• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.119-138
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• 2017

최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.19-41
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• 2019

텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.