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초록

영어

Weather, natural disasters, and economic factors are increasing the uncertainty of agricultural price forecasts. This increases the difficulty for farmers, middlemen, and sellers to understand agricultural prices and make optimal production and sales decisions. To prevent economic losses for farmers and price risks for consumers due to price forecasting failures, governments are trying to stabilize the supply and price of agricultural products. However, difficulties exist in the process of analyzing and predicting prices through economic models. Therefore, this study develops a model for predicting agricultural prices by securing data required for agricultural observations and identifying economic requirements that can reflect changes in private agricultural distribution conditions. In addition, we propose specific strategies on how to utilize the developed prediction model. This study contributes to the expansion of the literature by developing a prediction model for agricultural commodity prices based on various economic variables. In addition, the agricultural commodity price prediction model based on economic variables can be used by various stakeholders in the agricultural commodity distribution process to contribute to market stabilization.

한국어

최근 날씨, 기상재해, 경제적 요인 등으로 인해 농산물 가격 예측의 불확실성이 증가하고 있다. 이에 따라 농민, 중도매인, 판매자 등은 농산물 가격을 파악하고 최적의 생산 및 판매에 관한 의사 결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있다. 정부는 가격 예측 실패로 인한 농산물 업자들의 경제적 손실과 소비자의 가격 위험을 방지하기 위해 농산물 수급과 가격 안정에 노력하고 있지만 경제 모형을 통해 농산물 가격을 분석하고 가격을 예측하는 과정에서 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 농업 관측에 필요한 데이터를 확보하고 민간 농산물 유통 여건 변화를 반영할 수 있는 경제적 요건을 파악하여 농산물 가격을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 한다. 개발한 예측 모델의 활용 방안에 대한 구체적인 전략도 제안한다. 본 연구는 다양한 경제 변수를 기반으로 농산물 가격 예측 모델을 개발하는 것으로 해당 분야의 예측 모델 개발 및 개선을 통해 문헌 확장에 기여할 것으로 기대된다. 경제적 변수를 기반으로 한 농산물 가격 예측 모델은 농산물 유통 과정의 다양한 이해관계자들에게 활용되어 시장 안정화에 기여할 수 있을 것이다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 개념적 배경
2.1 농산물 가격 예측 모델
2.2 선행연구
Ⅲ. 연구 방법론
3.1 딥러닝 모델
3.2 데이터 수집
3.3 연구 설계 및 분석 절차
Ⅳ. 분석 결과
4.1 모델 성능 비교
4.2 추가 분석
Ⅴ. 결과 토의 및 시사점
5.1 연구 결과 토의 및 활용 방안
5.2 연구의 한계 및 향후 연구 방향
5.3 학술 및 실무적 시사점
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 윤민정 [ Minjung Yun | 연세대학교 정보대학원 석사과정 ]
• 최수현 [ Suhyeon Choi | 경기대학교 경영정보전공 학사과정 ]
• 이소현 [ So-Hyun Lee | 경기대학교 산업경영공학과 교수 ] 교신저자
• 김희웅 [ Hee-Woong Kim | 연세대학교 정보대학원 교수 ]

참고문헌

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658