LSTM 네트워크를 활용한 농산물 가격 예측 모델

신성호; 이미경; 송사광

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신성호 (한국과학기술정보연구원) 이미경 (한국과학기술정보연구원) 송사광 (한국과학기술정보연구원)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제18권 제11호

발행연도: 2018.11

수록면: 416 - 429 (14page)

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태풍, 홍수는 우리에게 빈번하게 닥치는 자연 재해이며, 이와 같은 자연 재해로부터 오는 피해는 사전에 예측되어 대응책이 마련될 필요가 있다. 자연 재해로부터 야기되는 피해에는 건물의 붕괴, 인명 피해, 논/밭의 유실 등 주로 직접적인 피해가 많지만, 소비자 물가 상승과 같은 간접적인 영향에도 관심을 가져야한다. 태풍, 홍수의 피해로부터 영향을 받는 대표적인 소비재 상품은 농산물이다. 갑작스럽고 강력한 태풍은 많은 비를 동반하면서 농작물에 피해를 주고, 농산물의 가격을 상승시킨다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 태풍과 같은 자연 재해가 농산물 가격에 미치는 영향을 예측한다. 우리는 데이터 확보가 가능한 쌀, 양파, 대파, 애호박, 시금치 등을 가격 예측 대상으로 했고, 농산물 가격에 영향을 미치는 변수 데이터들로 학습 모델을 만들고, 그 학습 모델이 농산물 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 가격의 차이를 나타내는 RMSE가 0.069 수준이며, 농산물 가격을 비교적 잘 설명하는 것으로 해석된다. 정확한 농산물 가격 예측은 정부의 농산물 공급 규모 조절 등 자연 재해 대응을 위한 정부의 노력에 활용될 수 있을 것이다.

#자연재해 #농산물 #가격 #예측 #딥러닝 #LSTM #RMSE #날씨 #Natural Disaster #Agricultural Product #Price #Prediction #Deep Learning #Weather

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[학술지(정기간행물)] - M. Fafchamps / 2012 / Impact of SMS -Based Agricultural Information on Indian Farmers / the World Bank Economic Review 26 (3) : 383 ~ 414

[학술지(정기간행물)] - A. M. Rather / 2015 / Recurrent Neural Network and a Hybrid Model for Prediction of Stock Returns / Expert Systems with Applications 42 : 3234 ~ 3241

[학술지(정기간행물)] - H. Chiroma / 2015 / Evolutionary Neural Network Model for West Texas Intermediate Crude Oil Price Prediction / Applied Energy 142 : 266 ~ 273

[학술지(정기간행물)] - J. H. Zhang / 2014 / Tomato Prices Time Series Prediction Model Based on Wavelet Neural Network / Applied Mechanics &Materials 644-650 : 2636 ~ 2640

[학술대회논문] - C. Wang / 2013 / Design and Implementation of Agricultural Product Prices Short-Term Forecasting System / Proceedings of 2013 World Agricultural Outlook Conference : 15 ~ 27

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