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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김경옥
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수26
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본 연구에서는 미술품 경매가격을 예측하기 위해서 기존의 작가 및 작품 데이터에 국한된 범주가 아닌 경제적, 트렌드, 이미지 데이터 등 다면적 요소를 활용하여 미술품 경매가격을 딥러닝을 활용해 예측하는 방법을 제시하였다.
이를 위해 K-Artprice에서 2015년부터 2021년 6월 30일까지의 국내 작가들에 대한 경매 데이터를 수집하는 한편, 경매 낙찰일 시점에 확인할 수 있는 경제적인 지표와 함께 포털사이트 네이버에 미술품 경매와 관련된 대중들의 인식을 파악할 수 있는 지표를 수집했다. 이렇게 수집된 데이터를 가공하여 딥러닝 모델에 학습할 수 있는 형태로 가공하는 한편, 경제적인 지표를 가공해서 이동평균, 모멘텀, RSI, MACD와 같은 금융공학과 관련된 변수를 새로 창출하고 미술시장 내부의 트렌드를 파악하기 위해 낙찰 시점의 시장 활성화와 작가의 판매량을 파악하는 변수를 생성해서 학습에 활용했다.
학습된 모델의 평가 지표로 볼 때 미술품 경매시장은 미술품의 작가 및 작품 데이터와 함께 경제적인 지표를 결합해서 사용하는 것이 가장 효과적이며, 이미지 데이터의 경우 단독으로는 사용하는 것이 그리 좋은 성능을 보여주진 않으나 다른 데이터와 결합해서 사용할 경우 보조적인 역할을 수행할 수 있는 것으로 파악된다. 연이어 변수를 선택하는 과정을 통해 잘 선정된 변수들로 학습하는 경우 기존의 전체 변수를 사용해 학습하는 것보다 더 나은 성능을 기대할 수 있으며, 그 중에서도 경제적 변수에서는 이동평균과 같은 변수를 사용하고 트렌드 변수에서는 해당 작가의 최근 미술품 판매대금 및 판매량과 같은 미술시장 내에서의 트렌드와 관련된 변수가 유의미함을 파악할 수 있었다.
본 연구를 통해 미술품 경매시장에 대해 다면적인 접근방향이 보다 미술품 경매가 예측에 더욱 기여할 수 있으며, 특히 이동평균이나 작가의 최근 판매 기록과 같은 특정한 지표들을 활용하는 편이 더욱 높은 예측 성능을 제공한다는 점을 밝혀 낼 수 있었다.
이를 위해 K-Artprice에서 2015년부터 2021년 6월 30일까지의 국내 작가들에 대한 경매 데이터를 수집하는 한편, 경매 낙찰일 시점에 확인할 수 있는 경제적인 지표와 함께 포털사이트 네이버에 미술품 경매와 관련된 대중들의 인식을 파악할 수 있는 지표를 수집했다. 이렇게 수집된 데이터를 가공하여 딥러닝 모델에 학습할 수 있는 형태로 가공하는 한편, 경제적인 지표를 가공해서 이동평균, 모멘텀, RSI, MACD와 같은 금융공학과 관련된 변수를 새로 창출하고 미술시장 내부의 트렌드를 파악하기 위해 낙찰 시점의 시장 활성화와 작가의 판매량을 파악하는 변수를 생성해서 학습에 활용했다.
학습된 모델의 평가 지표로 볼 때 미술품 경매시장은 미술품의 작가 및 작품 데이터와 함께 경제적인 지표를 결합해서 사용하는 것이 가장 효과적이며, 이미지 데이터의 경우 단독으로는 사용하는 것이 그리 좋은 성능을 보여주진 않으나 다른 데이터와 결합해서 사용할 경우 보조적인 역할을 수행할 수 있는 것으로 파악된다. 연이어 변수를 선택하는 과정을 통해 잘 선정된 변수들로 학습하는 경우 기존의 전체 변수를 사용해 학습하는 것보다 더 나은 성능을 기대할 수 있으며, 그 중에서도 경제적 변수에서는 이동평균과 같은 변수를 사용하고 트렌드 변수에서는 해당 작가의 최근 미술품 판매대금 및 판매량과 같은 미술시장 내에서의 트렌드와 관련된 변수가 유의미함을 파악할 수 있었다.
본 연구를 통해 미술품 경매시장에 대해 다면적인 접근방향이 보다 미술품 경매가 예측에 더욱 기여할 수 있으며, 특히 이동평균이나 작가의 최근 판매 기록과 같은 특정한 지표들을 활용하는 편이 더욱 높은 예측 성능을 제공한다는 점을 밝혀 낼 수 있었다.
목차
I. 서 론 1II. 선행연구 41. 국내연구 42. 해외연구 4III. 방법론 71. 데이터 수집 72. 데이터 전처리 83. 실험 디자인 13IV. 실험 결과 181. 전체 변수를 대상으로 실험 182. 선정된 변수를 대상으로 실험 20V. 결 론 26참고문헌 27영문초록(Abstract) 29
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