강태민
데이터 수집부터 모델, 그 위에서 돌아가는 서비스까지 처음부터 끝까지 직접 만듭니다.
요즘 · 2026년 9월
- — 펜실베이니아 주립대 EMPower 연구실(Yan Li 교수님)에서 전력망 PMU 데이터로 그래프 신경망 연구를 시작했습니다.
- — 올여름 SURE 프로그램에서 한 변동성 연구를 포스터로 발표합니다.
- — 2027년에 입사할 신입 퀀트 리서치·ML 엔지니어링 자리를 찾고 있습니다.
시스템
직접 만들어 운영하고 있는 것- 01
Eureka
마지막 적재 · 9월 27일매일 밤 사람 손 없이 돌아가는 퀀트 플랫폼입니다. 한국 주식·파생상품·채권·공시 데이터를 글로벌 매크로 데이터와 함께 쌓고 있습니다.
- 약 1억 5천만 행
- 2005년부터 시점별로 보관
- 정기 작업 27개
PostgreSQL · TimescaleDB · systemd · Python · PyTorch · statsmodels - 02
Artemis
공개 중 ↗한 시즌에 수백 곳을 지원하다 보니 어디에 냈는지조차 관리가 안 돼서 만든 구직 도우미입니다. 지원 관리부터 맞춤 이력서, 면접 준비까지 돕습니다.
- 공고 30만 7천 건
- 웹 · 확장 프로그램 · 모바일
- RLS · DSAR
FastAPI · Next.js · Postgres · vLLM · Qwen3.5-9B AWQ - 03
Resume Renderer
오픈 소스Artemis가 다듬은 이력서 내용을 실제로 제출할 수 있는 문서로 만들어 주는 오픈 소스 모듈입니다. 템플릿이 CSS뿐이라 없는 내용을 지어낼 수 없습니다.
- 테마 13종
- CSS 전용 템플릿
- 실측한 실패에서 나온 린트 규칙 10개
TypeScript · MIT
연구
답을 찾고 있는 질문- 04
변동성 국면의 시작은 예측할 수 있는가?
영결과변동성이 커지기 시작하는 순간을 미리 알 수 있는지, 실험 설계를 먼저 등록해 두고 검정했습니다. 결론은 ‘알 수 없다’였고, 이 결론이 곧 연구의 결과입니다.
- KOSPI 200 30년
- 사전 등록
- 검정력 있는 영결과
Penn State SURE 프로그램 · 멘토 ByeongJip Kim 박사 · 책임연구자 Xiaoyue Niu 교수 - 05
전력 계통 안정성과 진동 예측
진행 중전력망을 있는 그대로 그래프로 보고, 교란이 퍼져 나가는 동안 진동을 예측하는 그래프 신경망 연구입니다.
- PMU 시계열
- 망 구조를 사전 정보로
- 보던 망에서 처음 보는 망으로
Penn State EMPower 연구실 · 지도교수 Yan Li - 06
주식시장의 시공간 예측
진행 중수백 개 종목의 수익률을 시간과 공간의 문제로 보고, 시간 척도마다 달라지는 종목 사이의 관계를 찾는 연구입니다.
- 주파수 대역별 종목 관계
- 그래프와 스펙트럼 구조
- 합성 → 워크포워드 → 홀드아웃
독립 연구
놀이터
- 타이머 27개 × 밤 36일칸 위에 올려 보기칸을 눌러 보기
레일 모니터
운영 중인 테이블은 모두 언제 들어와야 하는지를 적어 둡니다. 칸 하나가 하룻밤의 정기 작업 하나입니다. 제때 돌면 채워지고, 늦으면 호박색, 아예 안 돌면 주황색이 됩니다. 이 격자에서 가장 눈에 띄어야 하는 건 빈칸이 아니라 소리 없이 건너뛴 실행입니다.
- σ(K, τ) · KOSPI200움직여서 돌리기눌러서 돌리기
변동성 곡면
KOSPI 200 옵션에서 흔히 보이는 내재 변동성 곡면입니다. 행사가가 낮은 쪽으로 기운 스큐가 만기가 길어질수록 완만해집니다. 마우스를 움직이면 곡면이 돌아가고, 장중처럼 조금씩 숨을 쉽니다.KOSPI 200 옵션에서 흔히 보이는 내재 변동성 곡면입니다. 행사가가 낮은 쪽으로 기운 스큐가 만기가 길어질수록 완만해집니다. 여기저기 눌러 보면 곡면이 돌아가고, 장중처럼 조금씩 숨을 쉽니다.
- 60 Hz 반송파 · 0.4 Hz 모드올려 보기 · 클릭해 끊기눌러서 끊기
PMU 스펙트로그램
합성한 위상 측정 데이터입니다. 60 Hz 반송파 위에 0.41 Hz 광역 진동이 약하게 실려 있습니다. 마우스를 올리면 진동이 커지고, 클릭하면 선로가 끊깁니다. 스펙트로그램과 아래 주파수 파형에서 약 4.8%씩 감쇠하며 잦아드는 모습이 보입니다.합성한 위상 측정 데이터입니다. 60 Hz 반송파 위에 0.41 Hz 광역 진동이 약하게 실려 있습니다. 누르면 선로가 끊기면서 진동이 커집니다. 스펙트로그램과 아래 주파수 파형에서 약 4.8%씩 감쇠하며 잦아드는 모습이 보입니다.
