메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김민제 (경상국립대학교) 김민기 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
539 - 542 (4page)

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 다양한 통화정책 수단이 알려져 있더라도 이를 적용할 적절한 시기를 찾는 것이 중요하다는 전제에서 시작된다. 인플레이션 예측은 경제의 비정상적인 징후를 식별하고 효과적인 통화정책을 시행할 적절한 시기를 찾는 데 도움이 될 수 있다. 이를 위해 소비자물가지수, 협의통화, 광의통화를 포함한 총 12개의 변수에 LSTM, CNN-LSTM, Multi-head CNN-LSTM, Section-head CNN-LSTM 4가지 딥러닝 모델을 적용하였다. 실험을 통해 인플레이션 변화율을 예측하고 성과를 비교한 결과 Section-head CNN-LSTM이 가장 좋은 성능을 보여주었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인플레이션율 예측을 위한 인공신경망
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088560387