양동수 교수
Dongsoo Yang
고려대학교 화공생명공학과 · 컴퓨터과학
연구실 소개
양동수 교수의 연구실은 금융공학과 자동차 제어 분야에서 최적제어 이론과 기계학습 기법을 융합한 응용 연구를 주요로 다룹니다. 특히, 확률론적 최적제어와 강화학습, 자연경사 기반 최적화 기법을 활용해 주식 지수 트래킹, 페어 트레이딩, 자율주행 차량의 경로 추종 제어 등에 응용합니다. 또한 하이브리드 전원 공급 시스템의 동적 전력 관리 등 에너지 효율성 향상을 위한 제어 전략 개발도 진행 중입니다. 실증적인 시뮬레이션과 실제 데이터 기반 분석을 통해 실용성과 성능을 동시에 확보하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
6Recently, the constrained index tracking problem, in which the task of trading a set of stocks is performed so as to closely follow an index value under some constraints, has often been considered as an important application domain for control theory. Because this problem can be conveniently viewed and formulated as an optimal decision-making problem in a highly uncertain and stochastic environment, approaches based on stochastic optimal control methods are particularly pertinent. Since stochast
최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다. Recently, control theory including stochastic optimal control and various machine-learning-based artificial intelligence methods have become major tools in the fie
Recently, reinforcement learning and evolution strategy have become major tools in the field of machine learning, and have shown excellent performance in various engineering problems. In particular, the Natural Actor-Critic (NAC) approach and the Natural Evolution Strategies (NES) have led to considerable interests in the area of natural-gradient-based machine learning methods with many successful applications. In this paper, we apply the NAC and the NES to pathtracking control problems for auto
Recently, the optimization of power flows in portable hybrid power-supply systems (HPSSs) has become an important issue with the advent of a variety of mobile systems and hybrid energy technologies. In this paper, a control strategy is considered for dynamically managing power flows in portable HPSSs employing batteries and supercapacitors. Our dynamic power management strategy utilizes the concept of approximate dynamic programming (ADP). ADP methods are important tools in the fields of stochas
Recently, the constrained index tracking problem, in which the task of trading a set of stocks is performed so as to closely follow an index value under some constraints, has often been considered as an important application domain for control theory. Because this problem can be conveniently viewed and formulated as an optimal decision-making problem in a highly uncertain and stochastic environment, approaches based on stochastic optimal control methods are particularly pertinent. Since stochast
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