Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2020R1G1A1102683). 본 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행하였음 (No. SRFC-TC1603-52). 본 결과물은 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 사회맞춤형 산학협력 선도대학(LINC+) 육성사업의 연구결과임.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.738-740
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Predicting the Future Price of Export Items using a Deep Neural Network with Past Year's Trade Data
딥러닝 기반 과년도 무역 데이터를 이용한 차년도 품목별 수출가 예측 모델 구현
- Kim, Ji-Hun (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University) ;
- Lee, Jee Hang (Department of Human-Centered AI, Sangmyung University)
- Published : 2021.11.04
Abstract
산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수 없이 많을 뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 인간의 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과를 예측할 수 있는 심층신경망 모델을 구현해 보았다.
Keywords