논문 (학술지)
군집분석을 이용한 양파 감성사전 구축
| 등록번호 | RPMS-2019-0190729780 | SCI 구분
?
※구분 : SCI(SCIE포함), 비SCI |
비SCI |
|---|---|---|---|
| 저자명 (주·공동저자) | Oh Seungwon; Kim Min Soo | ||
| 논문구분 | 국내전문학술지 | 학술지명 | Journal of The Korean Data Analysis Society |
| ISSN | 1229-2354 | 학술지 출판일자 | 2018-12-01 |
| 학술지 볼륨번호 | 20 | 논문페이지 | 2917 ~ 2932 |
| 학술지 임팩트팩터 | 0.0 | 기여율 | 100 % |
| DOI | 10.37727/jkdas.2018.20.6.2917 | ||
| 초록 | 우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다. | ||
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