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문봉관(Bongkwan Moon),안성현(Sunghyun An),서민규(Minkyu Seo),박은주(Eunju Park),임한규(Hankyu Lim) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
물가는 여러 요인들에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 예상치 못했던 전염병의 확산이 식품의 물가에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 이를 위해 학습 특성으로 국제유가, 달러 환율, 소비자 물가지수, 코로나 확진자 수를 열로 추가하여 사용한다. 딥러닝 모델로 시계열 예측에 주로 사용되는 LSTM 모델을 사용하여 식품의 물가를 예측하는 시스템을 설계하고 Flask를 사용하여 이를 웹서버에 연동한다. 특정 요인에 대하여 사용자의 요청이 있을 경우, 이미 학습된 모델이 있으면 학습된 모델을 기반으로 물가 예측 그래프를 바로 출력한다. 사용자 요청에 학습된 모델이 없다면 딥러닝을 실행하여 모델을 학습한 후 그래프를 출력하도록 구현하였다. Prices depend on a number of factors. In this paper, we are going to study about the effect of the unexpected spread of infectious disease using deep learning. International oil prices, dollar exchange rates, consumer price indexes, and the number of COVID-19 confirmed patients are added as columns for learning characteristics. A deep learning model LSTM, which is mainly used for time series prediction, is used to design a system for predicting food prices, and the system is linked to a web server using Flask. When there’s a user’s request for a specific factor, if there is a model that has already been learned, a price prediction graph will immediately be shown based on the learned model. If there is no model learned in advance by user request, deep learning is performed to learn the model and then show a graph.