한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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트리 기반 인공지능 모델을 활용한 원자재 가격 예측 자동화 파이프라인 구축

Automated Pipeline for Raw Materials Price Forecast Using Tree-Based Artificial Intelligence

  • 이은지 (고려대학교 SW.AI 융합대학원) ;
  • 유헌창 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 )
  • Eun-Ji Lee (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Graduate School of SW.AI Convergence, Korea University) ;
  • Heon-Chang Yu (Dept. of Computer Science & Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 이차전지 산업의 원가 경쟁력 확보를 위한 원자재 가격 예측 자동화 파이프라인을 제안한다. XGBoost 모델을 기반으로 한 이 파이프라인은 데이터 전처리, 모델 학습 및 예측, 결과 시각화까지의 전 과정을 자동화하여 사용자의 개입을 최소화하고 실시간 의사결정을 지원한다. 본 연구에서는 단변량 및 다변량 예측을 동시에 수행하였으며, 이를 위해 니켈 원자재 가격 데이터와 유가, CPI, PPI, CRB 등 9 개 변수를 활용하였다. 획득한 데이터를 개발한 파이프라인에 적용하여 차분 횟수, 최적 변수 조합, 하이퍼파라미터 결정을 자동 수행하였고, 최종적으로 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 0.2%, 결정계수(R2) 0.99 라는 높은 성능을 달성했다.

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참고문헌

  1. Dong-Hwan Kim, Jin Kim, "Price Prediction Analysis in Seoul APT Market Using Time Series Model", Korea Real Estate Society, Vol.71, 193-209, 2024
  2. Su-A Kim, Mi-Ju Kwon, Hyon-Hee Kim, "Sentiment Analysis of News Based on Generative AI and Real Estate Price Prediction: Application of LSTM and VAR Models", The Transactions of the Korea Information Processing Society, Vol.13, No.5, 209-216, 2024
  3. Seon-Ku Lee, Seon-Jong Yoo, "Predicting Real Estate Fractional Investment Prices with the XGBOOST Model", Vol.26, No.1, 1-22, 2024
  4. Chan-Woo Kim, Jeong-Hyeok Lee, "Analysis of Price Impact by Factors of Raw Material Price Variation", Monthly Bulletin of Korea Bank, Vol.76, No.4, 2022
  5. Jae-Eun Lee, Young-Bong Kim, Jong-Nam Kim, "Hyperparameter Optimization for Image Classification in Convolutional Neural Network", The Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing, Vol.21, No.3, 148-153, 2020