부산대학교 도서관

기후 변화로 인해 농작물의 생산량에 대한 불확실성이 증가하고 있으며, 이에 따라 가격 변동성도 커지고 있어 스마트 농업에 대한 관심이 확대되고 있다. 최근, 빅데이터와 AI 기술을 적용하여 생산량을 높이고, 유통단계에서 출하량과 출하 시기 조절에도 첨단기술을 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물의 생산량 예측은 가격에 영향을 미치는 정보를 사전에 알 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 그 정보를 활용하여 생산 농가와 유통회사에서 일시적으로 생산량(출하량) 조절과 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 예측 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가하였다. 평가 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통 전략을 수립하는 데 활용되고 있다.