지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최재현
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수34
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
경제의 발전과 더불어 사람들의 주식시장에 대한 관심이 증가함에 따라 수시로 변하는 주가를 예측하기 위한 다수의 연구들이 진행되고 있다. 여러 예측방법들 가운데 최근 과학기술적 방법을 이용한 많은 연구들이 활발하게 이루어지고 있으며 사용하는 데이터 또한 다양해지고 있다. 이에 본 논문에서는 주가예측의 정확도를 높이기 위해 SNS와 뉴스기사의 감성분석과 기계학습을 이용한 주가예측 모형을 제시하였다. 제시하는 주가예측 모형은 데이터 수집, 감성사전 구축, 감성분석, 기계학습의 4단계 과정을 거쳐서 생성된다. 데이터 수집은 뉴스기사의 경우 경제관련 언론사를 대상으로, SNS의 경우 트위터를 대상으로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터 중 뉴스기사를 분석해 감성사전을 구축하였으며, 이를 활용해 감성분석 과정을 수행하였다. 기계학습단계에서는 감성분석을 통해 생성한 데이터를 이용하였고, 다양한 분류기법으로 예측모형을 생성하였다. 생성한 예측모형의 성능을 측정하기 위해 10중 교차검증 방식을 사용하였으며, 실험결과 다수의 방법에서 80%가 넘는 정확도를 보였고 0.8에 가까운 F1 score를 나타냈다. 이는 오피니언 마이닝 혹은 데이터 마이닝 기법들을 활용한 기존의 연구들과 비교했을 때 상당히 진전된 결과로 볼 수 있다.
목차
목 차국문초록 ⅴ영문초록 ⅶ제 1 장 서 론 1제 2 장 관련연구 32.1 감성분석 32.2 형태소 분석 32.3 감성사전 42.4 주가예측 4제 3 장 주가예측 모형 63.1 감성분석과 기계학습을 통한 주가 예측 모형 63.2 데이터 수집 83.3 형태소 분석 103.4 감성사전 구축 113.5 감성분석 143.6 기계학습 16제 4 장 실험 및 결과 184.1 실험설계 184.2 데이터 수집 184.3 감성사전 구축 204.4 감성분석 224.5 기계학습 244.6 결과 분석 26제 5 장 결 론 31참고문헌 33
최근 본 자료
댓글(0)
0