한달 뒤 배춧값 예측하는 AI 모델 쏟아졌다

데이터·AI 활용 물가 예측모형 대회 수상작, 농넷 가격예측 서비스에 반영

[광주=박수형 기자] 최근 치솟았던 배춧값을 미리 알아차릴 수 있었을까? 단순히 올해 무더웠던 여름 날씨와 재배량을 따져 가격이 급등할 수 있다는 예측 수준을 넘어 몇 년간의 데이터에 인공지능(AI)를 접목해 여러 농산물 가격을 점쳐볼 수 있는 시도가 이뤄져 이목을 끈다.

광주 김대중컨벤션센터에서 개막한 대한민국 정부 박람회 이틀째인 14일 열린 데이터·AI를 활용한 물가 예측모형 발굴 국민참여대회에 모인 10개 팀이 오전부터 해가 질 때까지 열띤 토론을 벌였다.

551개 팀, 총 1천400여 명이 참가해 두 차례의 예선을 거쳐 이날 본선에는 10개 팀이 진출했다.

디지털플랫폼정부위원회와 농림축산식품부가 제시한 농산물의 가격 데이터를 각자 해석하고 각기 다른 예측 모델을 내세워 한 달 뒤의 농산물 가격을 예상하는 발표를 진행하고 전문가들과 의견을 주고받는 식의 대회다.

예컨대 대회 참가팀이 계절적 특성에 따라 일정한 주기성을 보이는 농산물 가격 데이터에 딥러닝 모델을 접목하고 나름의 AI 예측 모델을 내놓으면, 전문가들은 다른 데이터를 활용할 시도를 했는지 또는 다른 예측 모델을 만들 수는 없었는지 의견을 묻는다.

최종 우승을 차지한 ‘쥬혁이’ 팀은 딥러닝 기반의 단기 예측 모델과 장기 예측 모델을 결합하고 농산물별 특성을 반영한 가중치 앙상블 방식을 적용해 예측정확도를 89.9%까지 높였다. 이들은 가격 예측 모델을 제시한 데 이어 농산물 수급 의사결정시스템 개발도 제안했다.

최우수상을 수상한 ‘zakill’ 팀은 시계열 데이터의 가격 변동성을 분석해 회귀 모델과 보팅 앙상블 기법을 결합한 예측 시스템을 구축했다.

시계열 가격 데이터의 변동성을 차분 변수로 분석하고 다양한 머신러닝 모델을 앙상블 방식으로 결합한 예측 시스템을 구축한 ‘나서스’ 팀, 기상 가격 유통량 데이터를 활용해 농산물별 지역과 시간 특성을 분석해 다양한 예측 모델을 결합해 농산물 가격의 변동 범위를 예측한 ‘Kingston Science’ 팀은 우수상을 받았다.

수상팀의 예측 모델은 대회서 끝나지 않고 향후 농산물유통 종합정보시스템인 ‘농넷’의 가격예측 서비스에도 반영된다. 아이디어 공유 차원에서 끝나지 않고 실제 사회문제를 예측하고 해결하는 AI 모델을 만들어낸 것이다.

김창경 디지털플랫폼정부위원장은 “고물가 시대에 국민 실생활과 밀접한 농산물 가격에 대하여 AI를 활용한 예측 모델을 개발하는 것은 의미가 있다”며 “앞으로 정부는 AI 기반의 정책결정으로 국민과 함께 사회문제를 해결해 나갈 것”이라고 밝혔다.

송미령 농식품부 장관은 “AI와 데이터를 활용한 농산물 가격 예측을 비롯한 농업 분야의 다양한 문제 해결에 대한 국민의 이해와 관심이 높아질 수 있는 계기가 되길 바란다”며 “농식품부는 앞으로도 데이터와 AI 기술을 적극 활용해 농산물 가격 변동을 예측하고, 적기에 수급 안정 정책을 추진할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.