https://leeje008.github.io/Data Science Portfolio - Machine Learning, NLP, LLM Agent, Portfolio Optimization 2026-05-24T13:57:37+09:00 Younghun Ko https://leeje008.github.io/ Jekyll © 2026 Younghun Ko /assets/img/favicons/favicon.ico /assets/img/favicons/favicon-96x96.png 2026-04-07T00:00:00+09:00 2026-04-07T00:00:00+09:00 https://leeje008.github.io/posts/APwP-Ch07-Aggregates-Consistency-Boundaries/ Younghun Ko

Introduction Part I의 마지막 장이자 Part II로의 다리. 지금까지의 패턴(Repository, Service Layer, UoW)은 누가 데이터를 변경하는가를 깔끔히 정리했지만, 여전히 답하지 않은 질문이 있다. 동시에 같은 stock에 대해 두 개의 할당 요청이 들어오면 어떻게 되는가? 불변식(invariant) 을 어떻게 보장하는가? 답은 DDD의 Aggregate — 일관성 경계(consistency boundary)를 가진 객체 집합을 단일 단위로 다루는 패턴이다. 본 장은 이 개념을 도입하고, Optimistic Concurrency 로 데이터 무결성을 강제하는 방법까지 보여준다. 1. Invariants, Constraints, Consistency ...

2026-04-06T00:00:00+09:00 2026-04-06T00:00:00+09:00 https://leeje008.github.io/posts/cad-rag-assistant/ Younghun Ko

프로젝트 개요 None GitHub: leeje008/cad-rag-assistant

2026-04-05T00:00:00+09:00 2026-04-05T00:00:00+09:00 https://leeje008.github.io/posts/Online-Decision-High-Dimensional-LASSO-Bandit/ Younghun Ko

Introduction Contextual bandit 문제에서 LinUCB (Li et al., 2010)와 그 이론적 완성형인 Abbasi-Yadkori et al. (2011)은 $\tilde{\mathcal{O}}(d\sqrt{T})$의 regret bound를 제공한다. 여기서 $d$는 context 차원이다. 이 bound는 $d$에 선형 의존이므로, 실제 응용에서 흔히 마주치는 고차원 context ($d \gg T$) 상황에서는 사실상 무용지물이 된다. 예컨대 의료 의사결정에서 환자의 feature는 수백~수천 차원에 이를 수 있는데, 이때 LinUCB는 초기 수많은 라운드를 단순 탐색에 소비하게 된다. Bastani & Bayati (2020)의 “Online Decision...

2026-04-05T00:00:00+09:00 2026-05-24T13:56:55+09:00 https://leeje008.github.io/posts/Doubly-Robust-LASSO-Bandit/ Younghun Ko

Introduction Bastani & Bayati (2020)의 LASSO Bandit은 contextual bandit의 regret을 context 차원 $d$의 polylog에만 의존하도록 개선한 첫 번째 알고리즘이다. 그러나 그 알고리즘은 세 가지 불편한 점을 가진다. Forced sampling 블록이 별도로 존재해야 하고, 그 스케줄 파라미터 $q$가 민감하다. 두 개의 LASSO estimator ($\hat{\beta}^{\text{FS}}$, $\hat{\beta}^{\text{AS}}$)를 arm별로 유지해야 한다. Localization parameter $h$ 튜닝이 까다롭다. Kim & Paik (NeurIPS 2019)의 “Doubly-Ro...

2026-04-04T00:00:00+09:00 2026-04-06T12:19:20+09:00 https://leeje008.github.io/posts/travel-planner/ Younghun Ko

프로젝트 개요 여행 플래너 - AI 기반 여행 일정 자동 생성 도구 GitHub: leeje008/travel-planner 주요 기능 최적 동선 산출: Google OR-Tools 기반 TSP 경로 최적화 주변 POI 탐색: 경로 주변 카페/맛집 등 자동 탐색 및 랭킹 LLM Agent 패키지: LangGraph 기반 스토리텔링 + 추천 이유 생성 지도/타임테이블: Folium 지도 + 타임라인 시각화 피드백 수집: 사용자 피드백으로 추천 품질 개선 기술 스택 분류 기술 버전 Language Python 3.11+ Fr...