- 저장소의 실제 렌더쓸어 넘기기눌러서 넘기기
이력서 테마
HTML 이력서 한 장에 스타일시트만 열세 가지로 바꿔 입혔습니다. 렌더러의 시각 회귀 테스트 이미지를 그대로 가져왔습니다. 테마는 모양만 바꿀 뿐 글을 더하거나 빼거나 순서를 바꾸지 못하니, 열세 장 모두 똑같은 내용을 담고 있습니다.
한가위 섯다
보름달 아래서 화투 스무 장으로 치는 두 장 섯다입니다. 첫 장을 보고 다이할지 콜할지 정하고, 두 번째 장을 보고 한 번 더 겁니다. 족보는 달 위에 적힙니다. 암행어사와 땡잡이는 넣었고, 구사 재경기는 뺐습니다.
- ∂C/∂t = ∇·(D∇C)붓으로 쓰기 · 두 번 눌러 지우기
먹 번짐
한지에 붓으로 쓰면 먹이 물을 따라 번집니다. 번지는 모양은 확산 방정식으로 계산하고, 종이 결과 남은 물기에 따라 퍼지는 정도가 달라집니다. 천천히 그으면 짙게 번지고, 빠르게 그으면 붓끝이 갈라지며 비백이 생깁니다.
- 한양 37.6°N지금, 한양의 해
앙부일구
세종 때 만든 솥 모양의 해시계입니다. 영침 끝이 반구의 한가운데 있어서 그림자 끝은 늘 해의 정반대 쪽을 가리킵니다. 지금 서울의 해 위치를 계산해 그림자를 드리웠습니다. 해시계가 시계보다 조금 늦는 건 서울의 경도와 균시차 때문입니다.
- 상생 · 상극하나를 눌러 보기
음양오행
다섯 기운은 둘레를 따라 서로를 낳고(상생), 별 모양을 따라 서로를 누릅니다(상극). 운세가 아니라 하나의 동역학계로 읽어 봤습니다. 한 기운을 밀면 흔들림이 둘레를 따라 물결처럼 돌다가 다시 균형으로 돌아옵니다.
소개
한국에서 다섯 살까지, 루마니아에서 열 살까지 자랐습니다. 중학교는 다시 한국에서 다녔고, 고등학교부터 대학교 2학년까지는 미국에서 지냈습니다. 그 뒤로 중국에서 여섯 달을 살았고, 한국에서 열여덟 달 동안 군 복무를 했습니다. 한국어·영어·중국어로 일할 수 있고, 지금은 펜실베이니아 주립대에서 계산데이터과학과 통계학을 공부하는 4학년입니다. 수학을 부전공하고 있습니다.
이사를 자주 다니다 보니 두 가지가 몸에 뱄습니다. 처음 가는 자리의 분위기를 빨리 읽는 것, 그리고 규칙이 어디서나 같지는 않다는 것. 시장이든 기관이든 교실이든 무엇이 ‘당연한지’는 그곳의 관습이고, 흥미로운 건 대개 다른 곳으로 옮겨 가지 않는 부분입니다. 제가 지금 이 일을 하는 이유도 대부분 이 두 번째 습관에 있습니다.
수학은 루마니아에 있을 때부터 좋아했습니다. 한국에 돌아와서는 선행을 몇 년씩 하고 온 친구들 앞에서 처음으로 벽을 느꼈고, 좋아하고 잘하는 것만으로는 부족하다는 걸 알게 됐습니다. 제자리를 되찾게 해 준 건 과학이었습니다. 중학교 내내 과학에 매달렸고 영재 프로그램에도 들어갔습니다. 한국에서 다닌 고등학교 한 학기 동안에도 그 프로그램에 있었습니다.
시장은 아버지에게서 배웠습니다. 거의 우연이었습니다. 어느 여름, 출근하지 않고 집에서 컴퓨터만 들여다보시는 아버지께 뭘 하시냐고 자꾸 여쭸더니, 너 때문에 다 잃었다고 농담을 하시고는 정말로 하나씩 설명해 주셨습니다. 열다섯 살이었고, 그해에 처음 주식을 샀습니다.
가장 신기했던 건 제가 아무것도 하지 않는데도 숫자가 계속 바뀐다는 점이었습니다. 뭘 하는지도 모르고 게임처럼 하다가 용돈을 거의 다 잃었습니다. 그러다 매일 하던 게임을 만든 회사의 주식을 샀는데, 코로나를 지나면서 세 배가 됐습니다.
그 뒤로 몇 년 동안 단타를 하면서 한국 시장을 데이터가 아니라 손에 잡히는 감각으로 익혔습니다. 가격제한폭, 상한가에 묶인 종목이 다음 날 아침에 보이는 움직임, 단일가 매매, 이 시장에서만 통하는 이벤트 패턴 같은 것들입니다. 그리고 흔히 그렇듯 화면 앞에 앉아 있는 시간과 스트레스는 늘고 수익은 나빠졌습니다. 어느 순간부터 질문이 ‘무엇을 사고팔까’에서 ‘이걸 왜 내가 손으로 하고 있지’로 바뀌었습니다.
