지자체 월동 농작물 가격 예측 프로젝트
월동 작물 가격을 단기·중기 관점에서 예측하여 출하 시기 조절, 농정 대응 시점 판단, 가격 안정 정책 수립에 활용
Agriculture
Use case
월동 작물 가격을 단기·중기 관점에서 예측하여 출하 시기 조절, 농정 대응 시점 판단, 가격 안정 정책 수립에 활용
월동 작물 생산지수를 도출, 12개월 후 생산량을 예측하여 수급 불균형 사전 진단 및 농정 결정의 정량적 근거로 활용
생육 단계 기반 예측을 통해 작물 관리 의사결정 지원 및 생산량 예측 정확도 개선
농작물 가격 예측을 서비스 형태로 제공하여 모델 개선, 비용 절감, 예측 정확도 향상 달성
생산량·출하량·가격예측 통한 계약재배 의사결정 지원, 농가·기업 간 안정적 거래 구조 마련
광역지자체를 위한
제주 지역 월동 농작물에 대한 농업정책 결정을 위해 도매시장 거래 데이터와 기상·생산 정보를 결합한 시계열 기반 가격 예측 모델을 구축하여, 사전에 농작물의 가격을 예측하고, 출하시기 결정 등의 농정 방향을 수립
농작물 가격 예측 데이터를 활용한 출하시기 의사결정 지원으로 가격 변동 대응 및 농가 소득 안정에 기여
예측 정확도 94.2%
장기예측 최장 6개월
2022년도 행안부 우수사례
광역지자체를 위한
도매시장 거래 정보, 수출입 데이터, 재배면적·생산량 행정 데이터, 기상(태풍) 정보를 통합하여 월동작물 6종의 생산지수 및 생산량을 시계열 분석으로 예측
기후 변화에 따른 제주지역 농작물의 효율적 생산과 이를 통한 농가 소득 향상 전략 및 농정 만족도 제고
농작물 수급 조절의 안정화를 통한 저장·운송 비용 절감 및 농작물 폐기율 감소
월동작물별 연립방정식 예측 모델의 R² 값이 0.84~0.99 수준으로 매우 높음
도매가격, 거래량, 폐기량, 태풍 영향 등 주요 변수들이 유의한 p-value와 t-value 도출
재배면적, 수출입 물량, 도매시장 거래량, 기상데이터를 통합
파종 전 단계에서 농업인과 행정기관이 수급 불균형·가격 변동을 사전예측
경험에 의존하던 수급 관리를 데이터 기반의 과학적 분석 체계로 전환
사전 생산량 정보를 제공하여 작물 전환 등 농가의 자율적 수급 조절 유도
농업법인을 위한
기상·환경·생육 데이터를 활용하여 작물 생육 상태를 수리적 모델로 구축하고, 생육 단계별 예측 모델을 통해 수확량 및 생산성 예측 정확도 향상
기존 농업 예측이 경험·정성 중심으로 이루어져 생산량 예측 오차 발생, 추가 생산여력에 대한 기술 개발 필요
생육 단계 기반 예측을 통해 작물 관리 의사결정을 지원하고 생산량 예측 정확도 개선
GLM, XGBoost, Zero-Inflated Poisson 등 다양한 알고리즘을 적용하여 최적 알고리즘 도출
이미지 인식 자동화로 측정 시간 단축하여, 기존 대비 작업 효율 대폭 상승
식물 생장 이미지 수천 장 라벨링 및 정제를 통한 모델 훈련용 학습 데이터셋 확보
생장 상태를 사전 예측함으로써 재배 전 품종 선택을 정량화하여 판단할 수 있는 기반을 제공
앱, 컨설팅, 데이터 판매 등 생육예측 기반의 서비스 비즈니스 모델 개발 가능성을 확보
센서·이미지 데이터 기반으로 생육 상황을 자동 측정하여 노동력 절감 및 고령 농업 인력 대체를 지원
공공기관을 위한
지자체별로 분산·일회성으로 수행되던 농작물 가격 예측을 SaaS 형태로 통합 제공하여 시계열 기반 가격 예측 모델의 지속 운영 구조 설계
예측모델의 일회성 구축, 서비스에 대한 유지·고도화의 어려움 및 유사한 모델에 대한 지자체 간 중복투자 문제
가격 예측 서비스를 지속 제공하여 모델 개선 체계를 구축하고 비용 절감 및 예측 정확도 향상 달성
AI 예측 알고리즘 수행을 위한 변수 데이터 수집 전처리 프로그램
농산물별 환경 데이터를 머신러닝 학습 후 농가 위치에서의 농산물 AI 예측 알고리즘
농산물 가격 및 생산량의 AI예측치를 통한 농산물 수급의 불균형 진단/예측 기능
과거/현재/미래 가격/생산량을 비교 분석 하는 웹 기반 시각화 시스템
농업법인을 위한
농작물 출하 전에 농가와 대규모의 계약을 체결하는 농업유통회사에서 사전에 농작물 가격을 예상하여 생산자(농민)와 구매자(기업, 유통업체) 모두 가격 및 수급의 불확실성을 줄이고 안정성을 확보하기 위해 구축
계약 시점에 단가를 어떻게 책정할지 결정하고 (고정가격 vs 시장연동가격), 가격 변동성에 따른 위험을 누가 부담할지와 같은 계약시점 가격 결정
계약시점의 가격결정을 AI 예측에 의한 합리적 가격을 참고함으로써, 농가와 유통업자 간의 가격 조정이 원활해지고, 양자의 신뢰성 담보
· 사전 수급조절 정책을 통한 산지폐기 비용 절감
· 고수익 작물 선택 유도를 통한 농가 수입 확대
계약 시점의 AI 가격 예측 정보를 바탕으로 생산자와 수요자 간 공정하고 신뢰성 있는 가격 합의가 가능해져, 사후 분쟁 가능성 감소
지역별 생산량 및 출하량 예측을 통해 실제 생산 가능성과 물량조달 여부를 사전에 판단할 수 있어, 계약이행률과 안정적인 납품이 보장
계약금액 산정, 물량 협상, 출하스케줄 예측 등 계약재배 전 과정이 AI 기반 데이터로 자동화되어 인력 부담 감소 및 의사결정의 신속화