• 산업문제명잔존 농산물 가격 최적화 예측모델 개발
• 기업(주)허브넷컴퍼니
• 산업문제 내용· 기업소개 : 인텔리전스 플랫폼을 기반으로 다차원 분석처리(OLAP)로 부터 데이타웨어하우스(DW), 고객관계관리(CRM),원가분석(ABM), 경영계획(FM), 전사적 기업성과관리(CPM), 자금세탁방지 (AML), 사기방지(FDS) 솔루션에 이르기 까지 비즈니스 인텔리전스 전반에 걸친 IT 컨설팅 및 구현, 유지보수 서비스를 제공 · 산업문제 : 코로나 시대 이후 농산물의 가치소비를 위한 가정간편식 및 외식업체의 농산물 수요예측을 통해 산지에서 수확하지 못하고, 폐기되어지는 농산물에 대한 상품화를 통하여 생산된 농산물의 100%생산 및 100% 소비를 위한 농산물 선물거래 형태의 농산물 거래를 위한 농산물별 시세예측에 대한 정확도 향상 모델 구현
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 기계학습 방법론인 장단기 메모리(LSTM), 주의 집중 기법 기반 장단기 메모리(Attention-based LSTM)을 활용하여 농산물 가격 예측모델 구현, 통계학 기법인 자동회귀누적이동평균(ARIMA)을 활용하여 농산물 가격을 예측하고 활용 가능성 확보 · 활용계획 및 기대성과 : 서비스 시스템 개발구축을 통한 수요처 확보와 기업 수익 창출, 기술이전을 통한 기술수익 창출, 연구논문