JaeHyun Park PJH720

박재현 · Jaehyun Park

경제학·역사학 × AI 시스템 — 서강대학교 경제학·역사학 · AI 서비스 기획 / 데이터 분석

모호한 질문을 측정 가능한 형태로 바꾸고, 그 답을 직접 구현해 확인합니다. 경제학의 인과추론 방법론과 LLM 에이전트 구현을 함께 씁니다.

일하는 방식

숫자는 코드가 계산하고, LLM은 설명만 합니다. 근거가 부족하면 답하지 않는 게이트를 먼저 설계합니다. → 3EYEXAI · on-prem-rag-service
남들이 버리는 변수를 다시 봅니다. 원-핫 대상이던 우편번호를 소득 데이터 결합 키로 바꿨습니다. → churn-guard
가설이 틀려도 그대로 기록합니다. 비유의·반대 방향 결과도 결론으로 남깁니다. → EnvEcon_MarineDebris_DID_2025 · dolmen-maritime-risk-analysis · saez-vs-ai-economist

📌 대표 프로젝트

Churn Guard

_{고객 이탈 예측·리텐션 전략 · AI@Sogang 2기 3인 팀 PM · Demo Day 현직자 심사}

모두가 버리는 Zip Code(고유값 1,652개)를 미국 인구통계국 ACS 소득 데이터 결합 키로 재해석.

결합률 99.94% · 소득 대비 통신비 부담률 이탈군 1.08% vs 유지군 0.87% (t=11.72)
소득만으로는 이탈률이 평평(27.5/26.6/26.7/26.3%)하지만 약정 형태와 교차하면 저소득 × 무약정 44.4% vs 저소득 × 2년 약정 1.9%
리텐션 액션 3종 + 손익 추정: 방어율 50% 가정 시 연 $27K~30K

LightGBM SHAP pandas ACS Census

TSFM-Portfolio_Optimizer

_{시계열 파운데이션 모델 기반 동적 포트폴리오 · 단독 · 패스트캠퍼스 Hugging Face 미니 프로젝트}

Chronos-2(거시 공변량 11개) + TimesFM 1.0 제로샷 앙상블로 기대수익률 μ를 예측하고, Markowitz QP(cvxpy, 섹터 ≤30% · 종목 ≤25% · 롱온리)로 가중치를 산출해 Gradio 대시보드로 제공.

Kaggle S&P 500 + yfinance + FRED 자동 데이터 파이프라인
Walk-forward 백테스트(10종목, 12회 리밸런싱): Sharpe 1.598 vs 균등가중 0.164

Chronos-2 TimesFM cvxpy Gradio

on-prem-rag-service

_{사내 온보딩 RAG 챗봇 · 2026 AX 실무 해커톤 제출물 · 라이브 데모}

기본 추론은 사내 GPU 서버(sglang), 외부 API는 사용자가 키를 넣을 때만 쓰는 선택 옵션 — 애플리케이션 코드는 동일.

문서 단위 RBAC 사전 필터: 비인가 문서는 검색 후보에 아예 적재되지 않음
근거 점수 미달 시 LLM 호출 전에 거부하는 grounding gate, 권한 위장 쿼리 정제
검색·RBAC 테스트 26/26 통과

Next.js LangChain.js (LCEL) BM25 sglang

saez-vs-ai-economist

_{논문 주장 검증 · AI@Sogang 강화학습 스터디 발표 (2026-08-13)}

"The AI Economist가 Saez 대비 16% 우수"라는 주장이 무엇에 의존하는지를 저자들의 원본 코드(salesforce/ai-economist, 무수정)로 검증. 16% 재현이 아니라 가정을 분리한 실험 5건을 설계·실행.

