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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 우리나라 국공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 인사발령통보’ 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 키워드 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 키워드 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 성능을 보였다. 또한 온톨로지 기반 검색시스템은 단문보다는 장문의 질의에서 다소 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and it showed better results with long-topic than with short-topic types.
초록
주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.
Abstract
It has been known that predicting stock price is very difficult due to a large number of known and unknown factors and their interactions, which could influence the stock price. However, we started with a simple assumption that good news about a particular company will likely to influence its stock price to go up and vice versa. This assumption was verified to be correct by manually analyzing how the stock prices change after the relevant news stories were released. This means that we will be able to predict the stock price change to a certain degree if there is a reliable method to classify news stories as either favorable or unfavorable toward the company mentioned in the news. To classify a large number of news stories consistently and rapidly, we developed and evaluated a natural language processing based multi-stage news classification system, which categorizes news stories into either good or bad. The evaluation result was promising as the automatic classification led to better than chance prediction of the stock price change.