지금의 전공은 그 질문 때문에 골랐습니다. 제가 하고 싶던 일이 퀀트 트레이딩이라는 것, 그 일에는 통계와 소프트웨어가 거의 똑같이 필요하다는 것, 그리고 둘을 가장 빨리 배울 수 있는 길이 계산데이터과학이라는 걸 알게 됐습니다. 학과 소개를 보고 고른 전공이 아니라, 손으로 하는 매매에 지쳐서 고른 전공입니다.
바로 공부에 뛰어들었다고 말하고 싶지만 그렇지는 않았습니다. 대학 첫 두 해는 거의 놀면서 보냈습니다. 그걸 바꾼 게 중국에서의 여섯 달이었습니다. 중국어를 제대로 배우고 싶어졌고, 거대한 시장이 빠르게 만들어 가는 것들을 나중에 기사로 읽기보다 가까이서 보고 싶어졌습니다. 둘 다 군대에서 시작했습니다. 열여덟 달 동안 정보분석병으로 복무하면서 중국어를 HSK 5급(270/300)까지 공부했고, 머신러닝과 딥러닝을 바닥부터 혼자 익혔습니다. 그 시간을 빼앗는 일이 아무것도 없었습니다. 복학하니 수업이 쉬웠습니다. 더 어렵고 더 엉성한 버전을 이미 혼자 해 봤으니까요. 그 뒤로 한 일은 모두 제가 정해서 한 일입니다.
‘왜 손으로 하고 있지’라는 질문이 닿은 곳이 Eureka입니다. 데이터 파이프라인, 리서치와 모델링, 그리고 언젠가의 자동 매매와 포트폴리오 최적화까지, 세 부분으로 된 퀀트 플랫폼입니다. 공시 하나가 정정되면 그 변화가 피처와 위험 추정을 거쳐 포지션까지 전해지는데, 모든 단계에서 ‘그때 알 수 있었던 정보’만 쓰도록 지킵니다. 지금 돌아가는 건 파이프라인입니다. 한국 주식·파생상품·채권·공시 약 1억 5천만 행이 글로벌 매크로 데이터와 함께 사람 손 없이 쌓이고 점검됩니다.
Artemis는 제 구직에서 나왔습니다. 소프트웨어, 데이터 사이언스, 퀀트 직무에 지원하다 보면 한 시즌에 수백 곳에 지원서를 내게 되는데, 어느 선을 넘으면 누구도 제대로 관리하지 못합니다. 스프레드시트는 금방 손을 놓게 되고, 어디에 지원했는지 처음 떠올리는 순간이 불합격 메일을 받을 때입니다. 그래서 지원 관리 도구부터 만들었고, 구직자에게 정말 필요한 게 뭔지 계속 묻다 보니 개인 비서 같은 서비스가 됐습니다. 몇 번의 입력으로 끝나는 네트워킹과 콜드 메일, 실제 경험을 바탕으로 다시 쓰는 이력서, 면접 준비로 이어지는 경험 정리까지요. 사람들이 가장 먼저 알아보는 30만 건의 공고 색인은 가장 나중에 붙인 기능이고, 사실 핵심과는 가장 거리가 멉니다.
지난여름에는 펜실베이니아 주립대 SURE 프로그램에서 변동성이 커지기 시작하는 시점을 일간 데이터로 예측할 수 있는지 연구했습니다. GARCH와 입자 필터 확률 변동성 모형을 직접 구현하고 탐지 실험을 미리 등록해 두었는데, p < 0.001에서 42%라는 탐지율이 나왔습니다. 그런데 결과를 스스로 뜯어보니 엉뚱한 것을 재고 있었습니다. 그래서 ‘예측할 수 없다’는 영결과가 곧 이 연구의 발견이고, 그 결론을 흐지부지한 실패가 아니라 검정력을 갖춘 결과로 세운 부분이 제가 가장 자신 있게 설명할 수 있는 대목입니다. 이번 가을부터는 EMPower 연구실에서 전력 계통 안정성을 위한 그래프 신경망 연구를 시작했습니다. 분야는 달라도 문제의 모양은 같습니다. 빠르게 쏟아지고 공간적으로 얽힌 센서 데이터, 그리고 드물지만 한번 일어나면 아주 큰 사건들.
앞으로 더 깊이 파고들고 싶은 건 베이지안 방법과 불확실성 정량화, 그래프 신경망, 잠재 공간 모델링, 위험 정량화입니다. 언어 모델이 내놓는 결과를 믿고 쓰려면 그 둘레에 얼마나 단단한 구조를 세워야 하는지도 계속 붙들고 있는 질문입니다.
2027년에 시작하는 퀀트 리서치, 데이터·ML 엔지니어링 정규직 자리를 찾고 있고, 대학원도 함께 준비하고 있습니다. 하시는 일과 조금이라도 닿아 있다면 편하게 연락 주세요.