인공지능 빅데이터 활용해 마늘‧양파 가격 예측한다

최근 경상남도에서 빅데이터를 이용한 농산물 가격예측 시스템이 개발됐는데요. 이처럼 첨단시스템을 도입해 농산물 수급불안을 해소하려는 지자체가 잇따라 등장하고 있습니다. 예측 가격의 정확성을 높이는 기술을 활용해 수급불안을 해소할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 지난 4월 경상남도가 전국 처음으로 도입한 ‘주요 농산물 가격 예측 시스템'. 마늘과 양파, 풋고추 등 경남의 주요 10개 농산물에 대한 가격 예측 정보를 제공하고 있습니다. 이 시스템의 특징은 빅데이터에 기반을 두고 있다는 겁니다. 전국 32개 도매시장의 가격정보와 기상청, 통계청, 농산물유통종합정보시스템(KAMIS) 등의 기초데이터를 모두 연계해 시각화한 정보를 제공하고 있습니다. 지역농민들은 이 사이트에서 도매시장 가격동향과 기간별 예측가격, 도내 생산량 등을 확인할 수 있습니다. 최근 이처럼 농산물 가격 예측과 수급조절에 정보통신기술을 도입하는 지자체가 늘고 있습니다. 제주도는 올해 12월까지 19억원을 투입하는 ‘월동채소 재배면적 예측시스템’ 구축사업을 추진하고 있습니다. 드론으로 농작물 재배지를 촬영한 영상데이터를 인공지능으로 분석해 농작물 생산량을 예측하는 방식입니다. 제주도는 이 기술이 개발되면 월동채소 수급조절과 산지폐기 최소화에 도움이 될 것이라고 설명했습니다. 정부 차원에서는 농산물 가격통계와 관측정보를 알려주는 농산물유통종합정보시스템(KAMIS)을 운영하는 한편, 빅데이터 등 과학적 기법을 활용한 수급예측모형을 개발하고 있습니다. 인공지능의 특성상 정보축적과 학습에 상당기간이 필요한 만큼 2014년부터 2023년까지 약 10년간 총 2단계에 걸쳐 정교한 예측모형을 만들어내겠다는 계획입니다. 정부는 통계청과 정보공유를 확대하고 관측체계를 강화해 예측정보시스템을 보완해나가겠다고 설명했습니다. 농작물 공급정보를 정확히 예측하는 기술이 잇따라 개발되면서 수급불안을 원천 방지할 수 있는 시대가 가까워지고 있습니다. ◇ NBS한국농업방송 유튜브 구독    / nbs한국농업방송   ◇ NBS한국농업방송 홈페이지 https://www.inbs.co.kr