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학술저널
저자정보
김진 (중원대학교) 이정일 (한국폴리텍대학)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제6호(JKIIT, Vol.17, No.6)
발행연도
2019.6
수록면
27 - 34 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.6.27

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본 논문은 딥러닝 기반의 농산물 가격 예측 시스템에서 농산물 가격정보를 이용한 강화학습 모델을 제안한다. 한국농수산식품유통공사 농산물유통정보(KAMIS)에서 제공하는 정보를 기반으로 기후정보를 적용하기에 부적합한 시설농작물을 대상으로 가격변동 정보를 수집한 후 제안 시스템에 적용하였다. 제안 시스템은 환경, 에이전트, 정책신경망과 정책학습기로 구성되었으며, 정책신경망은 LSTM 신경망을 적용하여 판매와 수급 행위에 대해 수익을 높일 수 있을지 확률을 계산한다. 제안 시스템을 이용하여 대상 농산물에 대하여 시뮬레이션한 결과 농산물 가격 변화와 비슷한 예측 결과를 보였으며 기존의 복잡한 농산물 가격 예측 기법과 비교하여 상당히 개선된 결과를 보였다.
#agricultural price prediction system #deep learning #reinforcement learning #KAMIS

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 딥러닝 기반의 농산물 가격예측 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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