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논문 기본 정보

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저자정보
강승우 (한국외국어대학교) 서원길 (한국외국어대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2023년도 추계종합학술대회 논문집 제27권 제2호
발행연도
2023.10
수록면
135 - 138 (4page)

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본 논문에서는 보다 정확하고 설득력 있는 주가예측을 위해 여러 방법을 제시하고 각 방법을 비교함을 통해 가장 효율적인 접근 방법을 제안하고자한다. 시계열 데이터만을 활용하거나 뉴스의 오피니언 마이닝을 활용하는 기존의 방법에서 더 나아가, LSTM을 활용해 두 데이터의 정보를 통합하였고 기존의 수많은 관련 연구들이 오피니언 마이닝에 있어서 범용 감성사전을 활용한 것과 달리 주식시장이라는 목표 도메인에 특화된 감성사전을 구축하여 어떤 결과를 보이는지 확인하였다. 모델의 학습을 위해 2022년 4월부터 2023년 5월까지 14개월간 95,697건의 뉴스 데이터를 확보하고 같은 기간 동안 시계열 데이터를 확보하였으며 특정 시점에서 분석된 뉴스의 마이닝 결과와 기업의 시계열 데이터가 미래의 예측에 있어 어느 정도 정확도를 보이는지 분석하였다. 그 결과, 시계열 분석을 단독으로 활용하였을 때보다 범용사전을 통한 마이닝을 함께 예측에 활용하였을 때 약 1.5% 정도의 예측성능 향상을, 범용사전이 아닌 도메인 특화 감성사전을 구축하여 활용하였을 때에는 약 3.7% 정도의 예측성능 향상(56.2%)을 보여주었다.
#domain-specific sentiment analysis #tf-idf theory #lstm #stock price prediction #naive-bayesian

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 오피니언 마이닝 선행 연구
Ⅲ. 도메인 특화 감성사전 구축 방안
Ⅳ. 시계열 데이터의 활용
Ⅴ. 연구 결과
Ⅵ. 결론
References

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