사례가 거의 없는 인공신경망이라는 기계학습 방법론을 활용하여 에너지 가격 장기 전망을 수행한 본 연구를 기점으로, 앞으로 에너지 분야에 기계학습 방법론이 더 많이 활용되기를 기대한다.
앞서 언급한대로 본 연구는 사례를 거의 찾아볼 수 없는 인공신경망이라는 기계학습 방법론을 활용하여 에너지 가격 장기 전망을 수행한 선도적인 연구이다. 이에 시간과 예산의 제약으로 아직 살펴보지 못한 연구 과제가 많이 남아있다. NARX 신경망 모형 이외에 최근에 지속적으로 연구․개발되고 있는 다른 신경망 모형의 적용이나 에너지경제연구원에 축적된 에너지 및 거시경제 데이터베이스를 활용하여 딥러닝에 근접하는 대규모 신경망 모형을 구축하는 것도 고려해 볼 수 있다. 추정에 있어서도 다른 학습 알고리즘을 적용해 보거나 “leave one-out”과 같은 시험 집합 구성 방법도 적용해 볼 수 있다. 본 연구를 기점으로 앞으로 에너지 분야에 기계학습 방법론이 더 많이 활용될 수 있기를 기대한다.