요약 i

제1장 서론 1

제1절 연구 배경 및 목적 1

1. 연구 배경 1

2. 연구 목적 3

제2절 연구 내용 및 방법 4

1. 연구 내용 4

2. 연구 방법 5

제3절 선행연구 검토 6

1. 계량경제학적 접근 6

2. 딥러닝 접근 11

3. 본 연구의 차별성 17

제2장 수산물 수출 전망모형의 개요 및 설계 19

제1절 계량경제 수출 전망모형의 개요 20

1. 시계열 분석 모형 개요 20

2. 패널 분석 모형 개요 21

제2절 딥러닝 수출 전망모형의 개요 22

1. 딥러닝 수출 전망모형 개요 22

2. 딥러닝 수출 전망모형 방법론(LSTM, GRU, RF) 24

제3절 계량경제 모형과 딥러닝 모형의 장단점 검토 26

1. 계량경제 모형의 장점 및 단점 26

2. 딥러닝 모형의 장점 및 단점 27

제3장 김 수출 동향 및 전망모형 설계 29

제1절 김 수출 구조 및 동향 29

1. 전체 수출 구조 및 동향 29

2. 국가별 수출 구조 및 동향 31

3. 품목별 수출 구조 및 동향 35

제2절 김 수출과 주요지표와의 관계 37

1. 세계 김 수출과 주요지표와의 관계 37

2. 일본 김 수출과 주요지표와의 관계 38

3. 중국 김 수출과 주요지표와의 관계 39

4. 미국 김 수출과 주요지표와의 관계 40

제3절 김 수출 전망모형 설계 41

1. 수출 전망모형 설계 41

2. 국가별 수출 전망모형 설계 46

3. 품목별 수출 전망모형 설계 49

제4장 김 수출 전망 결과 및 모형 활용 방향 53

제1절 전체 수출 전망 결과 53

1. LSTM, GRU 전망 결과 53

2. Random Forest 전망 결과 61

제2절 국가별 수출 전망 결과 63

1. 對일본 김 수출 전망 결과 63

2. 對중국 김 수출 전망 결과 66

3. 對미국 김 수출 전망 결과 69

제3절 품목별 수출 전망 결과 72

1. 조미김 수출 전망 결과 72

2. 마른김 수출 전망 결과 75

제4절 전망모형 활용 방향 78

1. 수출 전망 목표 수립 79

2. 주요 이슈에 따른 시장 영향력 계측 80

3. 딥러닝 모형의 수출입 부문 확장성에 관한 검토 81

제5장 결론 및 향후 연구 과제 83

제1절 결론 83

제2절 향후 연구 과제 85

참고문헌 87