연세대학교 응용통계대학원 석사과정 연구계획서 데이터 분석 기반 미래 예측 모델링 연구

연세대학교 응용통계대학원 석사과정 연구계획서 데이터 분석 기반 미래 예측 모델링 연구

1. 연구 배경 및 목적

저는 늘 복잡한 현상 속에서 숨겨진 패턴을 찾고 미래를 예측하는 데 매료되어 왔습니다. 대학교 4년 동안 통계학을 전공하며 다양한 통계 기법을 배우고 실제 데이터 분석 프로젝트에 참여하면서 이러한 흥미는 더욱 확고해졌습니다. 특히 졸업 논문으로 진행했던 `소셜 미디어 데이터 분석을 통한 주식 시장 예측 모델 개발` 연구는 제게 큰 성취감과 함께 미래 예측 모델링 분야의 무한한 가능성을 깨닫게 해주었습니다. 이 연구를 통해 시간 시계열 분석 기법인 ARIMA 모델과 딥러닝 기법인 LSTM 모델을 적용하여 주식 시장의 변동성을 예측하는 모델을 구축했고, 실제 주식 데이터를 활용하여 모델의 성능을 평가했습니다. 결과적으로 LSTM 모델이 ARIMA 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보이는 것을 확인하며 딥러닝 기반의 미래 예측 모델링의 효과성을 경험했습니다. 하지만 이 연구는 아직 한계점이 존재합니다. 소셜 미디어 데이터의 특성상 잡음이 많고, 모델의 과적합 문제를 완전히 해결하지 못했기 때문입니다. 이러한 경험을 바탕으로 …