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연합인증

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딥러닝 기반 과년도 무역 데이터를 이용한 차년도 품목별 수출가 예측 모델 구현
Predicting the Future Price of Export Items using a Deep Neural Network with Past Year's Trade Data 원문보기

한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회, 2021 Nov. 04, 2021년, pp.738 - 740  

김지훈 (상명대학교 지능데이터융합학부 휴먼지능정보공학전공) ,  이지항 (상명대학교 지능데이터융합학부 휴먼지능정보공학전공)

초록
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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.

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