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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 821 - 832 (12page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2025.26.3.821
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기후 변화와 글로벌 공급망에 대한 불확실성이 커짐에 따라 농산물 장기 가격 예측의 중요성 또한 증가하고 있다. 그러나 기존 통계 및 머신러닝 모델은 변수 간 복잡한 상호작용을 포착하지 못하며, Recurrent 기반 모델은 장기 의존성과 해석 가능성 측면에서 한계를 보인다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 Temporal Fusion Transformer(TFT)를 활용하여 농산물 가격을 예측하고, 학습 과정에서 변수의 중요도를 분석하였다. 실험 결과, 96일과 192일 예측 기간에서 평균 MAPE는 각각 7.54%와 11.72%로 나타났다. 이와 더불어 TFT의 Variable Selection Network(VSN)를 활용해 예측 과정의 주요 변수를 정량적으로 평가하여 모델의 해석 가능성을 높였다. 본 연구는 TFT 기반 모델이 농업 분야의 생산 계획 최적화, 원가 관리, 정책 수립 등 다양한 의사결정에 활용될 수 있음을 시사한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 이론적 배경
Ⅳ. 데이터 및 연구 방법
Ⅴ. 연구 분석
Ⅵ. 결론 및 제안
참고문헌
참고문헌 (0)
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