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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
차현섭 (숭실대학교) 유명식 (숭실대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2019년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2019.1
수록면
344 - 348 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

자동 변수 생성을 통한 택배물동량 수요 예측 프로세스 개선에 관한 연구
차현섭 IT융합학과 2019.01 학위논문
자동 변수 생성을 통한 수요 예측 프로세스 개선에 관한 연구 : 물동량 데이터 중심으로
차현섭 ,  유명식 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료

초록· 키워드

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일반적으로 예측 분석을 하기 위해서는 데이터 수집, 영향 변수 생성, 예측 모형 개발, 모델 검증의 프로세스를 거치게 된다. 특히 영향 변수 생성은 분석가에게는 많은 시간과 노력을 필요로 하고 최적의 영향 변수를 선정하기 위해서는 수백에서 수천개 이상의 변수를 생성하고 데이터 검토를 통해 일부 변수만 사용하게 된다. 하지만 이러한 작업도 분석가의 실수 또는 역량에 따라 예측 모형 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 논문에서는 택배사의 물동량 수요 예측 분석에서 영향 변수를 활용한 수요 예측 프로세스 개선 방안에 대하여 연구하였다. 수요 예측 프로세스 개선을 위해 기존 영향 변수에 Feature Engineering을 통해 다양한 의미 있는 영향 변수들을 추가적으로 생성하였으며, Feature Engineering은 Python의 featuretools를 사용하여 DFS(Deep Feature Synthesis) 자동화 기법으로 추출하였고 시계열 데이터의 특성을 반영하여 그 결과를 비교하였다. 예측 모형 성능은 시계열분석의 인과관계모형(선형회귀)과 앙상블 기법인 Random forest에 적용하여 실증 분석을 통해 검증하였다.
#Prediction #Freight #Forecasting #Automated Feature Engineering

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 수요 예측 모델 개발
Ⅳ. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (0)

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