같은 4개 정책을 사회후생함수 7개로 다시 채점하면 승자가 3번 바뀜
평균 소득이 같아도 분포 모양만 바꾸면 Saez 세율이 역진적 ↔ 누진적으로 뒤집힘

Python optimal taxation welfare economics

EnvEcon_MarineDebris_DID_2025

_{해양 쓰레기 정책 효과 분석 · 환경경제학(ECO3005) 2025-2 · 2인 팀 제1저자}

과테말라 Motagua 강 유역의 플라스틱 차단 정책(2019-10-31)을 Sentinel-2 위성영상 + MARIDA로 학습한 U-Net의 해양 잔해 비율로 평가, 이중차분(DID) 적용 (2016-07 ~ 2020-12, N=359).

β₃ = −0.095, p = 0.64 — 통계적으로 유의하지 않음
정책 후 대조군 관측이 2건뿐인 식별 한계를 명시하고, 이벤트 스터디·고정효과 설계를 후속 과제로 제시

Sentinel-2 U-Net DID STATA

dolmen-maritime-risk-analysis

_{공간통계 · 경제학 × 역사학 복수전공 관점}

"고인돌이 무덤이라면, 거친 바다에 면한 해안일수록 많을 것"이라는 반증 가능한 가설을 영산강 유역 공간 데이터로 검정.

예측과 반대 방향: 가장 거친 바다 인접 셀에는 고인돌의 6.9%뿐
파고와 역U자 관계 — 중간 두 분위에 87.7% 집중 (정점 0.684 m)

GeoPandas spatial regression

krx-vol-drag-screener

_{변동성 드래그 스크리너 · GitHub Actions CI}

이토 보정항 ½σ²로 산술 기대수익률 μ와 실제 복리 성장률 g의 괴리를 KOSPI·KOSDAQ 전 종목 횡단면으로 순위화.

필터 통과 1,106종목 중 **20.7%**가 μ > 0 이지만 g < 0 — 기대수익률은 양수인데 원금이 줄어든 상태

Python Itô calculus CI

VoiceVault

_{로컬 음성 지식 비서 · 오픈소스 데스크톱 앱}

온디바이스 Whisper 전사 → 로컬 LLM 요약·자동 분류 → Obsidian 마크다운 내보내기. 클라우드·계정 없이 동작 (RAG 검색은 Electrobun 런타임 전환 후 재구현 중). 전사 정확도보다 **"사용자가 지금 무엇을 보고 있는지 모른다"**는 점이 더 큰 병목이었고, 이것이 XR에 관심을 갖게 된 출발점.

whisper.cpp llama.cpp Bun TypeScript

🔒 비공개 작업

3EYEXAI — 투자 리서치를 위한 Computation-First Glass Box XAI v0.1.0-mvp

블랙박스형 AI 주식 해설을 감사 가능한 리서치 리포트로 바꿉니다. 원칙은 하나 — AI는 숫자를 계산하거나, 만들어내거나, 반올림하거나, 매매를 권하지 않는다.

OHLCV 데이터 → Freshness 게이트 → 결정론적 Python 계산 → Evidence Ledger(content-addressed JSON 스냅샷)
            → LLM은 ledger 토큰만 번역 → Numeric Fidelity · Wording Safety · Traceability 게이트 → React UI

모든 수치·주장이 ledger JSON 경로로 역추적되며, 스냅샷 변조 시 digest 검증 실패
선택적 LangGraph 어댑터, 외부 데이터 장애 시 결정론적 샘플로 폴백
GitHub CI 통과 (Python 3.11 · 3.12) — 코드는 비공개, 요청 시 데모 가능

🛠 기술

인과추론·계량 DID · 공간데이터(GeoPandas) · 최적화(cvxpy, Markowitz QP) · 시계열 파운데이션 모델(Chronos, TimesFM) LLM/에이전트 LangChain · LangChain.js(LCEL) · LangGraph · RAG(Hybrid Search, Reranking) · 로컬 LLM(sglang, llama.cpp) · Whisper 언어·도구 Python · SQL · TypeScript · Git · Docker

_{자격 NVIDIA DLI Building LLM Applications with Prompt Engineering (2025.08) · K-Digital Training AI 부트캠프 840시간 수료 (2026.06) · JLPT N1}

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