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저자정보
양혁진 (제주대학교) 최종민 (제주대학교) 박찬정 (제주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제6호(JKIIT, Vol.22, No.6)
발행연도
2024.6
수록면
1 - 12 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.6.1

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코로나19 팬데믹 이후, 주식 시장의 변동성의 폭이 증가하였다. 과거에는 재무 분석과 통계적 방법을 이용하여 주가지수를 예측하려는 경향이 많았으나, 최근에는 인공지능 기술을 기반으로 하여 주가지수를 예측하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 연구는 코스피 200 에너지/화학 주가를 중심으로 개인 투자자를 위해 감정분석과 GRU와 LSTM 딥러닝 모델 기반의 주가지수를 각각 예측한 후, 성능 평가를 진행한다. 이를 위해 뉴스 데이터를 크롤링하였고 Naver Clova API와 KR-FinBERT-SC를 활용하여 감정분석을 수행하였으며, 예측의 정확도를 높이기 위해 산출된 감정 점수와 주가지수를 결합하여 딥러닝 모델에 각각 적용하였다. 그 결과, GRU 모델이 LSTM 모델보다 코스피 200 에너지/화학 주가지수 예측에 더 적합함을 확인하였고, 비록 한정된 기간의 데이터를 사용했지만, 감정분석과 GRU 딥러닝 알고리즘의 결합으로 예측 정확도를 높였다.
#stock price prediction #sentiment analysis #KR-FinBERT-SC #GRU #individual investors

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 주가지수 예측 프로그램 설계
Ⅳ. 구현 사항 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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