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저자정보
주승세 (대구가톨릭대학교) 이수경 (대구가톨릭대학교) 이윤승 (대구가톨릭대학교) 신민규 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
576 - 579 (4page)

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코로나-19 이후 경기 침체가 지속되면서, 주식 시장에 대한 개인 투자자들의 관심이 급격히 증가하였다. 기존의 주가 예측 연구는 주로 지도학습 기반으로 진행되었지만, 금융 시장의 특성상 데이터 수집과 처리에 많은 시간이 소요되어 데이터 부족 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구는 전이학습 기반주가 예측 모델을 제안하며, 이는 두 단계의 학습 과정으로 진행된다. 단계 1에서는 다양한 종목의 금융 데이터를 사용하여 순환신경망 기반 딥러닝 모델을 학습한다. 그런 다음, 사전 학습된 모델을 단계 2로 이전하여 삼성전자 금융 데이터로 재학습을 수행한다. 실험 결과 제안된 모델은 약 7.6402e-04의 평균 절대 오차 성능을 보였으며, 이는 기존 순환신경망 기반 주가 예측 모델에 비해 약 47.75% 정확하게 예측한 결과이다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 금융 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. 전이학습 기반 주가 예측 딥러닝 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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