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Expectation of Cabbage Price Based on Machine Learning
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배추 수급조절을 위한 머신러닝 기반 가격예측 - 강원도 기후요인의 영향을 중심으로

논문 기본 정보

Type
Proceeding
Author
Jiwon Oh (고려대학교) Bongwoo Bak (고려대학교) Heonchang Yu (고려대학교)
Journal
The Korean Association Of Computer Education 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.23 No.1
Published
2018.12
Pages
121 - 124 (4page)

Usage

cover
📌
Topic
📖
Background
🔬
Method
🏆
Result
Expectation of Cabbage Price Based on Machine Learning
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Abstract· Keywords

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배추 재배면적은 2015년 88,698㏊에서 2017년 41,021㏊로 54%, 생산량은 2015년 6,661 천 톤에서 2017년 4,088 천톤으로 39% 감소하는 추세에 있었다. 배추 재배면적 및 생산량 감소의 주된 원인으로는 배추 수급조절 실패와 기상재해가 제시되는데 각 문제 상황에 핵심적인 기후요인과 가격정보를 연관 짓는 예측지표는 존재하지 않는다. 대표적으로 농업기상정보를 제공하는 농산물유통종합정보시스템[3]은 기상영향분석과 인공신경망(neural network)을 이용한 가격예측 정보를 제공하고 있지만 농가의 계약재배나 선도거래에서 실질적으로 참고하기 위해서는 안정/주의/경계의 세 단계 지표가 아닌 실제 가격 정보가 더 도움이 될 것으로 보이며 현존하는 가격예측 알고리즘은 가격정보를 시장데이터로 제한해 기상정보와의 연계를 고려해보려는 시도가 부족해 보였다. 이에 다중선형회귀 가설을 기반으로 한 기계학습을 통해 기후요인의 영향을 반영한 가격정보를 예측해 보았다.

Contents

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 실험 결과
4. 결론 및 논의
참고문헌

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