[Activity] 교내 통섭전공 역량 강화 프로그램 참여 - 시계열분석과 딥러닝 방법론의 비교 연구

안녕하십니까, 간토끼입니다.

교내 통섭전공 역량 강화를 위한 장학금 지원 프로그램을 발견하여 지원 후 합격하였습니다.

저는 '빅데이터분석학' 이라는 통섭전공을 복수전공으로 이수중인데,데이터 사이언스를 기반으로 통계학, 컴퓨터과학, 사회과학, 경영학 등이 융합된 트랙이라고 보시면 됩니다.

주전공인 경제학을 바탕으로 정량적 분석 역량을 기르고자 복수전공을 이수하였는데, 지금은 배보다 배꼽이 더 커졌네요. 어쩌다보니 주전공보다 복수전공 수업을 더 듣고 있습니다. 진로도 이쪽으로 고민중이고요.

다행히 경제학이랑 데이터 분석은 아예 남남인 관계는 아닌데요. 계량경제학이란 친구가 여러 경제 데이터를 분석하여 경제학적 변수 간 유의미한 관계를 찾아내는 학문이라고 볼 수 있습니다.

덕분에 경제수학-수리경제학과 함께 경제 학점을 잘 채울 수 있었습니다.

각설하고 계량경제학에서 중요하게 다루는 '시계열분석'은 경제학뿐만 아니라 실제 사회의 다양한 데이터를 다룰 때 매우 요긴하게 쓰입니다.

흔히 가격지수, 부동산 데이터, 주식 데이터 등 금융 / 경제 영역에서 시계열 분석이 요긴하게 쓰이지만, '시간'이라는 변수가 들어간 데이터는 모두 시계열 데이터니깐요. 기업에서 사용하는 소비자의 기간별 구매 데이터 등도 시계열 데이터라고 이해할 수 있을 것입니다.

그렇기에 시계열 분석이 데이터 분석시 중요하게 고려되는데, 사실 시간의 흐름을 파악한다는 게 만만한 작업은 아니어서요. 까다로운 이론의 학습을 요구합니다.

그래서 이번 학기에 통계학과의 '시계열분석및실습', 경제학부의 '고급계량연습' 등과 더불어 전통적인 시계열분석의 이론을 학습하고,
딥러닝에서 sequence data의 분석시 요긴하게 쓰이는 RNN의 방법론 중 LSTM, GRU 등을 개인적으로 공부하여 전통적 시계열분석 이론과 딥러닝 간의 비교 연구(?)를 수행하려고 합니다.

경제학, 그리고 데이터 사이언스의 만남을 추구하고자 노력중인데 말만 거창하진 않을까 걱정이 되네요.

프로젝트 목적상 학습 내용을 정리해서 공개함으로써 도움을 드릴 수 있도록 노력하겠습니다.


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- 간토끼(DataLabbit)
- University of Seoul
- Economics, Data Science