우원 (Woowon)

AI·금융·연구·제품·엔지니어링이 교차하는 지점에서 일해요. 복잡한 시스템을 구조적으로 단순화하는 것을 좋아해요.

어떻게 생각하는가

좋은 엔지니어링은 문제를 올바르게 표현하는 것에서 시작해요. 해법보다 문제의 구조를 먼저 보는 습관이 결국 더 빠른 해결로 이어져요.

AI는 도구이기 이전에 새로운 인식론이에요. 모델이 무엇을 학습하고, 어디서 실패하고, 왜 그런지 이해하는 것이 단순히 API를 호출하는 것보다 훨씬 가치 있어요.

금융 시장은 인간 심리와 수학이 만나는 가장 복잡한 시스템 중 하나예요. 그 구조를 이해하는 것은 세계가 작동하는 방식을 이해하는 것과 같아요.

어떻게 만드는가

  1. 01
    문제 정의무엇이 진짜 문제인지 명확해질 때까지 시작하지 않아요.
  2. 02
    구조 설계코드 전에 데이터 흐름과 경계를 정의해요.
  3. 03
    최소 증명증명이 필요한 가정을 가장 작은 실험으로 검증해요.
  4. 04
    반복 정제작동하는 것에서 시작해 점진적으로 정밀하게 만들어요.

관심 영역

  • AI 추론 최적화 — speculative decoding, 양자화
  • 금융 시장 미시구조 — LOB, OFI, 가격 예측
  • 복잡계와 구조적 사고
  • 제품 엔지니어링 — 실제로 배포되는 것들
  • 강화학습 응용

주요 스택

Next.jsReactReact NativeTypeScriptPythonFastAPIPostgreSQLMySQLNest.jsGraphQLDocker

논문 & 연구

  • OFI-LOB: Order Flow Imbalance–Augmented Transformer for Limit Order Book Mid-Price PredictionarXiv preprint, 2026
  • Algorithmic Comparison of Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods for Value at Risk Estimation: Complexity Analysis and Empirical Evidence from Korean Financial Markets2026

수상

  • 2026
    Fast Builderthon 대상 (전체 1위)패스트캠퍼스 · Anthropic · Nvidia 협찬
  • 2025
    뉴스빅데이터해커톤 대상 (문체부장관상)한국언론진흥재단 · 문체부
  • 2025
    Us:Code 해커톤 대상 (의성군수상)Google Developers
  • 2024
    포텐데이 LLM 해커톤 최우수상비사이드 · 네이버클라우드
  • 2023
    포텐데이 LLM 해커톤 최우수상비사이드 · 네이버클라우드

연락

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