Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
CNN-LSTM 기반의 잠재요인 특징 추출을 활용한 효과적인 불규칙 경향 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Effective Irregular Trend Prediction Method using Feature Extraction based on CNN-LSTM on Potential Factors |
| 저자(Author) |
이미경
이민수
Mikyeong Lee
Minsoo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0062 ~ 0064 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소비지출액을 예측하는 것은 사회 경제 분야 연구 및 비즈니스 측면에서 활용 가능성이 높다. 그러나 소비 지출액 또는 소비지출액에 직접적인 요인을 미치는 요인만을 활용할 경우 불규칙한 패턴을 예측하는 데에 어려움이 있다. 따라서 불규칙한 패턴을 예측하기 위해 간접 요인의 활용을 고려해볼 수 있다. 본 논문에서는 기상 정보, 내비게이션 목적지 검색 건수, 방문자 수의 3가지 간접 요인을 사용하여 5가지 세부 업종별 소비 지출액을 예측한다. 실험 결과, 소비지출액 예측을 위해 소비지출액을 사용한 경우보다, 제안하는 모델에서 불규칙성을 잘 감지하는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 논문은 잠재 요인을 사용하여 예측 대상 변수의 불규칙성을 감지할 수 있다는 결과를 밝혔으며, 세부 업종별 소비지출액을 예측하여 다양한 분야에 활용될 수 있도록 하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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