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저자정보
오지원 (고려대학교) 박봉우 (고려대학교) 유헌창 (고려대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2019년도 동계 학술발표논문집 제23권 제1호
발행연도
2018.12
수록면
121 - 124 (4page)

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배추 재배면적은 2015년 88,698㏊에서 2017년 41,021㏊로 54%, 생산량은 2015년 6,661 천 톤에서 2017년 4,088 천톤으로 39% 감소하는 추세에 있었다. 배추 재배면적 및 생산량 감소의 주된 원인으로는 배추 수급조절 실패와 기상재해가 제시되는데 각 문제 상황에 핵심적인 기후요인과 가격정보를 연관 짓는 예측지표는 존재하지 않는다. 대표적으로 농업기상정보를 제공하는 농산물유통종합정보시스템[3]은 기상영향분석과 인공신경망(neural network)을 이용한 가격예측 정보를 제공하고 있지만 농가의 계약재배나 선도거래에서 실질적으로 참고하기 위해서는 안정/주의/경계의 세 단계 지표가 아닌 실제 가격 정보가 더 도움이 될 것으로 보이며 현존하는 가격예측 알고리즘은 가격정보를 시장데이터로 제한해 기상정보와의 연계를 고려해보려는 시도가 부족해 보였다. 이에 다중선형회귀 가설을 기반으로 한 기계학습을 통해 기후요인의 영향을 반영한 가격정보를 예측해 보았다.

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 실험 결과
4. 결론 및 논의
참고문헌

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