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저자정보
강수람 (전남대학교) 조완현 (전남대학교) 나명환 (전남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
287 - 290 (4page)

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소고기는 한국인들이 가장 좋아하는 육류 중 하나이며 그에 따라 많은 소비가 이루어지고 있어 가계 경제에 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 소고기의 가격은 유통, 질병 혹은 COVID-19과 같은 일시적인 이슈에 의해 공급과 수요의 불균형이 발생할 때 가격 변동이 크게 일어난다. 따라서 관련 기관에서는 소고기의 가격, 공급 등에 대한 동향을 지속해서 발표하고 있지만, 월별 혹은 분기별 단위로 이루어지기 때문에 즉각적인 정보 획득이 어렵다. 따라서 본 연구는 소고기와 관련한 이슈를 즉각적으로 반영하여 가격의 변동을 잘 반영하면서 주별 단위 가격을 예측하고자 한다. 이를 위해 관련 이슈를 반영하는 온라인 기사를 크롤링하여 소고기가 언급된 기사의 수와 경제지표, 공급관련 변수들을 외생변수로 사용하였고 예측모형으로는 LSTM을 사용하였다. 실험을 통해서 제안된 예측모형은 단기적인 이슈가 반영되어 짧은 기간 단위의 소고기 가격예측을 가능하게 하면서도 정확성을 높이는 것으로 나타났다.
#Beef Price #Price Forecasting #Article Crawling #Deep Learning #LSTM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 및 모델 구조
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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