인공지능(AI)을 활용해 주식은 물론, 환율과 집값 등을 정확히 분석할 수 있는 시스템이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
27일 최재식 울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴류터공학부 교수팀은 주가, 환율 등 다중 시계열 데이터의 변화를 분석해 자동으로 보고서를 작성할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다고 밝혔다.
다중 시계열 데이터는 시간별 주식의 가격, 환율의 변화 등을 기록하는 것으로, 연구진이 개발한 AI는 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.
이에 최 교수팀은 시계열 데이터 군에 공통적인 변화를 일으키는 요소와 개별적인 시계열 데이터 각각을 변화시키는 요소를 자동으로 조합할 수 있는 알고리즘인 ‘준-관계형 커널 학습 알고리즘’을 개발해 적용했다.
우선, 주식이나 환율처럼 복잡한 요인으로 값이 변하는 데이터를 나타내는 방정식을 만들고, 이 방정식을 학습한 인공지능은 시계열 데이터 모델을 다시 적용해 기존 시스템이 갖고 있던 한계를 극복했다.
최 교수는 “연구진의 관계형 자동 통계학자 시스템은 기존 미국 매사추세츠공대(MIT), 영국 케임브리지대가 개발한 인공지능 시스템보다 다중 시계열 데이터를 40~60%가량 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다”고 설명했다.
실제 최 교수팀이 이 AI를 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.
또 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 보인 것으로 나타났다.
최 교수는 “이번 연구 성과는 주식, 환율 등 금융 산업은 물론 주요 부품의 이상 징후와 고장 여부를 예측하고 진단하는 것이 꼭 필요한 원자력 발전소, 중공업, 군사 산업 등 다양한 산업 분야에 적용할 수 있을 것”이라고 기대했다.
이번 연구 성과는 지난 22일 미국 뉴욕에서 개최된 인공지능 머신러닝 분야의 세계적인 학회 ‘제33회 국제 머신러닝 학술대회(ICML 2016)’에서 처음 발표됐다.
