연락처(Contact)
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Phone : +82) 10-2231-4264
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Email : jbkjsm@kaist.ac.kr
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Google Scholar : https://scholar.google.com/citations?user=LqD9ymsAAAAJ&hl=ko
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학력(Education)
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2012.03.-2014.02. 경남과학고등학교
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2014.03.-2019.02. B.A. KAIST 수리과학과, 기술경영학과
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2019.02.-2021.02. M.S. KAIST 경영공학과 ( GPA : 4.15/4.3 )
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2021.03.~ Ph.D KAIST 경영공학과
연구 분야(Research Area)
1.
비즈니스에서의 계량 분석 및 모델링 (Business Analytics)
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온라인 · 앱에서의 소비자 선택 분석 (Predictive and Prescriptive analytics)
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소비자 행동 분석을 통한 수요예측 전략 생성(Consumer Behavior Analytics and Demand Forecasting Strategies)
2.
딥 러닝 알고리즘 개발 (Deep Learning)
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정보 검색 및 추천 시스템 알고리즘 개발 (Information Retrieval and Recommendation System)
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이상치 탐지 알고리즘 개발 (Anomaly Detection)
3.
금융 분야에서 최적화 및 설명가능한 알고리즘 (Financial Optimization and Explainable Algorithms)
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포트폴리오 최적화 알고리즘 개발 (Portfolio Optimization Algorithm)
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해석 가능한 베이지언 딥러닝(Interpretable Bayesian Deep Learning using Variational Inference)
프로그래밍(Programming)
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Python ( 주 사용: Pytorch )
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MATLAB, STATA, R
학술 논문
좌측 삼각형 토글키
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Junkyu Jang, TaeYoung Kang, Donghyun Kang. 2023. “Papers with code or without code? Impact of GitHub repository usability on the diffusion of machine learning research” - Information Processing & Management
Junkyu Jang, Eugene Hwang and Sung-Hyuk Park. 2023. “N-pad: Neighboring pixel-based industrial anomaly detection” - CVPRW
Junkyu Jang and NohYoon Seong. 2023. "Deep reinforcement learning for stock portfolio optimization by connecting with modern portfolio theory" - Expert Systems with Applications
Junkyu Jang and Keumseok Kang. 2021. "Predicting a Customer’s Repurchase Behavior in the Retail Industry Using Deep Neural Network" -IFORS.
연구 및 데이터 분석 프로젝트(Research & Data Analysis Project)
좌측 삼각형 토글키를 클릭하면 세부 내용을 보실 수 있습니다.
를 클릭하면 세부 내용을 보실 수 있습니다.2019.09.-2019.10. 디지털 헬스케어 해커톤 - “증상 분류형 문진 챗봇” 알고리즘 개발
2019.10.-2019.12. 닐슨코리아-더플래닛-KT 모바일 사용자 결제 데이터 기반 사용자 소비 패턴 연구
2019.10.-2019.12. 서울대학교 미니 디데이 – “문진에서의 증상 추출 후 진료 과 추천” 알고리즘 개발
2020.03.-2020.06. BGF 리테일 – 상품 정보 기반의 점포 클러스터링 및 Explainable AI 개발
2020.06.-2020.09. BGF 리테일 – Attention - LSTM기반의 수요 예측 및 발주 추천 시스템 개발
2020.03.-2020.11. KB 증권– 강화학습을 이용한 Portfolio Management 알고리즘 개발
2020.10.-2021.02. Fashionade - GNN을 이용한 스타일링 AI 추천시스템 개발
2021.01.-2021.04. LG 디스플레이 - LG 차세대 디스플레이 체험존 AI 스타일 추천 시스템 구축
2021.03.-2021.09. 교보 문고 - 구간 도서의 수요 예측 및 비정형 데이터와 Multi-Modal을 이용한신간 도서 수요 예측
2021.07-2021.10. 풀무원 - AI 알고리즘을 이용한 표시심의 자동화 알고리즘 구축
2022.11-2023.02. 쇼퍼하우스 - 리뷰 데이터를 이용한 상품의 수요예측 알고리즘 개발
2023.06-2023.12. 교보 증권 - 자산별 장단기 가격 변동 예측을 통한 포트폴리오 리밸런싱 알고리즘 개발 및 테스트
2024.02 ~. 교보 생명 - 온라인 데이터 기반 장단기 주가지수 및 경제지표 예측 분석
2024.03 ~ 슈페릭스 - 포트폴리오 리밸런싱 알고리즘 개발 및 적용
교육 활동 및 기타 활동(Activities)
2020.07.-2020.12 SK 하이닉스 M-camp 조교 (머신러닝 교육)
2020.03.-2020.05 Kaggle - SIIM-ISIC Melanoma Classification
2020.09.-2020.12 국립 암센터 - BIS-EEG Prediction Algorithm 자문
2021.02.-2021.02 한국섬유산업연합회 - 패션 이미지 크롤링과 데이터 시각화를 통한 트렌드 분석 강의( 총 3일 24시간 )
2023.04.-2023.06 BCG - 다이소 AI알고리즘 설계와 도입에 대한 자문
2024.02.-2024.02. KAIST - AI/MATH Camp 강의 - 생성형 AI (GAN/Flow/Diffusion) 의 기초 강의
장학금 or 수상실적 (Scholarship & Awards)
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이공계 국가우수장학금
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2019년도 2학기 경영공학부 Dean's List
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2019년도 경영공학부 Dean's List
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2020년도 경영공학부 Dean's List
