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빅데이터 분석기법을 활용한 탄소배출권 가격 예측
Estimation of Carbon Emissions Price Using Big Data Analysis Method 원문보기

한국건축시공학회 2019년도 가을 학술논문 발표대회, 2019 Nov. 01, 2019년, pp.50 - 51  

임기성 (인하대학교 건축학부, 건축공학과) ,  박상원 (인하대학교 건축학부, 건축공학과) ,  장지영 (인하대학교 건축학부, 건축공학과) ,  이민우 (인하대학교 건축학부, 건축공학과) ,  한승우 (인하대학교 건축학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Globally, South Korea is a country that has a lot of $CO_2$ emissions and has steadily increased its total greenhouse gas emissions since the 1990s. With the recent implementation of the carbon emission trading system in Korea, the importance of calculating $CO_2$ emissions of ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • (Jeremy 외 2009) 앞선 연구에서는 환자들이 병원을 찾기 전에 그 증상을 검색해본다는 점에서 착안하여, 질병 관련 특정 단어의 검색량만으로도 독감 환자의 수 예측이 실시간으로 가능성을 보여 주었다. 구글 트렌트의 분석사례에 착안하여, 본 연구에서는 국내의 네이버를 활용한 검색량 추출하려 한다. 추출된 검색어의 검색량과 탄소배출권의 관계를 분석하여 탄소배출권 가격을 예측하려 한다.
  • 본 연구는 검색어의 추이 패턴을 분석하여 탄소 배출권 가격을 예측 하는 연구이다. 다음은 연구 프로세스이다.
  • (박순철, 2018 ) 탄소배출권 가격에 영향을 미치는 요인을 찾을 뿐, 요인들로부터 탄소배출권 가격을 예측하려는 연구는 찾을 수 없었다. 본 연구는 검색어의 추이 패턴을 분석하여 탄소배출권의 가격을 예측하고자 한다.
  • 본 연구는 탄소배출권 가격예측 모델을 제시하여 환경부담금을 고려한 정확한 예산을 통해 친환경적인 공정계획 수립에 기여 하는 것에 목적을 둔다. 변동하는 탄소배출권 가격을 사전에 예측하여 건설현장의 공정관리를 지원함으로써 사용자의 친환경 공정계획과 효율적인 환경비용 관리가 가능하다.
  • 구글 트렌트의 분석사례에 착안하여, 본 연구에서는 국내의 네이버를 활용한 검색량 추출하려 한다. 추출된 검색어의 검색량과 탄소배출권의 관계를 분석하여 탄소배출권 가격을 예측하려 한다.
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