한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

트리 기반 인공지능 모델을 활용한 원자재 가격 예측 자동화 파이프라인 구축

Automated Pipeline for Raw Materials Price Forecast Using Tree-Based Artificial Intelligence

  • 이은지 (고려대학교 SW.AI 융합대학원) ;
  • 유헌창 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 )
  • Eun-Ji Lee (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Graduate School of SW.AI Convergence, Korea University) ;
  • Heon-Chang Yu (Dept. of Computer Science & Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 이차전지 산업의 원가 경쟁력 확보를 위한 원자재 가격 예측 자동화 파이프라인을 제안한다. XGBoost 모델을 기반으로 한 이 파이프라인은 데이터 전처리, 모델 학습 및 예측, 결과 시각화까지의 전 과정을 자동화하여 사용자의 개입을 최소화하고 실시간 의사결정을 지원한다. 본 연구에서는 단변량 및 다변량 예측을 동시에 수행하였으며, 이를 위해 니켈 원자재 가격 데이터와 유가, CPI, PPI, CRB 등 9 개 변수를 활용하였다. 획득한 데이터를 개발한 파이프라인에 적용하여 차분 횟수, 최적 변수 조합, 하이퍼파라미터 결정을 자동 수행하였고, 최종적으로 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 0.2%, 결정계수(R2) 0.99 라는 높은 성능을 달성했다.

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참고문헌

  1. Dong-Hwan Kim, Jin Kim, "Price Prediction Analysis in Seoul APT Market Using Time Series Model", Korea Real Estate Society, Vol.71, 193-209, 2024
  2. Su-A Kim, Mi-Ju Kwon, Hyon-Hee Kim, "Sentiment Analysis of News Based on Generative AI and Real Estate Price Prediction: Application of LSTM and VAR Models", The Transactions of the Korea Information Processing Society, Vol.13, No.5, 209-216, 2024
  3. Seon-Ku Lee, Seon-Jong Yoo, "Predicting Real Estate Fractional Investment Prices with the XGBOOST Model", Vol.26, No.1, 1-22, 2024
  4. Chan-Woo Kim, Jeong-Hyeok Lee, "Analysis of Price Impact by Factors of Raw Material Price Variation", Monthly Bulletin of Korea Bank, Vol.76, No.4, 2022
  5. Jae-Eun Lee, Young-Bong Kim, Jong-Nam Kim, "Hyperparameter Optimization for Image Classification in Convolutional Neural Network", The Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing, Vol.21, No.3, 148-153, 2020