표제지
목차
제1장 서론 9
제1절 연구의 배경과 목적 9
제2절 연구 방법과 범위 11
제2장 이론적 배경과 선행연구 12
제1절 쌀 생산 및 소비 현황 12
제2절 농산물 가격 예측 17
1. 농산물 가격 결정 요인 17
2. 선행연구 19
3. 인공신경지능망과 농산물 가격 예측 25
제3절 농산물 관련 국제통상 규정 29
제3장 연구모형 34
제1절 분석모형 34
제2절 분석 절차와 방법 38
제3절 데이터 수집과 변수 설정 39
제4장 분석결과 40
제1절 기술통계 분석결과 40
제2절 분석결과 42
1. 선형회귀 분석결과 42
2. LSTM 분석결과 43
3. Bi-LSTM 분석결과 49
제5장 결론 55
제1절 연구의 요약 55
제2절 시사점 57
제3절 연구의 한계 58
참고문헌 59
국문초록 62
Abstract 64
〈표 1-1〉 농림업 생산액 중 쌀 생산액 비중 감소 및 쌀 소비량 감소 13
〈표 1-2〉 국내 쌀 생산량 및 생산면적 14
〈표 2-1〉 농산물 가격 결정요인 18
〈표 2-2〉 쌀 가격에 관한 연구 19
〈표 2-3〉 농수산물 가격 예측에 관한 논문 21
〈표 2-4〉 우리나라 FTA 유보리스트_현행조치 및 자유화 약속에 대한 유보(상품 무역만) 30
〈표 2-5〉 국내 농업 지원금 정책 33
〈표 3-1〉 연구에 쓰인 변수요인 39
〈표 4-1〉 기술통계 분석 결과 41
〈표 4-2〉 변수 간 상관관계 표 41
〈표 4-3〉 선형회귀모델의 오차값 42
〈표 4-4〉 LSTM 파라미터값 조정 43
〈표 4-5〉 LSTM 1년 예상치 가격 45
〈표 4-6〉 Bi-LSTM 파라미터값 조정 49
〈표 4-7〉 Bi-LSTM 1년 예상치 가격 51
〈그림 1-1〉 국내 쌀 가격 동향 16
〈그림 2-1〉 인공신경망의 구조 25
〈그림 2-2〉 오차역전파 모델 27
〈그림 2-3〉 순환신경망 구조 28
〈그림 3-1〉 LSTM모델 셀 한 개의 구조 34
〈그림 3-2〉 (왼) 시그모이드 함수, (오) 시그모이드 미분값 35
〈그림 3-3〉 (왼) 하이퍼볼릭 탄젠트 함수, (오) 하이퍼볼릭 탄젠트 미분값 35
〈그림 3-4〉 Bi-LSTM모델의 알고리즘 36
〈그림 4-1〉 (왼) lag 전 모델 (오) lag 적용 후 모델 42
〈그림 4-2〉 LSTM모델 1년 예상치 가격 44
〈그림 4-3〉 Bi-LSTM모델 1년 예상치 가격 50