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저자정보
이우창 (계명대학교) 김양석 (계명대학교) 김정민 (계명대학교) 이충권 (계명대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제25권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
57 - 72 (16page)

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철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차 분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.
#머신러닝 #철광석 가격 #그레인저 인과관계 #시계열 예측 #Machine learning #Price of iron ore #Granger causality #Time-series forecasting

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 변수의 설정
4. 본론
5. 결론
References

참고문헌 (35)

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정의철 / 2018 / 주택임대시장 균형조건을 이용한주택매매가격 대비 전세가격 비율 결정요인 분석: 주택매매가격 변동성을 중심으로 / 부동산학연구 24(4):5~20 Crossref 최하영 / 2019 / 환경요인을 이용한 다층 퍼셉트론 기반 온실 내 기온 및 상대습도 예측 / 생물환경조절학회지 28(2):95~103 dbpia Chu, J. M. / 2015 / Changes and Implications of Steel Export Structure in Korea, China and Japan :1~10 google schola Granger, C. W. J. / 1969 / Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods / Econometrica 37(3):424~438 google schola Huh, J. S. / 2018 / Mid-term Global Iron Ore Market and Purchasing Issue Analysis and Implications :1~10 google schola

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