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영어

Thailand is the top exporter of mango in the world mango market, and mango exports have a significant impact on the national economy. In order to maintain Thailand's export competitiveness in the global mango market and secure stable trade, it is important to set a reasonable export price. However, the unit price of mango exports is highly volatile due to the costs incurred depending on the type of transportation and logistics hub such as customs center and loading location. We predict Thailand’s mango export value considering transportation type and logistic hub. After collecting and preprocessing mango export data by transport type and logistic hub, we modeled three models. We proposed Random Forest Regression has shown best performance in test data: 1784117.41 RMSE, 87.00 R-Squared, 93.28% accuracy. We expect that our proposed model helps setting reasonable export value by transport type and logistic hub, strategically allocate logistic costs to enhance competitiveness.

한국어

태국은 세계 망고 시장에서 망고를 수출하는 최우수 국가로, 망고의 수출이 국가 경제에 큰 영향을 미친다. 태 국이 세계 망고 시장에서 수출 경쟁력을 유지하고 안정적으로 거래를 확보하기 위해서는 합리적인 수출 가격을 책정 하는 것이 중요하다. 그러나 망고의 수출 단가는 운송 유형과 세관 센터 및 적재 장소 등 물류 거점에 따라 발생하는 비용이 달라 변동성이 크다. 본 연구는 운송 유형과 물류 거점을 고려하여 태국의 망고 수출액을 예측한다. 운송 유 형별, 물류 거점별 망고 수출 데이터를 수집 및 전처리한 후, 3가지 머신러닝 모델로 학습한다. 테스트 데이터 기준 가장 우수한 성능을 보이는 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regression)를 제안 모델로 채택한다; RMSE 17840117.41, R-Squared 87.00, 정확도 93.28%. 이를 통해 운송 유형별, 물류 거점별 합리적인 수출액을 책정하고, 물류 비용을 전략적으로 배분하여 경쟁력을 확보하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.