• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.552-560
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• 2021

새로운 미술품 유통방식의 발달로 미술품의 미적 효용을 넘어 투자재로서 바라보는 시각이 활성화되고 있다. 미술품의 가격은 주식이나 채권 등과 달리 객관적 요소와 주관적 요소들이 모두 반영되어 결정되는 이질적 특성이 있기 때문에 가격 예측에 있어서 그 불확실성이 높다. 본 연구에서는 LSTM(장단기 기억) 순환신경망 딥러닝 모형을 활용하여 낙찰총액 순위 1위부터 10위까지의 한국 작가의 회화 작품을 대상으로 작가의 특성, 작품의 물리적 특성, 판매적 특성 등을 입력으로 하여 경매 낙찰가의 예측을 시도하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 낙찰 가격의 차이를 설명하는 RMSE 값이 0.064 수준이었으며 작가별로는 이대원 작가의 예측력이 가장 높았고, 이중섭 작가의 예측력이 가장 낮았다. 투자재로서 미술품 시장이 더욱 활성화되고 경매 낙찰 가격의 예측 수요가 높아지면서 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.625-631
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• 2017

과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.7-10
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• 2022

본 연구는 국내 주식의 intraday 가격변화를 딥러닝 모형들로 예측하고 그 예측모형을 이용한 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 주식의 intraday 가격변화에 따라서, 고빈도 매매, 주문집행문제 (order execution problem), 자동화 매매 등과 같은 intraday 주식 트레이딩의 수익률이 달라지기 때문에, 주식의 intraday 가격변화 예측은 주식 투자에 있어서 중요하다. 해외 시장에 대해서는 인공지능 등을 이용한 intraday 가격변화 예측 연구가 활발히 이루어졌지만, 국내의 경우 관련한 연구가 드물어 그 효용성이 명확히 드러나지 않았었다. 그에 따라서, KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 정준의(canonical) 딥러닝 모형들을 적용하여 예측 성능을 비교한다. 또한, 그 예측모형들을 활용하여 간소화된 주문집행문제에서의 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 그리고, 제안한 매매전략 딥러닝 모형을 KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 실험하여, 제안한 방법론이 유효함을 밝힌다. 제시된 모형을 실제 주식 매매에 직접 적용하여 수익성을 개선을 기대할 수 있고, 사람이 직접 거래할지라도 효과적인 보조 지표가 될 수 있기에 본 논문은 실용적 의미를 지닌다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.275-285
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• 2006

본 논문에서는 그리드 컴퓨팅의 기존 자원 거래망 모델들의 문제점을 분석하고, 해결하기 위한 새로운 자원 거래 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자와 자원 공급자 사이의 거래 가격을 예측하고 합리적인 거래 가격을 제시한다. 합리적인 가격 제안을 통해, 사용자와 자원 공급자 사이의 더 많은 자원 거래를 발생시키고, 사용자는 더 짧은 시간에 자원을 공급받게 된다. 본 논문에서 사용자의 자원 요구량 예측 정확도를 향상시키기 위하여 통계학의 예측 모델을 도입하였고 합리적인 가격 제안을 위해 미시 경제학의 가격 결정 이론을 도입하였다. 본 모델의 성능 평가를 위하여 사용자의 자원 요구량 예측 정확도, 자원 거래를 위한 응답시간, 자원 거래 횟수 그리고 사용자의 자원 활용률을 측정하였다. 실험의 결과로는 자원 예측 정확도는 87.45%의 신뢰성 있는 결과를 얻었고, 기존 모델들에 비해 응답시간은 72.39% 단축 되었다. 또한, 자원 거래 횟수는 162.56% 증가 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 평균 자원 활용률은 90%에 근접했으며 기존 모델들과 비교해서는 230%이상 자원 활용률이 증가 하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.745-760
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• 2021

금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1198-1199
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• 2023

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.38-45
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• 2020

본 연구는 양방향 LSTM, Random Search, 데이터 조합, Dropout을 이용한 철근 가격 단기예측 딥러닝 모델을 개발하는 체계적인 절차를 제시한다. 일반적으로 사용자가 직관적으로 이러한 값을 결정하여 예측성능이 우수한 결과를 탐색하는데 시간이 많이 걸리고 반복적인 시도를 하게 되는데, 이러한 시도로 찾아낸 결과가 우수하다고 보장할 수 없다. 본 연구에서 제시하는 제안된 접근방식으로 단기 가격예측의 평균 정확도는 약 98.32%이다. 그리고 이 방식은 철근 이외의 건축재료를 비롯하여 통계기반의 시계열 데이터로 가격을 예측하는 연구에서 본 연구에서 제시한 내용이 우수한 예측결과를 도출하기 위한 기초적 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.506-512
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• 2006

다양한 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 추정하고 예측하는 연구 또한 많이 존재하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 연구들 대부분이 회귀모형에 지나치게 의존하고 있는 실정이다 그러나 회귀모형은 단점보다 장점이 많은 모형이다. 본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점들을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 도입할 필요성에 의해서 본 연구를 수행한 것이다. 다양한 아파트 특성들에 대하여 신경망모형을 이용하여 아파트 가격을 예측하고, 기존의 회귀모형과 비교하는 것이 본 연구의 주목적이다 또한 회귀모형과 신경망모형의 상호 보완적인 측면을 규명하는 것은 본 연구의 부차적인 목적이 된다 아파트 특성들은 주변에서 쉽게 이용 가능한 데이터를 위주로 하였다. 2004년 6월 기준으로 서울시 송파구와 도봉구의 아파트 매매가격들과 12개의 아파트 특성들을 수집하였다. 아파트 매매가격들 (즉, 매매 하한가, 일반 거래가, 매매 상한가) 을 새로운 측정방법을 이용하여 하나의 매매가격으로 추정하였으며, 대표성을 가지도록 하였다. 신경망모형을 도입하여 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하고, 기존의 회귀모형들과 비교하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다 하겠다. 그리고 주택에 관한 기존의 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.508-510
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• 2003

주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.