한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

언어 모델을 활용한 온라인 커뮤니티 정서와 가상화폐 변동성 간의 상관관계 분석

Analysis of the Correlation Between Online Community Sentiment and Cryptocurrency Volatility Using Language Models

  • 임호준 (국민대학교 소프트웨어학부) ;
  • 강승식 (국민대학교 인공지능학부 )
  • Hojun Lim (Dept. of Software, Kookmin University) ;
  • Seungshik Kang (Dept. of Artificial Intelligence, Kookmin University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

뉴스 내용과 증시의 상관관계에 대해서는 다양한 연구가 활발히 진행되었다. 이러한 연구들은 뉴스 제목에 담긴 정보와 증시 변동 사이의 관계를 분석하여 유의미한 결과를 도출하였다. 그에 반해, 직접적으로 드러나는 대중의 반응과 증시의 상관관계에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 여러 시간 단위에서 대중들의 반응을 온라인 커뮤니티에서 추출하고, 감정 분석을 통해 수치화 하여 분석한다. 이렇게 수치화 된 감정 데이터가 가상화폐 변동성과 관련이 있는지에 대해 시간 단위 별 상관관계 분석을 통해 알아보고자 한다. 이를 통해 대중의 반응이 가상화폐 시장에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 가상화폐 시장에 대한 이해도를 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

키워드

과제정보

본 연구는 2024년도 국민대학교 빅데이터최신기술수업의 프로젝트 수행 결과이며, 2023년도 산업통상자원부 ATC+ 사업의 지원을 받았음.

참고문헌

  1. 김선웅, "기계학습 알고리즘을 이용한 알트코인의 가격 예측 성과", 디지털콘텐츠학회논문지, 24(1), 141-151, 10.9728/dcs.2023.24.1.141, 2023.
  2. Pang, B. and L. Lee, "Opinion mining and sentiment analysis". Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1- 2), pp.1- 135, 2008.
  3. Devlin, J., M. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding", Proceedings of the NAACL-HLT, pp.4171-4186, 2018.
  4. 김진수, "국내증시 일별 거래량의 자기상관성에 대한 고찰", 산업경제연구, 34(4), pp.781-800, 2021.