Machine Learning and Computational Finance Lab(MLCF)


Welcome to MLCF Lab

Ha Young Kim [ CV ]

Assistant Professor
Graduate School of Information (정보대학원)
Yonsei University (연세대학교)


Contact Information:

  • E-mail: hayoung.kim@yonsei.ac.kr
  • Office:  New Millennium Hall(606) 420 (새천년관 420호)
  • Phone : +82-2-2123-4194
  • Address: Yonsei-ro 50, Seodaemun-gu, Seoul, 03722, Republic of Korea

Notice:
  • 연세대학교 정보대학원 MLCF 랩 지원을 원하는 학생들은 성적표,이력서와 함께 이메일로 연락주세요. 감사합니다.
  • I am looking for highly motivated postdocs, Ph.D, and M.S. who are interested in working in the area of Deep Learning.
  • If you're interested, please send me an email with your curriculum vitae and transcript.

Research Interests:

  • Machine Learning, Data Mining
  • Computational and Mathematical Finance
  • Stochastic Processes, Probability Theory

 Recent  Research Topics:
  • Deep Learning in Finance : Forecasting Stock Returns, Volatility Prediction, Automated Trading System, Option Pricing, Sentiment Analysis, Risk Management, Industry Classification 
  • Deep Learning in Medicine : Prediction diseases with Time-series medical data, Medical image data analysis for Tumor Detection
  • Deep learning in Autonomous Driving : Object Recognition and Detection
  • Deep learning in Civil Engineering and Construction : Automated Evaluating System of Concrete Performance
  • Deep Learning for Gesture Recognition
  • Fast Deep Neural Networks : Model Compression, Knowledge Distillation
  • Training Very Deep Neural Networks and Explainable Deep Neural networks

