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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤민영 (경북대학교) 김용구 (경북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제36권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
13 - 22 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2025.36.1.13

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본 연구는 헤테로지니어스 다이나믹 그래프 신경망을 활용하여 국내 주식의 주가 예측 모델을 설계하였다. 주가의 비선형적 특성과 다양한 요인을 효과적으로 반영하기 위해, 주식, 경제 지표, 뉴스, 공시 등의 데이터를 통합한 다이나믹 그래프 구조를 사용하였다. 코스피 200 종목을 대상으로 2022년 1월부터 2023년 12월까지 수집된 데이터를 바탕으로, 노드 간 상관관계와 LDA, FinBERT 기반 텍스트 임베딩을 통해 다양한 정보 간의 관계를 구성하였고, LSTM을 활용한 시계열 임베딩과 다중 어텐션 메커니즘을 적용하였다. 실험 결과, HDGNN 모델은 기존 RNN, LSTM, GRU 모델 대비 MAE와 RMSE 지표에서 우수한 성능을 나타내어 주가 예측의 정확도를 개선하였다.
#시계열 임베딩 #어텐션 메커니즘 #주가 예측 모델 #헤테로지니어스 다이나믹 #그래프 신경망 #Attention mechanism #heterogeneous dynamic graph neural network #stock price prediction #time series embedding

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법론
4. 실증 연구
5. 결론
References
Abstract

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