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저널정보

저자정보

  • 정재민 (충북대학교)
  • 정경창 (충북대학교)
  • 고은영 (도드람 협동조합)
  • 이의종 (충북대학교)
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초록·키워드

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해마다 육류 소비는 증가하고 있고 돼지고기는 많이 소비되는 육류 종류이다. 따라서 돈육 가격을 예측하는 것으로 선제적 돈육 수급 조절 등 이해관계자들에게 이점을 제공한다. 축산 시장에서 축산물의 가격은 다양한 요인에 영향을 받으므로 다양한 예측 변인을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 여러 정보가 담겨 있는 뉴스 데이터를 활용하여 돈육 도매가격을 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 감정분석기를 활용하여 뉴스 문장들의 감정을 분석하고 분석한 감정을 이용하여 감정 점수를 측정했다. 측정한 감정 점수를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 도매가격을 예측했다. 시계열 딥러닝 모델 학습 방식 중 다대다 방식을 이용하여 학습날짜와 예측 날짜 일수를 조정하며 성능 비교평가를 했다. 전체적으로 돈육 도매가격으로만 학습하였을 때보다 감정 점수를 활용하여 예측한 모델이 더 낮은 오차로 예측함을 확인할 수 있었다.

Meat consumption has increased every year, and pork is the most consumed type of meat. Therefore, predicting pork prices provides advantages to various stakeholders such as preemptive control of the supply and demand of pork. However, livestock prices are affected by various factors; thus, considering various variables has to be required. In this study, we proposed a model to predict pork prices using news data that contains various information about the pork market. A sentimental score was applied to analyze the atmosphere of the pork market, and the score was used to predict pork prices. Deep learning models are applied to predict the pork price using the sentimental score. We collected experimental data from 4 years of wholesale pork prices, and pork-related news. The results demonstrated the efficiency of the proposed method to predict pork prices using the sentimental score.
#price prediction #text mining #sentiment analysis #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 돈육 도매가격 예측 시스템
Ⅳ. 실험 설계 및 성능평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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