방수빈

방수빈(영어: Subeen Pang)은 인공지능(AI) 엔지니어이자 기업인으로, 2022년 설립된 투자 리서치 자동화 소프트웨어 기업 LinqAlpha(법인: Wecover Platforms, Inc.)의 공동창업자이다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 2021년 석사(S.M.), 2024년 박사(Ph.D.) 학위를 취득하였다.

 학력 
 2021년: 매사추세츠 공과대학교 공학석사(S.M.) — 학위논문: 「Machine Learning Regularized Solution of the Lippmann–Schwinger Equation」(지도교수 George Barbastathis)
 2024년: 매사추세츠 공과대학교 공학박사(Ph.D.) — 학위논문 기록(기계공학·Computational Science & Engineering 연계)

 경력 
 2022년–현재: LinqAlpha 공동창업자 — 헤지펀드·자산운용사용 도메인 특화 검색+RAG 멀티에이전트 기반 리서치 자동화 플랫폼 공동 구축
 2021년–2024년: 매사추세츠 공과대학교 3D Optical Systems Group 연구 (계산광학·산란 해석·위상복원 등)

 주요 활동 
 재무 도메인 특화 RAG·검색·요약·모델링을 결합한 애널리스트 워크플로 자동화: 공시·실적발표·콜 트랜스크립트·뉴스·소셜 데이터 등을 출처 인용과 금융 약어 표준화에 맞추어 결과물화
 기업고객 온보딩 및 영업: 2024년을 기점으로 엔터프라이즈 고객 유료화 진행, 미주·아시아 중심에서 금융허브(런던·두바이·아부다비)로 확장 로드맵 제시
 프로그램 및 파트너십: 2023년 삼성금융네트워크의 Samsung Open Collaboration 수상 경험이 기업형 LLM·RAG 제품화 전환의 기폭제로 작용

 연구 및 기술적 관점 
Pang의 학술 연구는 강산란 조건에서 유효한 수치기법(본 시리즈·BPM·L–S 방정식) 간 관계를 통합적으로 정식화하고 오류 경계를 논증한 뒤, 이를 딥러닝·최적화와 결합해 계산 사진학·위상복원 문제의 수렴성과 견고성을 높이는 데 초점을 맞추었다. 이 접근은 산업 응용에서 재무 비정형 데이터 처리(검색·회수·요약·사실검증)로 전이되어, LinqAlpha의 도메인 특화 검색·에이전트 설계와 결합되었다.

 논문 
 방수빈, George Barbastathis (2022). “통합적 스칼라 전자기 산란 해석(영문: Unified treatment of exact and approximate scalar electromagnetic wave scattering)”. Physical Review E 106: 045301. doi:10.1103/PhysRevE.106.045301.
 이 논문은 강산란 조건에서 사용되는 주요 수치기법들 사이의 수학적 연결고리를 정식화한다. 각 방법이 잘 작동하는 조건과 한계를 비교해 실무적 선택 기준을 제시한다. 또한 근사에 따른 오차 경계의 성질을 분석한다. 결과적으로 산란 문제가 포함된 영상복원·계산광학 파이프라인의 안정성과 효율을 높이는 길을 연다. 물리적 직관과 계산적 실용성을 동시에 확보한다.
 Iksung Kang; Subeen Pang; Qihang Zhang; Nicholas X. Fang; George Barbastathis (2021). “Recurrent neural network reveals transparent objects through scattering media”. Optics Express 29(4): 5316–5326. doi:10.1364/OE.412890.
 회전 확산판으로 생성한 시계열 스페클을 이용해 재귀신경망이 산란 노이즈를 평균화하도록 설계한다. 위상 대상물을 강한 산란 조건에서도 복원한다. 데이터 동역학을 활용해 정적 신경망 대비 견고성을 높인다. 산란統계에 덜 민감한 복원 경로를 제시한다. 계산광학과 딥러닝의 접점을 확장한다.
 George Barbastathis; Subeen Pang; Iksung Kang; Ziling Wu; Zhiguang Liu; Fucai Zhang (2023). “On the Use of Deep Learning for Three-Dimensional Computational Imaging(한글 병기: 3차원 계산영상에서의 딥러닝 활용)”. In: Practical Holography XXXVII: Displays, Materials, and Applications (SPIE Proc. 12445). doi:10.1117/12.2655261.
 3차원 비침습 영상복원에서 전자기 상호작용 모델 선택이 결과에 미치는 영향을 설명한다. 약·강산란 영역별 전방연산자 모델을 구분하고 딥러닝 접근의 장단을 비교한다. 단순화된 모델 선택의 함정과 오차 요인을 정리한다. 실험·시뮬레이션 혼합 환경에서 재현성 있는 절차를 제안한다. 계산자원과 정확도의 균형점을 탐색한다.

 경영 및 리더십 
 제품 철학: 헤지펀드 애널리스트의 실제 문서작업·모델링·스케줄링을 에이전트화하여 반복 업무를 위임하고, 핵심 판단에 집중하게 하는 설계 기조를 제시한다.
 생태계 전략: 한국계 창업진과 국내 VC의 시드, 미국·아시아 고객군을 기반으로 금융허브 다변화(미주→유럽·중동) 전략을 병행한다.

 외부 링크 
 LinkedIn (영문)
 Google Scholar (영문)

 연표 

 연도  사건  출처 2021  MIT 공학석사(S.M.) 취득, Lippmann–Schwinger 방정식 학위논문 공개   2021  Optics Express 논문(투명 물체 복원 RNN) 게재(doi:10.1364/OE.412890)   2022  Physical Review E 논문 게재(doi:10.1103/PhysRevE.106.045301)   2022  Linq(후일 LinqAlpha) 공동창업   2023  Samsung Open Collaboration 수상(금융 도메인 LLM·RAG 전환 계기)   2024  MIT 박사(Ph.D.) 학위 기록 공개(MechE–CCSE)   2024  660만 달러 시드 투자 유치(InterVest·Atinum 등)   2025  헤지펀드/은행 고객 유료화 및 글로벌 확장 계획 인터뷰  

 각주 

분류:살아있는 사람
분류:매사추세츠 공과대학교 동문
분류:기계공학자
분류:인공지능학자
분류:미국의 기업인