4차 산업혁명의 핵심인 블록체인 기술이 주목을 받으면서 보상으로 받게 되는 암호화폐에 대한 관심도 높아지고 있다. 현재 암호화폐에 대한 기대감 그리고 높아지는 가치와 함께 끊임없는 투자와 거래가 지속되고 있다. 이에 따라 암호화폐 가격 예측을 위한 인공지능 기술 및 소셜 감성 분석 등으로 예측이 시도되어 왔다. 본 논문은 디자인 사이언스(Design Science) 연구 방법을 활용하여 암호화폐 가격의 등락과 초단기 종가 예측을 위한 ...
4차 산업혁명의 핵심인 블록체인 기술이 주목을 받으면서 보상으로 받게 되는 암호화폐에 대한 관심도 높아지고 있다. 현재 암호화폐에 대한 기대감 그리고 높아지는 가치와 함께 끊임없는 투자와 거래가 지속되고 있다. 이에 따라 암호화폐 가격 예측을 위한 인공지능 기술 및 소셜 감성 분석 등으로 예측이 시도되어 왔다. 본 논문은 디자인 사이언스(Design Science) 연구 방법을 활용하여 암호화폐 가격의 등락과 초단기 종가 예측을 위한 딥러닝앙상블 모델 개발을 목적으로 한다. 암호화폐 중에서 이더리움(Ethereum)을 대상으로 예측 모델링을 수행하여 기존 모델들 대비 더 효율적이고 정확한 방법으로 예측을 하고자 한다. 우선 이더리움 가격 관련된 5년간의 데이터를 수집하여 암호화폐에 적합한 전처리 과정을 수행한다. 모델 개발 단계에서는 시계열 데이터 처리에 우수한 LSTM 모델을 4개 활용하여, 실험과정으로 찾은 최적의 하이퍼 파라미터의 조합으로 앙상블 모델을 구축한다. 그리고 성능 평가 척도를 기준으로 다른 딥러닝 모델들과 비교평가를 통해 모델의 우수성을 평가한다. 본 논문의 결과는 암호화폐 가격 등락 및 가격 예측에 높은 성능과 예측률을 보여주는 모델로 활용 가능한 실무적 기여도를 가진다. 또한 정보시스템 분야에서 과학적인 문제 해결과 새롭고 혁신적인 산출물을 생성하고 평가하는 디자인 사이언스 연구 절차를 따라 수행하여 연구의 질을 높였다는 점에서 학술적 기여도를 보여준다고 할 수 있다.
4차 산업혁명의 핵심인 블록체인 기술이 주목을 받으면서 보상으로 받게 되는 암호화폐에 대한 관심도 높아지고 있다. 현재 암호화폐에 대한 기대감 그리고 높아지는 가치와 함께 끊임없는 투자와 거래가 지속되고 있다. 이에 따라 암호화폐 가격 예측을 위한 인공지능 기술 및 소셜 감성 분석 등으로 예측이 시도되어 왔다. 본 논문은 디자인 사이언스(Design Science) 연구 방법을 활용하여 암호화폐 가격의 등락과 초단기 종가 예측을 위한 딥러닝 앙상블 모델 개발을 목적으로 한다. 암호화폐 중에서 이더리움(Ethereum)을 대상으로 예측 모델링을 수행하여 기존 모델들 대비 더 효율적이고 정확한 방법으로 예측을 하고자 한다. 우선 이더리움 가격 관련된 5년간의 데이터를 수집하여 암호화폐에 적합한 전처리 과정을 수행한다. 모델 개발 단계에서는 시계열 데이터 처리에 우수한 LSTM 모델을 4개 활용하여, 실험과정으로 찾은 최적의 하이퍼 파라미터의 조합으로 앙상블 모델을 구축한다. 그리고 성능 평가 척도를 기준으로 다른 딥러닝 모델들과 비교평가를 통해 모델의 우수성을 평가한다. 본 논문의 결과는 암호화폐 가격 등락 및 가격 예측에 높은 성능과 예측률을 보여주는 모델로 활용 가능한 실무적 기여도를 가진다. 또한 정보시스템 분야에서 과학적인 문제 해결과 새롭고 혁신적인 산출물을 생성하고 평가하는 디자인 사이언스 연구 절차를 따라 수행하여 연구의 질을 높였다는 점에서 학술적 기여도를 보여준다고 할 수 있다.
As the core of the 4th industrial revolution, the blockchain technology attracts attention, interest in cryptocurrency that is received as a reward is also increasing. Currently, investments and transactions are continuing with the expectation and increasing value of cryptocurrency. Accordingly, pre...
As the core of the 4th industrial revolution, the blockchain technology attracts attention, interest in cryptocurrency that is received as a reward is also increasing. Currently, investments and transactions are continuing with the expectation and increasing value of cryptocurrency. Accordingly, prediction has been attempted through artificial intelligence technology and social sentiment analysis for cryptocurrency price prediction. The purpose of this paper is to develop a deep learning ensemble model for predicting the price fluctuations and one day lag price prediction of cryptocurrency by utilizing the design science research method. This paper intends to perform predictive modeling on Ethereum among cryptocurrencies to make predictions in a more efficient and accurate way than existing models. Therefore, it collects data for 5 years related to Ethereum price and performs pre-processing through customized functions. In the model development stage, four LSTM models, which are powerful for time series data processing, are utilized to build an ensemble model with the optimal combination of hyper-parameters found in the experimental process. Also, based on the performance evaluation scale, the superiority of the model is evaluated through comparison with other deep learning models. The results of this paper have a practical contribution that can be used as a model that shows high performance and predictive rate for cryptocurrency price prediction and price fluctuations. In addition, it can be said that it shows academic contribution in that it improves the quality of research by following scientific design research procedures that solve scientific problems and create and evaluate new and innovative products in the field of information systems.
As the core of the 4th industrial revolution, the blockchain technology attracts attention, interest in cryptocurrency that is received as a reward is also increasing. Currently, investments and transactions are continuing with the expectation and increasing value of cryptocurrency. Accordingly, prediction has been attempted through artificial intelligence technology and social sentiment analysis for cryptocurrency price prediction. The purpose of this paper is to develop a deep learning ensemble model for predicting the price fluctuations and one day lag price prediction of cryptocurrency by utilizing the design science research method. This paper intends to perform predictive modeling on Ethereum among cryptocurrencies to make predictions in a more efficient and accurate way than existing models. Therefore, it collects data for 5 years related to Ethereum price and performs pre-processing through customized functions. In the model development stage, four LSTM models, which are powerful for time series data processing, are utilized to build an ensemble model with the optimal combination of hyper-parameters found in the experimental process. Also, based on the performance evaluation scale, the superiority of the model is evaluated through comparison with other deep learning models. The results of this paper have a practical contribution that can be used as a model that shows high performance and predictive rate for cryptocurrency price prediction and price fluctuations. In addition, it can be said that it shows academic contribution in that it improves the quality of research by following scientific design research procedures that solve scientific problems and create and evaluate new and innovative products in the field of information systems.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.