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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 2,058 - 2,064 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.12.2058
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국내 닭고기 산업은 2022년 전체 시장 규모가 4,000억원을 돌파할 것으로 예상되고 성장 속도 또한 매우 가파르다. 하지만 닭고기 생산 업체들의 영업이익률은 계속 낮아지는 추세로, 기업은 닭고기의 판매가를 예측하여 영업 손실을 줄이고자 노력하고 있다. 이에 본 연구에서는 육계 가격 예측에 기존의 통계적 접근 방식을 벗어나 인공지능 기술을 도입한 과학적 예측 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 가격 예측 분야 선행 연구들을 분석하여 비선형 시계열 데이터의 예측에 높은 성과를 보이는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 선정하여 연구하였다. 대한양계협회, 기상청, 국가가축방역통합시스템, 통계청 등에서 공개되는 데이터 중 육계 시세의 형성과 관련된 다양한 시계열 데이터를 수집 및 분석하였고, 수집된 데이터들은 모두 동일한 시간단위로 정제하였다. 개발된 다변수 LSTM 모델은 학습데이터와 분리된 10%의 테스트 데이터를 통해 검증 결과, 약 94.0%의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 기업의 활용성을 고려한 중장기 육계 가격 예측 모델의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 설계
Ⅲ. 예측모델링
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Park Moon-soo, Hwang Sun-woong, Seo Sangtaek, “Analysis of Price Transfer Channel in Livestock Market and Price Stabilization Plan - Focusing on Meat and Egg Market”, KREI, pp. 43-52, Dec. 2012.
S. Kang, W. Cho, and M. Na, “Beef price forecasting using online article crawling technique and LSTM model,” in Proc. KIIT Conf., pp. 287-290, 2021.
“Understanding LSTM Networks(2015),” Oct. 10, 2022, https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs
“Pearson correlation coefficient,” Oct. 10, 2022, https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient
J. Lee and J. Song, “An empirical study on prediction of the art price using multivariate long short term memory recurrent neural network deep learning model,” J. KCA, vol. 21, no. 06, pp. 552-560, Jun. 2021. (https://doi.org/10.5392/JKCA.2021.21.06.552)
S. Kang, W. Cho, and M. Na, “Beef price forecasting using online article crawling technique and LSTM model,” in Proc. KIIT Conf., pp. 287-290, 2021.
“Understanding LSTM Networks(2015),” Oct. 10, 2022, https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs
“Pearson correlation coefficient,” Oct. 10, 2022, https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient
J. Lee and J. Song, “An empirical study on prediction of the art price using multivariate long short term memory recurrent neural network deep learning model,” J. KCA, vol. 21, no. 06, pp. 552-560, Jun. 2021. (https://doi.org/10.5392/JKCA.2021.21.06.552)
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