주식·환율 등 금융 산업
발전소 시설 진단에도 활용
UNIST(울산과학기술원) 최재식 교수팀이 인공지능을 통해 실시간으로 변하는 주식, 환율, 집값 등을 분석할 수 있는 시스템을 개발했다.
이는 원자력발전소에서 특정 부품에 이상 징후가 발견됐을 때도 발전소 센서 및 미래의 변화를 예측해 발전소 시설의 진단 정확도를 높이는데도 적용할 수 있다.
한국연구재단은 UNIST 최재식 교수팀이 주식, 환율 등 시계열 데이터(시간에 따라 변화하는 데이터)가 변화하는 공통적인 요인을 찾을 수 있는 인공지능 시스템인 ‘관계형 자동 통계학자 시스템’을 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀은 기존 ‘가우시안’ 모델에 인공지능 데이터 분석기법을 도입해 비정형적인 변화를 보이는 시계열 데이터를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀이 이번에 개발한 시스템을 적용해 분석한 결과 ‘911 공격’ 이후 미국 상위 주식이 공통적으로 하락한 뒤 상승한 흐름을 잡아냈다.
특히 원자력발전소에 적용하면 특정 부품에서 이상 징후가 발견됐을 때 이것이 고장을 일으킬 것인지, 혹은 정상 범위 내에서 변화하는 것인지도 판별할 수 있다고 연구팀은 전했다.
최재식 교수는 “시계열 분석이 중요한 주식, 환율 등 금융 산업은 물론 부품 고장을 예측, 진단하는 기술이 중요한 원자력발전소, 중공업, 군사 산업 등 다양한 분야에 활용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 기초연구사업(개인연구)과 원자력연구개발사업의 지원을 받았다. 연구 성과는 지난 22일 미국 뉴욕에서 열린 세계적 권위의 ‘국제 기계학습 학술대회’(International Conference on Machine Learning)에서 발표됐다.