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이근채 (국립강릉원주대학교) 심찬영 (국립강릉원주대학교) 임동현 (국립강릉원주대학교) 김명진 (국립강릉원주대학교) 이어진 (국립강릉원주대학교) 심현정 (국립강릉원주대학교) 강태원 (국립강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
588 - 591 (4page)

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본 논문은 베이즈 분류기를 이용하여 익일 코스피(KOSPI) 지수가 상승할지 아닐지 분류하는 것을 다룬다. 코스피 지수가 오른 전날의 글로벌 경제 기사와 코스피 지수가 떨어진 전날의 글로벌 경제 기사를 수집하여, 각 기사에 포함된 단어의 문서 내 빈도와 분포를 계산해서 베이즈 분류기를 학습한 후, 익일 코스피 지수가 상승할 지를 아닐지를 예측한다. 실험 결과 학습 데이터에 대해 93%, 검증 데이터에 대해 97% 정확도로 상승을 분류할 수 있었으나, 하락의 경우 분류 성능이 좋지 않았다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 베이즈 분류기 이용원리
Ⅲ. 코스피 증가/감소 전날의 기사 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 및 출처

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