Price Forecasting of a Chinese Cabbage with Meteorological Information using Deep Learning Technique

딥러닝 기반의 기상정보를 반영한 배추 가격 예측

It is important to predict price of agricultural products accurately to government, local government, bodies in charge of agriculture. Production and shipping of agricultural products are affected by weather condition significantly. In this research, prediction model of a Chinese cabbage which is highly sensitive to weather condition is proposed using deep learning technique. After performance of proposed model and a model of previous research is compared, superiority of proposed model is proved.

농산물에 대한 가격을 정확하게 예측하는 것은 정부와 지방자치단체, 농업관련 주체들에게 중요한 정보가 된다. 또한 농산물의 생산 및 출하는 기상상황에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 기상상황에 따른 가격변동성이 큰 배추에 대해 최근 각광받는 딥러닝 기술을 적용하여 가격 예측 모형을 제안하였다. 기존의 배추 가격 예측 모형과 예측 성능을 비교하였고 그 우수성을 확인하였다.