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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오승원 (전남대학교) 임남희 (전남대학교) 이상현 (전남대학교) 김민수 (전남대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
2,325 - 2,336 (12page)

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마늘은 한국의 식생활 문화에서 빠질 수 없는 조미채소류 중 하나이다. 그러나 생산비 증가와 마늘의 수입에 따른 가격 하락 및 인력 수급의 불안정으로 인하여 재배 면적은 감소추세에 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다양한 노력이 이루어지고 있으나 가격 불안정은 계속해서 발생하고 있다. 본 연구에서는 해석에 용이하고 다른 시계열 모형과는 달리 시간에 대한 영향력을 고려하지 않으며 추세를 통한 장기적인 예측이 뛰어난 Prophet 모형을 사용하여 마늘 가격 예측 분석을 실시하였다. 마늘 가격 예측모형 추정을 위해 농림수산식품교육문화정보원의 원천 정산 경락가격 품목 목록 중 품목별 정산 가격 데이터를 사용하였다. 뿐만 아니라 SARIMA와 LSTM 모형을 적용하여 모형 간의 차이를 살펴보았다. 모형 평가를 위해 4가지 지표(correlation, DTW, RMSE, MAPE)를 사용하였으며, 특히 예측의 정확도 측도인 평균 절대 비율 오차를 비교했을 때 단기 예측의 경우 세 모형 모두 낮은 값을 보이지만 장기적인 예측을 수행하였을 때 Prophet 모형의 오차가 다른 모형들에 비해 작은 것으로 나타났다. 본 연구는 마늘의 가격 불안정이 심화되는 상황에서 향후 가격 예측 오차율을 최소화 하고 장기적인 변화를 예측하는 모형을 제시하는데 목적이 있다. 농산물의 가격 데이터의 특징으로 일반적인 공산품과 달리 생산시기가 고정되어 있기 때문에 장시간 예측에 대해서는 다른 모형에 비해 Prophet 모형의 예측력이 우수하다고 할 수 있다.
#마늘 가격 예측 #장기 예측 #Prophet 모형 #SARIMA #LSTM

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참고문헌 (18)

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Box, G. / 2015 / Time series analysis forecasting and control / John Wiley & Sons google schola 최성천 / 2016 / 공간 패널 회귀모형을 이용한 양파 생산량 추정 / 응용통계연구 29(5):873~885 dbpia 최수훈 / 2019 / SVR과 LSTM 모형의 토양습도 예측력 비교분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(6):2921~2930 dbpia Géron, A. / 2017 / Hands-on machine learning with scikit-learn & tensorflow / O'Reilly google schola 하지희 / 2019 / 양파와 마늘가격 예측모형의 예측력 고도화 방안 / 농촌계획 25(4):109~117 Crossref

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