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- 저자 : 정유림(Yurim Jung) (검색결과 3 건)
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정유림(Yurim Jung),장성봉(Sungbong Jang),주수빈(Subin Joo),이은주(Eunju Lee),전수영(Sooyoung Cheon) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.4
최근 과학과 기술 발전을 바탕으로 빅데이터와 기계학습을 활용한 데이터 분석 및 활용에 대한 사회의 관심이 더욱 확대되고 있다. 이런 사회의 흐름에 발맞추어 농·축산 분야에서도 빅데이터 수집뿐만 아니라 분석을 통한 솔루션 서비스 제공과 활용 등의 사례가 다양하게 나타나는 추세이다. 특히 축산 경제를 활성화하기 위해 가격 예측을 통한 미래의 수익률을 예측하여 수급조절을 하려는 등의 연구가 다양하게 진행 중이다. 현재까지 기계학습을 이용한 연구는 주로 축산물 분야보다는 과일류 및 채소류와 같은 농산물 분야에서 활발하게 진행되었다. 축산물 분야에서는 최근까지는 한우를 포함한 소에 대한 연구가 활발하게 진행된 바가 있으나, 돼지에 대한 연구는 다소 미진하며 또한 최신 알고리즘과 빅데이터를 이용한 연구는 현저히 적다는 한계를 보인다. 따라서 돼지 축종에 대해 기계학습 알고리즘을 이용하여 분석한다면 더 개선된 분석 결과를 도출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 최신 연구가 적은 분야인 돼지에 대해 도매시장 내에서 적절한 수급 행동 결정을 통해 수익을 높이고자 한다. 계절에 따른 특정 패턴이 존재하는 돼지 도매가격에 대해 각 계절에서 어떤 매수 및 매도 행동을 취해야 하는지 결정을 하기 위한 A3C 강화학습 알고리즘을 이용하여 학습 및 분석을 하였다. 가격 데이터에 유의한 계절 간의 차이가 존재하는지 검증하기 위해 대응표본 t 검정과 일원 분산분석을 시행한 후, A3C 방법을 이용하여 에포크 1,000번 반복 학습한 결과 최종적으로 높은 수익이 발생한 것을 확인하였다. Based on advances in science and technology, society s interest in analysis using big data and machine learning has been expanding. In this trend, the provision and utilization of solution service through big data are appearing in the agricultural and livestock fields. In particular, various studies to revitalize the livestock economy are in progress, such as predicting future returns through price prediction to control supply and demand. Research using machine learning has been actively conducted in agricultural products rather than livestock. In the field of livestock products, research on pigs is rather insignificant and research using machine learning and big data has a limitation in that there are significantly fewer studies. Therefore, if the pig breeds are analyzed using machine learning, more improved analysis results can be derived. In this paper, we aim to increase profits by determining the appropriate supply and demand behavior in the wholesale market of pigs. The A3C reinforcement learning algorithm is used to determine which buying and selling actions should be taken for the wholesale price of pigs with a specific pattern for each season. The A3C method was used to repeatedly learn 1,000 epochs, confirming that a high profit was generated.
