최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
---|---|
연구책임자 | 김하영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000004106 |
과제고유번호 | 1711090170 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 딥러닝.통합 금융 분석 모델.금융 빅데이터.심층신경망.멀티모달리티.다변량 시계열 데이터. |
□ 연구개요
본 연구에서는 멀티모달 금융데이터 즉, 주식 차트 등의 이미지 데이터, 금융 관련 뉴스 등을 포함하는 텍스트 데이터, 주가, 외환 환률, 이자율 등의 다변량 시계열 데이터를 통합 분석하고 결과로 문서와 이미지를 생성할 수 있는 딥러닝 기반 생성 모델(Generative Model)을 최적 신경망 구조를 연구함. 주요 연구 성과로는 첫번째로 주식 차트 데이터, 외환 환률, 주가 데이터 등 시계열데이터를 포함하는 멀티모달 금융 데이터베이스를 구축하는 작업과 이미지, 텍스트, 시계열 데이터의 금융데이터의 특성을 반영할
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.