연구
Decision Architect · 하버드 박사 · 前 교수 · Doogooda 대표
불확실성 하에서 기관이 의사결정을 내리는 방식을 연구합니다. 예측 정확도만큼 제약조건, 거버넌스, 트레이드오프가 중요한 환경에서 작동하는 시스템이 관심사입니다.
감사 하에서도 방어 가능한 의사결정 시스템을 설계합니다. 가정, 제약, 트레이드오프가 명시적으로 드러나는 시스템입니다.
의사결정 과학과 실제 배포를 연결하며, 의료, 공공정책, AI 거버넌스 영역에서 감사 가능한 의사결정 시스템을 구축합니다.
방법론: 인과추론 → 시나리오 시뮬레이션 → 제약 최적화 → 감사 가능 의사결정 산출물
주요 논문
의료 운영 · Production and Operations Management · 2024
규제 제약 하 시설 폐쇄 의사결정: 인과추론 접근법
규제 제약이 구속력을 가질 때 시설 폐쇄 의사결정을 구조화하는 방법. 미국 학술병원에서 프레임워크 채택.
왜 중요한가: 병원 시설 폐쇄 의사결정을 정치적 협상에서 증거 기반의 방어 가능한 선택으로 전환.
AI 거버넌스 · 학회 발표 · 2024
자율 시스템은 설계 단계부터 거버넌스가 필요하다: 책임 프레임워크
설명가능성을 넘어 기관 차원 책임성으로. 자율 의사결정 시스템을 위한 거버넌스 구조.
왜 중요한가: 국방·공공부문에서 AI 의사결정의 승인 주체를 정의—배포 전 책임 공백 해소.
의사결정 과학 · Working Paper · 2024
추천이 아닌 의사결정 패킷: 기관 승인을 위한 산출물
기관이 "추천"이 아닌, 명시적 가정·제약·트레이드오프를 포함한 의사결정 산출물을 필요로 하는 이유.
왜 중요한가: AI를 "블랙박스 결과"에서 경영진이 실제로 승인/거부할 수 있는 검토 가능 의사결정 메모로 전환.
공공정책 · 정부 연구용역 · 2024
AI 기반 학교시설 최적화: 경기도의회 제출 연구
공공부문 자원 배분을 위한 인과 수요 예측 및 제약 기반 최적화.
왜 중요한가: 의원들이 데이터로 학교 통폐합을 정당화 가능—교육 계획의 정치적 교착 감소.
의료정책 · 박사논문 · 2020
정책 제약 하 의료 운영을 위한 인과추론
규제된 의료 환경에서 의사결정을 위한 방법론 프레임워크. 하버드 박사논문.
진행 중인 연구
테마 1: 규제 운영을 위한 의사결정 인텔리전스
질문: 제약과 거버넌스 요구사항이 정확도만큼 중요할 때 의사결정 시스템을 어떻게 운영하는가?
결과물: 산업 실무자와 공동 저술 논문 · 의료 파일럿에서 프레임워크 검증
테마 2: 자율 시스템의 설계 단계 거버넌스
질문: 배포된 AI 시스템에서 책임 실패가 어디서 발생하며, 거버넌스 구조가 어떻게 방지할 수 있는가?
결과물: 사례 연구 시리즈 (국방, 의료, 공공부문) · 거버넌스 설계 패턴 브리프
테마 3: 정책 담론의 증거 기준
질문: 통제된 실험이 불가능한 정치·정책 담론에서 인과 주장을 어떻게 평가하는가?
결과물: 방법론 프레임워크 논문 · 대중 대상 증거 체크리스트
데이터/방법론 원칙
감사가능성 우선
모든 분석은 명시적 가정, 데이터 계보, 민감도 체크를 포함. 숨겨진 자유도 없음.
가정 투명성
실증적으로 검증된 것과 가정한 것을 구분. 주요 가정이 바뀌면 무엇이 달라지는지 트레이드오프 테이블로 표시.
재현가능성
재현을 위한 충분한 디테일로 방법론 문서화. 코드와 데이터 이용가능 여부를 각 논문에 명시.
제약 우선 모델링
실제 기관은 구속력 있는 제약(규제, 운영, 정치) 하에서 작동. 제약을 무시한 모델은 배포 불가능.
전체 이력
학력: 하버드대 박사 (의사결정과학, 의료정책) · 예일대 석사 (통계학) · 칼텍 학사 (응용수학)
소속: 서울대 인지AI연구실 방문연구원 · 前 UCL 경영대 조교수
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