INTERNATIONAL JOURNAL OF SUSTAINABLE BUILDING TECHNOLOGY AND URBAN DEVELOPMENT , Vol.8 , No.3 , pp.285 -295 (Sep, 2017)
국내학술논문지
  • [논문] 유재인, 고현미, 김하영, Investigation on the Interconnectivity in the Korean Financial Industry , 금융안정연구 , Vol.19 , No.2 , pp.41 -76 (Dec, 2018)
  • [논문] 유재인, 구형건, 정계은, 김하영, 임준범, Application of multifactor model to stock market index prediction using multi-task deep learning , 재무관리연구 , Vol.35 , No.4 , pp.143 -165 (Nov, 2018)
  • [논문] 김하영, 안용한, 장유진, 유재인, 심층 컨볼루션 신경망을 활용한 영상 기반 콘크리트 압축강도 예측 모델 , 한국건설관리학회 논문집 , Vol.19 , No.4 , pp.43 -51 (Jul, 2018)
국내학술발표
  • [학술회의] 김하영, Deep learning 알고리즘의 이해 및 시장 확산 , 2017 한국건설관리학회 정기학술발표대회 (Nov, 2017)
  • [학술회의] 김하영, 핀테크시대 혁신과 경쟁제고를 위한 은행산업 정책 방향 제안 , 2017 한국경영학회 추계학술대회 (Oct, 2017)
  • [학술회의] 김하영, 구형건, 유재인, 머신러닝을 이용한 S&P500 지수 평균 수익률 예측에 대한 연구 , 한국금융공학회 하반기 정기학술대회 (Dec, 2016)
특허 및 기타
  • [특허] 김하영, 박현준, 강바롬, 장지현, 김남길, 베티 넘버를 이용한 신경망 학습방법 (출원) (10-2019-0091016) (Jul, 2019)
  • [특허] 김하영, 이현구, 강바롬, 류현석, 콘볼루션 신경망 시스템 및 그것의 동작 방법 (출원) (10-2019-0036153) (Mar, 2019)
  • [특허] 김하영, 강바롬, 정계은, 임준범, 장지현, 김남길, 염겨레, 학습 모델 생성 장치 및 방법 (출원) (10-2019-0016610) (Feb, 2019)
  • [특허] 손경아, 김하영, 강병곤, 대용량 네트워크를 압축하기 위한 방법 및 장치 (출원) (PCT/KR2018/014105) (Nov, 2018)
  • [특허] 김하영, 류현석, 이현구, 강바롬, 딥 러닝 기반의 객체 탐지 및 인스턴스 세분화 방법 (출원) (10-2018-0123183) (Oct, 2018)
  • [특허] 손경아, 김하영, 강병곤, 대용량 네트워크를 압축하기 위한 방법 및 장치 (출원) (10-2018-0063698) (Jun, 2018)
  • [특허] 안용한, 신현규, 장유진, 강바롬, 정계은, 김태욱, 김남길, 김하영, 정진학, 콘크리트 시설물의 표면 이미지 및 딥 컨볼루션 신경망 알고리즘을 이용한 콘크리트 압축강도 예측 방법 및 그 시스템 (출원) (10-2018-0054678) (May, 2018)
  • [특허] 김하영, 장유진, 백유진, 이상효, 김태욱, 원창현, 안용한, 신현규, 심층신경망을 이용한 콘크리트 구조물 열화 평가 시스템 및 방법 (출원) (10-2017-0159963) (Nov, 2017)
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