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학술저널
저자정보
유재필 (KIS채권평가 금융공학연구소) 한창훈 (멀티에셋자산운용) 신현준 (상명대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
9 - 17 (9page)
DOI
https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.009

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최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을 한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.
#생성적 대립 신경망 #시계열 생성적 대립 신경망 #시계열 자료 #기계 학습 #딥 러닝 #데이터 확장 #GAN #TimeGNA #Time-series #Machine learning #Deep learning #Data extension

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