Predicting cucumber shipments using artificial intelligence technology

기후변화로 인해 농작물 생산과 가격 불확실성이 높아짐에 따라 빅데이터와 AI를 농산물 출하량 예측에 활용하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 농산물 출하량은 농산물 유통 최적화를 위한 중요한 정보로 활용될 수 있기 때문이다. 농산물 출하량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절하는데 사용할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 또한 적정 출하량과 도매가격을 선제적으로 예측하는 능력은 농산물 유통의 안정성을 높이는 핵심 요소로 작용한다. 본 연구에서는 농업관측통계시스템(OASIS)에서 공개한 도매시장 오이 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 시계열 인공지능 알고리즘으로 알려진 Neural Prophet 기법을 사용하여 미래 날짜별 출하량을 예측하는 모델을 생성한다. MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 약 90% 내외의 정확도를 보였다. 이러한 연구는 농산물 유통 안정성 확보와 효율적 마케팅전략 수립에 기여할 수 있다.