Development of a Deep Learning Model to Predict Agricultural Product Prices : A Focus on Weather and Economic Variables

최근 날씨, 기상재해, 경제적 요인 등으로 인해 농산물 가격 예측의 불확실성이 증가하고 있다. 이에 따라 농민, 중도매인, 판매자 등은 농산물 가격을 파악하고 최적의 생산 및 판매에 관한 의사 결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있다. 정부는 가격 예측 실패로 인한 농산물 업자들의 경제적 손실과 소비자의 가격 위험을 방지하기 위해 농산물 수급과 가격 안정에 노력하고 있지만 경제 모형을 통해 농산물 가격을 분석하고 가격을 예측하는 과정에서 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 농업 관측에 필요한 데이터를 확보하고 민간 농산물 유통 여건 변화를 반영할 수 있는 경제적 요건을 파악하여 농산물 가격을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 한다. 개발한 예측 모델의 활용 방안에 대한 구체적인 전략도 제안한다. 본 연구는 다양한 경제 변수를 기반으로 농산물 가격 예측 모델을 개발하는 것으로 해당 분야의 예측 모델 개발 및 개선을 통해 문헌 확장에 기여할 것으로 기대된다. 경제적 변수를 기반으로 한 농산물 가격 예측 모델은 농산물 유통 과정의 다양한 이해관계자들에게 활용되어 시장 안정화에 기여할 수 있을 것이다.