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학술저널
저자정보
한기준 (한국전자통신연구원 지능화융합연구소) 정훈 (한국전자통신연구원) 나동길 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
333 - 351 (19page)

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비대면 경제의 급격한 성장에도 불구하고 중소셀러를 위한 맞춤형 마케팅 정보 및 판매 전략 제공 서비스는 미흡한 실정이며, 중소기업의 해외시장 진출 계획을 돕기위한 수출입 데이터 등의 물류 데이터 기반 해외 시장정보 제공 시스템 구축을 위한 설계는 필수적인 상황이다. 이에 본 연구에서는 기존의 물류 데이터를 제공하는 국내 플랫폼들에 대한 분석을 통해 빅데이터 및 AI 기능을 활용하여 기존의 기능을 개선 하거나 새로운 기능을 추가할 수 있는 부분이 있는지에 대해 분석하였고, 그 결과 기존의 서비스들은 여러 내부 및 외부 데이터들을 활용하여 데이터 공유 전략과 추가적인 머신러닝 솔루션을 도입할 필요성이 있음을 보였다. 또한 기존 서비스와의 차별성 확보를 위하여 수출입 통계 데이터에 기반으로 대상 품목의 물량 및 가격의 예측치를 판단하는 머신 러닝 알고리즘을 설계하였다. 실험을 통해 LSTM 모델은 전체 데이터에 대해 잘 동작하지 않지만 선형 회귀 및 MLP 모델은 전반적으로 양호한 성능을 보였다. 실험을 통해, 본 연구에서 제안된 모델은 수출 대상 국가 및 품목에 대한 물량 및 가격 예측 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있음 확인하였다. 본 연구에서 구축된 전처리 프로세스 및 모델은 향후 공공 API 서비스로 도커화하여 연구자 및 개발자들이 적걱즉으로 활용할 수 있도록 하였다.
#Logistic bigdata analysis #Data mining #Linear regression #MLP #LSTM

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