상세 보기
다중 선형 회귀 모델을 적용한 채소 가격 예측 시스템 : 기상 변인 중심으로
Vegetable Price Prediction System Applying Multiple Linear Regression Models : Focused on Meteorological Variables
- 좌민혜;
- 연광제;
- 이재은;
- 김광용
초록
채소 가격의 상승과 하락은 기상 여건에 의한 변동이 가장 크다. 특히 최근 48일째 이어진 장마철 집중호우와 태풍에 의한 채소 가격 상승은 가정의 장바구니 물가와 가공 및 외식업체의 경영상 위험요인이 된다. 따라서 본 논문은 기상 변인 중심의 채소 품목별 가격 예측 시스템을 제안한다. 예측 시스템은 사용자가 웹 사이트에 접속하여 기후 정보를 입력하면 예측한 채소 가격 정보를 사용자에게 제공한다. 제안하는 예측 시스템을 다중 선형회귀(Multiple Linear Regression) 모델을 적용한 딥러닝(Deep Learning) TensorFlow Library, Flask Web Server, MDBootstrap Design Framework, 기상청과 한국농수산식품유통공사 공공 데이터를 활용해 구현하고 실제 환경에서 적용 가능하다.
키워드
Forecasting system; Multiple Linear Regression; Deep Learning; Public Data; TensorFlow; 예측 시스템; 다중 선형회귀; 딥러닝; 공공 데이터; 덴서플로우
- 제목
- 다중 선형 회귀 모델을 적용한 채소 가격 예측 시스템 : 기상 변인 중심으로
- 제목 (타언어)
- Vegetable Price Prediction System Applying Multiple Linear Regression Models : Focused on Meteorological Variables
- 저자
- 좌민혜; 연광제; 이재은; 김광용
- 발행일
- 2021-02
- 저널명
- 한국IT정책경영학회 논문지
- 권
- 13
- 호
- 1
- 페이지
- 2223 ~ 2228
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국IT정책경영학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- P 2234-0564