- 영문명
- Design of a Big Data-Driven Cryptocurrency Trading System for Financial Education of University Students in the AI Era
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 오연재(Yeon-Jae Oh) 김윤영(Yoon-Young Kim)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』제14권 제7호, 44~49쪽, 전체 6쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2025.07.30
국문 초록
본 연구는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용하여 대학생을 위한 실용적인 경제교육 모델로서 암호화폐 자동매매 시스템을 제안한다. 디지털 금융 환경 속에서 대학생들은 모바일 결제 및 가상자산 투자 등 다양한 금융 도구를 접하고 있으나, 이에 대한 체계적인 교육은 부족한 실정이다. 본 논문은 딥러닝 기반의 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 활용해 암호화폐의 종가를 예측하고, 예측 결과를 바탕으로 자동매매 로직을 구현하였다. 해당 시스템은 텔레그램 API와 연동하여 실시간 알림 기능을 제공함으로써 사용자와의 상호작용성과 투명성을 높이고, STPT 종목을 대상으로 20% 이상의 수익률과 안정적인 리스크 관리를 함으로써 경제교육에서 실습 기반 학습 자료로 활용될 수 있는 가능성을 시사한다. 본 연구는 AI 기반 경제교육이 단순 이론 중심에서 벗어나 실제 투자 시뮬레이션을 통한 학습 경험으로 확장될 수 있음을 보여주며, 향후 교육정책 및 커리큘럼 개발에 기여할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.
영문 초록
This study presents a practical financial education model for university students through the development of an AI- and big data-driven automated cryptocurrency trading system. Despite growing engagement with digital financial tools such as mobile payments and virtual asset investments, students often lack access to structured financial education. To address this gap, the proposed system employs a deep learning-based Long Short-Term Memory (LSTM) model to predict cryptocurrency closing prices and execute automated trades. The system is further integrated with the Telegram API to facilitate real-time notifications, enhancing user interactivity and system transparency. Experimental validation using the STPT token yielded returns exceeding 20%, alongside effective risk management, highlighting its potential as a hands-on educational tool. The findings suggest that AI-based financial education can extend beyond theoretical instruction, offering experiential learning through investment simulation and informing future curriculum and policy development.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론
참고문헌
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