데이터베이스 연구회지(SIGDB)
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| 한글제목(Korean Title) |
농산물 단가와 산지 기상의 상관관계 분석 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on the Correlation Analysis of Agricultural Product Unit Price and Producing Area Climate |
| 저자(Author) |
박소현
김서연
추민지
안도훈
박영호
So-Hyun Park
Seo-Yeon Kim
Min-Ji Choo
Do-Hoon Ahn
Young-Ho Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 37 NO. 02 PP. 0081 ~ 0101 (2021. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 농산물의 단가를 예측하는 연구들이 주목을 받고 있다. 농산물의 단가를 정확히 예측하면 공급량 조절이 가능하고 이는 수익 증대로 이어지기 때문이다. 미래의 농산물 단가의 형성에 영향을 미치는 요소에는 기상, 중량 등이 있다. 기존 기상 정보를 활용한 농산물 가격 예측 연구는 기상과 단가와의 관련성에 대한 분석 결과를 충분히 검토하지 않았다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 10년간의 농산물 실 판매 데이터를 기반으로 이전에 연구되지 않았던 다양한 측면에서 단가와 기상의 상관관계를 분석한다. 이를 위한 먼저 농산물 상위 품종/세부 품종별 기상과의 상관관계 수치를 도출하여 정보를 제공한다. 또한 농산물의 생장주기 변화에 따른 단가와 기상 간의 상관관계 변화 추이 분석 실험을 진행한다. 실험을 통하여 농산물의 생장주기 중 단가에 영향을 크게 미치는 생장주기를 알 수 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서는 단가와 관련성 높은 기상 요소를 선택하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 단가-기상 상관계수를 구한 후에 기상-기상 상관계수를 구하기 때문에 단가-기상, 기상-기상 간의 관련성을 모두 고려하여 단가와 관련성 높은 기상 요소를 선택할 수 있다는 장점이 있다. 마지막으로 농산물 단가 예측 실험을 통하여 제안하는 방법의 효과를 검증한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Recently, studies on predicting the price of agricultural products are attracting attention. If the price of agricultural products is accurately predicted, it is possible to control the supply, which leads to an increase in profits. Various factors may influence the formation of future agricultural product prices, such as weather, weight. The main limitation of existing research is that they did not sufficiently investigate the relationship between weather and product price. Therefore, this paper analyzes the correlation between unit price and weather in various aspects based on ten years of real agricultural product sales dataset. To this end, we first derived a correlation between weather and top-ranked agricultural product. We also conducted a trend analysis experiment on the correlation between product price and weather according to the change in the growth cycle of agricultural products. Experiment results reveal that we could identify the growth cycles that
significantly affect the product price. In addition, we propose a method to select a meteorological factor highly correlated to the product price, considering the relationship between product price and weather. Finally, we verified the effectiveness of the proposed methodology by conducting experiments on predicting agricultural product prices. |
| 키워드(Keyword) |
상관관계 분석
농산물 단가 예측
딥러닝
Correlation Analysis
Agriculture Products Unit Price Prediction
Deep Learning
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