국내 연구진이 인공지능을 활용해 주식, 환율, 집값 등을 분석할 수 있는 기술을 개발했다.
최재식 울산과기원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구진은 시간에 따라 값이 변하는 ‘다중 시계열 데이터’의 변화를 자동으로 추출하는 인공지능 시스템을 개발했다고 27일 밝혔다. 다중 시계열 데이터는 시간별 주식의 가격, 환율의 변화 등을 기록하는 것으로 연구진이 개발한 인공지능은 기존 시스템보다 정확도가 향상돼 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
주식 환율 등 시계열 데이터의 분석은 여러 가지 복합적인 요소가 영향을 미치기 때문에 예측에 영향을 주는 요소를 정확히 찾는 것이 매우 어렵다. 연구진은 기존 시스템에 인공지능 방식을 도입했다. 먼저 주식이나 환율처럼 복잡한 요인으로 값이 변하는 데이터를 나타내는 방정식을 만든다. 이 방정식을 학습한 인공지능은 시계열 데이터 모델을 다시 적용해 기존 시스템이 갖고 있던 한계를 극복했다. 최 교수는 “기존 캠브리지대와 미국 매사추세츠공대(MIT)에서 개발한 자동 통계학자 시스템에 비하여 향상된 예측 능력을 보였다”고 설명했다.
연구진은 이 인공지능을 통해 2001년 9·11 사태 전후 7개월간 미국의 9대 주식을 학습하고 향후 변화를 예측하는 작업에서 기존 시스템과 비교했을 때 41.9%의 정확도가 향상됐다고 밝혔다. 또한 미국의 6대 도시 집값의 변화를 2004~2013년까지 학습하고 예측하는 작업은 60.1%의 정확도 향상 능력을 보였으며, 최근 미국 연준의 금리 인상 전후 주변 국가의 환율을 6개월간 예측하는 작업에서는 38.9%의 향상된 성능을 보였다고 덧붙였다.
최 교수는 “시계열 분석이 중요한 주식, 환율 등
[원호섭 기자]
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