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초록

영어

Apache Spark, which provides the fastest processing speed among recent distributed and parallel processing technologies, provides real-time functions and machine learning functions. Although official documentation guides for these functions are provided, a method for fusion of functions to predict a specific value in real time is not provided. Therefore, in this paper, we conducted a study to predict the value of data in real time by fusion of these functions. The overall configuration is collected by downloading stock price data provided by the Python programming language. And it creates a model of regression analysis through the machine learning function, and predicts the adjusted closing price among the stock price data in real time by fusing the real-time streaming function with the machine learning function.

한국어

최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측 하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한 다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시 간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술 및 이론
1. Spark
2. Spark Structured Streaming
3. Spark Machine Learning
Ⅲ. 실시간 처리 및 예측 시스템 소개
1. 데이터 수집 및 저장
2. 선형회귀 모델 생성
3. 실시간 주가 예측
4. 모델 평가
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 신동진 [ Dong-Jin Shin | 준회원, 안양대학교 컴퓨터공학과 ]
• 황승연 [ Seung-Yeon Hwang | 준회원, 안양대학교 컴퓨터공학과 ]
• 김정준 [ Jeong-Joon Kim | 정회원, 안양대학교 소프트웨어학과 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380