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학술저널
저자정보
박소연 (전남대학교 수학/통계학과) 김동언 (전남대학교) 김민수 (전남대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
1,667 - 1,679 (13page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.5.1667

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국내 배추 소비량은 수입보다 국내 생산량이 대부분을 차지한다. 지구온난화가 심화되면서 이상기후의 빈도·강도의 증가로 기상요인이 배추 가격 변동에 중요하게 작용할 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 작형별 주산지의 생산량을 고려한 생육 단계별 기상요인을 활용하여 배추 가격을 예측하고자 한다. 2015년 5월 20일부터 2022년 6월 30일까지의 상급 배추 도매가격을 기준으로 당일, 생육 단계별 기상 데이터를 함께 본 연구에 사용했다. 순환신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 통해 배추 가격을 예측했으며 RMSE(Root Mean Square Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 기준으로 평가하였다. 분석 결과 전체 생육 일사량 평균, 정식 및 파종기 일사량 평균, 정식 이후 및 수확기 최저 초상 온도 평균을 반영한 예측 시 가격의 절대적인 차이가 가장 작게 나타났다. 가격 변동 추세가 가파른 경우에는 당일 기상을 함께 반영하였을 시 더 정확한 예측이 가능하였다. 해당 연구는 일정 생육시기의 평균 데이터를 해당 작형에 모두 동일하게 적용하여 일자별 개별적인 생육기의 변동을 고려하기 어렵다. 농가별 생육 단계 기간을 수집하여 후속 연구가 진행된다면 더 정확한 예측을 얻을 수 있을 것으로 보인다. 본 연구를 통해 향후 배추 가격의 추세를 파악한 뒤 기상 변수를 적절히 적용하여 예측한 가격을 토대로 농가와 소비자의 배추 판매·구매에 도움을 줄 것으로 기대된다.
#생육시기 #기상 #배추 가격 #순환 신경망. #Growing season #weather #Chinese cabbage price #Cyclic neural network.

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