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정유림(Yurim Jung),전수영(Sooyoung Cheon) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.6
최근에 온라인 쇼핑 및 SNS 등의 모바일 매체가 활성화됨에 따라 사용자의 선호나 구매에 대한 다양한 피드백이 구축된다. 이러한 대량의 데이터로부터 사용자의 취향을 고려한 개인화 추천의 성능을 높이기 위한 다양한 접근의 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 LDA 토픽 모델링을통해 미디어 패널 데이터로부터 사용자의 미디어 사용 행태의 의미를 내포한 클러스터링을 진행하고, 기존 평점과 클러스터별 미디어 사용에 대한 감정분석을 결합하여 생성한 새로운 평점을추천시스템에 적용하고자 한다. 자녀와 함께 거주하고 있는 가구를 분석 대상으로 선정하였으며해당 가구 구성원들의 일상생활에 도움이 될만한 스마트기기 31항목에 대한 추천을 진행하였다. LDA 토픽 모델링의 정확추론(exact test)을 위해 고급 몬테카를로 방법 중 하나인 확률적 근사몬테카를로(stochastic approximation Monte Carlo) 알고리즘을 적용하였고 일관성 및 혼란도 지표를 통해 최적의 주제 개수를 설정하였다. 주제 클러스터별 감정 점수를 반영하여 생성한 새로운평점을 이용하여 추천을 진행하였다. 추천 알고리즘은 BPR 알고리즘과 협업필터링을 사용하였고 본 연구의 LDA 클러스터링 추천 결과에 대해 3가지 성능 지표로 추천 검증 결과를 평가 및비교하였다. 분석 결과, BPR의 추천 성능이 가장 우수하였으며 추천 항목을 비교하였을 때, 본연구에서 제시하는 LDA 클러스터링 추천 결과가 사용자의 취향을 고려한 적합한 추천이 이루어졌음을 알 수 있다. As online shopping and mobile media are recently activated, various feedbacks are built on users' preferences and purchases. Various approaches are being studied to improve the performance of recommendation considering individual characteristics. This study carries out clustering from media panel data through LDA topic modeling to imply the meaning of user's media use behavior, and applies a new rating, calculated by combining the existing rating and sentiment analysis on media use by cluster, to the recommendation system. We select households living with their children, and make a recommendation 31 smart devices that could be helpful for the members. We utilize the SAMC algorithm for exact inference of LDA topic modeling, and set the optimal number of topics through coherence and perplexity. We use BPR and collaborative filtering for the recommendation algorithm, and BPR provides the best performance by comparing with three performance indicators. It is indicated that the recommendation process suggested by this study provides a reasonable recommendation considering individual characteristics.
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이은주(Eunju Lee),정유림(Yurim Jung),고경철(Kyung-Chul Koh),전수영(Sooyoung Cheon) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.3
본 연구는 국내 양돈 농가의 경쟁력을 강화하고자 상·하위 농가의 수준 격차를 줄일 수 있는 방안으로 하위 농가의 소득향상을 위한 방안 분석을 실시하였다. 소득향상을 위해서는 크게 농가의 생산성을 향상시키는 방안과 비육돈을 출하하여 도체등급을 잘 받아 도체의 정산가격을 높여 수익성을 증대시키는 방안 두 가지가 있다. 분석에는 9개 한국 양돈 농가의 총 141,429두의 도체 등급판정 데이터가 사용되었다. 농가의 생산성을 향상시키기 위해 본 연구는 PSY(pig per sow per year), MSY(marketted-pigs per sow per year), 1+등급 출현율, 모돈회전율 등을 높일 수 있는 요인들에 대하여 분석하였다. 농가의 생산성을 향상시키게 되면 결과적으로 생산비 절감까지 이끌어낼 수 있어 장기적으로 매우 좋은 방안이 될 수 있다. 또한 출하된 비육돈의 높은 도체등급을 위해 성별, 결함요인 등의 요인들과 도체등급과의 관계를 조사·분석하였고, 등급을 상승시킬 수 있는 모돈 요인에 대하여 분석하였다. 결과적으로 PSY에는 복당이유자돈두수와 모돈회전율이, MSY에는 이유전육성률과 복당이유자돈두수가 가장 많이 영향을 준다는 것을 확인하였다. 또한 최종등급과 성별 간의 통계적으로 유의한 차이(p<0.001)를 찾았으며, 결함요인 중 삼겹살상태와 지방부착 요인이 최종등급 하락에 가장 크게 작용하는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과가 효과적인 농장 관리와 농가의 장·단기적인 소득향상에 도움을 줄 것으로 기대한다. This study conducts an analysis to improve the income of lower farms, to strengthen the competitiveness of Korean pig farms. The first way for high income is to improve the productivity of farms, and the other is to get good carcass grades of finishing pigs. As a way to improve the productivity of farms, we analyzed PSY, MSY, the appearance rate of 1+ grade, farrowing cycle per sow for year. We also analyzed the relationship with carcass grades and defective factors, and sow factors increasing the grade because the settlement price of the pig carcass grade can increase profitability. As a result, it is confirmed that the numbers of weaned piglet per sow and farrowing cycle per sow for year have the most influence on PSY, and the growing rate of suckling piglets and the numbers of weaned piglet per sow have the most influence on MSY. In addition, a statistically significant difference (p<0.001) between the final grade and gender was found, and among the defective factors pork belly status and fat attachment have the most influence on downgrading. It is expected that these analysis results help effective farm management and farmers' long-term and short-term income improvement.
KCI
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