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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정우 (강릉원주대학교 경제학과)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제11호
발행연도
2020.1
수록면
257 - 267 (11page)

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본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.
#머신러닝. 예측. 예측조합. 정규화 #재귀적특성제거

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참고문헌 (29)

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J. M. Bates / 2017 / The Combination of Forecasts / Journal of the Operational Research Society 20(4):451~468 Crossref 유영명 / 2010 / 부산지역 산업별 구조 변동에 따른 경쟁력 분석 / 지방정부연구 14(3):295~313 dbpia B. S. Kim. / 2008 / Job Creation of Service Industry and Changes in Employment Structure in Terms of the Quality of Job / Monthly Labor Review 40:23~35 google schola 김상춘 / 2019 / 투입산출 구조분해를 통한 한국 제조업 고용변동구조 분석 / 산업경제연구 32(1):375~403 dbpia I. S. Jang / 2017 / The effect of labor mobility on the relationship between technology innovation and employment google schola

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