머신러닝 기법 기반의 예측조합 방법을 활용한 산업 부가가치율 예측 연구
기관명 | NDSL |
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저널명 | 한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association |
ISSN | 1598-4877, |
ISBN |
저자(한글) | |
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저자(영문) | |
소속기관 | |
소속기관(영문) | |
출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2020-01-01 |
초록 | 본 연구는 우리나라 수출 분야 산업의 경쟁력을 나타내는 부가가치율을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 아울러, 예측의 정확성 및 안정성을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구는 산업별 부가가치율에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법 예측값들보다 실제의 산업 부가가치율에 근접한 것으로 나타났다. 또한, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO202003562723126 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | 머신러닝,예측,예측조합,재귀적특성제거 |