Recent  Activities and News:
  • 2019-11-09, 한국재무관리학회, 남곡학술상 최우수논문상 수상, "Application of Multifactor Model to Stock Market Index Prediction using Multi-Task Deep Learning"
  • 2019-10-24, Barun ICT Research Center Colloquium, "Deep Learning in Ultra-High Dimensional Financial Market Data"
  • 2019-09-27, 동덕여자대학교 빅데이터 연계전공 주관 세미나 발표, "금융산업과 인공지능 기술의 활용 (Deep Learning/A.I. in Finance)"
  • 2019-09-20, 아주대학교 경영대학 ABIZ 세미나 발표, "Deep Learning Approaches for Super-High Dimensional Data or Small Real Market Data".
  • 2019-08-12, 김하영 교수 아주대학교 연구우수교수상(IF 부문) 수상.
  • 2019-06-03, 아주대학교 자율주행자동차 및 모빌리티 거대그룹, 세미나 발표, "Recent Researches on Machine Learning and Computational Finance".
  • 2019-02-18, 임준범 학생(금융공학과 석사과정), 대신경제연구소, 입사를 축하합니다.
  • 2018-12-14, 아주 데이터 사이언스 포럼, Data Science in Finance, 특강, "Deep Learning in Finance"
  • 2018-12-12, 정계은 학생(금융공학과 석사과정), 미래에셋대우증권, 입사를 축하합니다.
  • 2018-12-11, 백유진 학생(금융공학과 석사과정), 한국자산평가 주식파생평가팀, 입사를 축하합니다.
  • 2018-09-19, POSCO Industrial AI Solution Challenge 경진대회, '철강원료 가격 변동 추이 예측' 부문, 장려상 수상, MLCF팀 (박현준, 임준범, 정계은, 장지현 학생), 축하합니다.
  • 2018-10-22, 김태욱 학생(금융공학과 석사과정) Qraft Technologies 입사, 축하합니다.
  • 2018-10-19, 한국여성수리과학회, 2018년 차세대 여성수학자 커리어 리더스 포럼, 특강, "Deep Learning in Finance"
  • 2018-08-22, 한국CDE학회 2018하계학술대회, Tutorial, "Introduction to Deep Learning For Computer Vision"
  • 2018-06-21, 아주대 데이터사이언스특강, "Deep Learning in Finance"
  • 2018-04-04, 아주대 물리학과, "딥러닝에 대한 소개와 응용"
  • 2018-03-10, 아주대 과학영재교육원, 입학식 전체 특강, "딥러닝 소개와 응용"
  • 2018-01-08 ~11, 2018 CSE Winter school, Deep Learning, Co-organizer
  • [Invited Talk] 2017-11-29, 한경대학교, 응용수학과, "Introduction to Deep Learning and Its Applications"
  • [Invited Talk] 2017-11-28, 경희대학교, 응용수학과, "Deep Learning 알고리즘의 이해 및 응용"
  • [Invited Talk] 2017-11-17, 한국건설관리학회, 정기학술발표대회, 초정논문 발표, 특별세션, Deep learning 유지관리 그리고 건설산업의 미래, "Deep Learning 알고리즘의 이해 및 시장 확산"
  • [ 패널 토의  ] 2017-11-11, 아주대학교,경영대학원 (MBA), 리더십워크숍II, 교수 초청 패널 토의, "제4차산업혁명 시대의 MBA: 기술과 인간 사이"
  • [ 대중 강연  ] 2017-10-27, 대한수학회 정기총회 및 가을 연구발표회, 수학콘서트 1부 대중강연, "딥러닝에 대한 소개와 응용"
  • [ 패널 토론  ] 2017-10-20, 한국경영학회 추계학술대회, 4차산업혁명 시대의 금융경쟁력 제고 전략, 재무/금융 분야 토론, 주제 " 핀테크 시대 혁신과 경쟁제고를 위한 은행산업 정책방향"
  • [Invited Talk] 2017-09-08, 연세대학교, 수학과, 이지현교수님 연구실 세미나, "Deep Learning and Its Applications to Medicine"
  • [Invited Talk] 2017-08-02, KEB 하나은행, "Deep Learning and Its Applications to Finance"
  • [Invited Talk] 2017-08-02, 연세대학교, 계산과학공학과, CSE URP 세미나, "Deep Learning and Its Applications to Finance and Medicine II"
  • [Invited Talk] 2017-07-18, 연세대학교, 계산과학공학과, CSE URP 세미나, "Deep Learning and Its Applications to Finance and Medicine"
  • [Invited Talk] 2017-06-21, 국가수리과학연구소, 산업수학혁신센터, 스타트업 연구교류 세미나, "Deep Learning in Computer Vision"
  • [Invited Talk] 2017-05-22, 경희대학교, 수학과 학부생을 위한 강연회, "Introduction to Deep Learning"
  • [패널 토의] 2017-04-28, 제1회 4차 산업혁명과 수학포럼 '수학과 인공지능' 패널토론 참가
  • [간담회 참석] 2017-04-19, 미래부 '4차 산업혁명과 수학' 전문가 간담회 참석
  • [Invited Talk] 2017-02-16, 고려대학교, 수학과 세미나, "Tumor Detection with Deep Neural Networks"
  • [Invited Talk] 2017-01-25, 고려대학교, BK 수학과 세미나, "Deep Learning in Computer Vision"
  • [Invited Talk] 2017-01-25, 한국외국어대학교, 인공지능과 금융수학세미나, "Deep Neural Network Architectures"
  • [Invited Talk] 2017-01-24, 아주대학교, 인공지능연구회 수학과 세미나, "Deep Learning in Computer Vision"
  • [Invited Talk] 2017-01-10, 한양대학교 Erica 캠퍼스, DuraBI 세미나, "Introduction to Deep Learning"
  • [Invited Talk] 2016-12-27, 고등과학원(KIAS), 2nd AI and Financial Mathematics 세미나, "Deep Learning in Forecasting Stock
                         Returns"
  • [Invited Talk] 2016-12-23, 아주대학교, 경영대학, 교수역량강화 딥러닝 세미나, "Introduction to Deep Learning(IV)"
  • [Invited Talk] 2016-12-16, 아주대학교, 경영대학, 교수역량강화 딥러닝 세미나, "Introduction to Deep Learning(III)"
  • [학술회의]     2016-12-09, " 머신러닝을 이용한 S&P500 지수 평균 수익률 예측에 대한 연구", 한국금융공학회 하반기 정기학술대회,
                         김하영, 구형건, 유재인
  • [Invited Talk] 2016-11-18, 아주대학교, 경영대학, 교수역량강화 딥러닝 세미나, "Introduction to Deep Learning(II)" 
  • [Invited Talk] 2016-11-04, 아주대학교, 경영대학, 교수역량강화 딥러닝 세미나, "Introduction to Deep Learning(I)"
  • [Invited Talk] 2015-12-07, 한경대학교, 산업수학점화프로그램 세미나, "Deep Learning Approaches in Computer Vision" 
  • [Invited Talk] 2015-11-13, KAIST Industrial Mathematics Initiative 2015 , "Deep Learning Approaches in Computer Vision"

"하늘나라는 밭에 숨겨진 보물과 같다. 어떤 사람이 그것을 발견하고는 감추어 두고 기뻐하며 돌아가 모든 재산을 팔아서 그 밭을 산다."
(마태복음 13장 44절 말씀)

"So God said to him, "Since you have asked for this and not for long life or wealth for yourself, nor have asked for the death of your enemies but for discernment in administering justice, I will do what you have asked. I will give you a wise and discerning heart, so that there will never have been anyone like you, nor will there ever be. "
(1 Kings: 11-12)