“배추, 사과처럼 특정 품목의 이상적인 가격 급등이 올해 나타났을때 물가 예측모형을 통해 설명이 가능한가요?”
인공지능(AI), 데이터 기술을 활용해 농산물 물가 예측 모형을 개발하는 경진대회에서 심사위원들이 참가자들에게 자주 묻던 질문 중 하나다.
AI로 정확도 높인 물가 예측 모형 발굴
14일 디지털플랫폼정부위원회, 농림축산식품부 주최로 열린 ‘데이터·AI를 활용한 물가 예측모형 발굴 국민참여대회’는 인공지능(AI) 예측모형을 물가 변동에 민감한 농가에서 실질적으로 활용하는 방안을 모색하기 위해 마련됐다.
총 551개팀, 1400여명의 참가 인원과 경쟁 끝에 선정된 10개팀이 두 차례의 예선을 거쳐 이날 대회에 올라왔다. 총 상금 5800만원이 걸린 행사인 만큼 본선 경쟁은 치열했다. 본선에서는 예측정확도(50%)와 참가팀의 발표 점수(50%)를 합산해 최종 순위가 결정됐다.
최종 우승은 ‘쥬혁이’ 팀이 차지했다. 이들은 자연적 요인, 수확철·김장철과 같은 시계열 요인, 수요와 공급에 따른 경제적 요인, 수매·방출과 같은 외부적 개입 등 다양한 요인의 복합적인 영향으로 농산물 가격이 형성될 수 있다는 점을 고려해 예측모델을 만들었다.
이들은 딥러닝 기반의 단기 예측 모델과 장기 예측 모델을 결합했다. 또 농산물별 특성을 반영한 가중치 앙상블 방식을 적용해 예측정확도를 89.9%까지 높였다. 가중치 앙상블 방식은 개별 모델의 성능이나 신뢰도에 따라 차등적인 가중치를 부여해 예측 결과를 종합한다.
최우수상은 시계열 데이터의 가격 변동성을 분석해 이를 바탕으로 회귀 모델과 보팅 앙상블 기법을 결합하는 예측시스템을 구축한 ‘자킬(zakill)’팀이 차지했다. 이 팀은 품목별로 데이터의 계절성과 정상성에 초점을 맞춰 AI 모델링을 구축해 안정적인 물가 정책을 유도하는 방식의 아이디어를 냈다.
자킬팀은 “우리 모델은 평균을 사용하기 때문에 배추, 사과 등 특정 품목의 이상적인 급등 예측은 취약할 수 있다”며 “농산물 수확의 목적은 주식처럼 상승하는 것이 목적이 아니라 가격을 안정적으로 유지하는게 목적으로 보고 평균 가격으로 예측 시스템을 구축했다”라고 말했다.
본 대회에서 입상한 예측 모형은 향후 농산물유통 종합정보시스템인 농넷의 가격예측 서비스에 반영될 예정이다. 김창경 디플정위 위원장은 “앞으로 정부는 AI기반의 정책결정으로 국민과 함께 사회문제를 해결해 나가겠다”고 말했다.
효율적 AI 활용방안도 논의
경진 대회가 끝난 후에는 ‘인공지능(AI) 활용방안 토론회’가 열렸다. 토론회에선 인공지능(AI) 전문가들이 모여 물가 예측모형의 실제 활용방안과 인공지능(AI)을 사회문제 해결 등에 활용하기 위한 방안을 모색했다.
김동환 포티투마루 대표는 “최근 AI 흐름은 경량화 버전인 sLLM(소형거대언어모델)을 활용하는 것이다”라며 “경량화 버전을 만들어 기업 내부에 설치해 보안 우려를 줄이거나 경량화 과정에서 특정 분야 쪽에 특화시키는 등 정확도를 높이는 쪽으로 가고 있다”고 말했다.
그는 이어 “다만 경량화모델은 용량이 적어 창의적 활동 등을 포함해 모든 작업을 다하기가 어렵다”며 “적절히 밸런스를 맞춰 쓰려는 고민이 필요하다”고 말했다.
이동재 한국은행 박사는 “AI는 과거 데이터를 기반으로만 답해 줄 수 있다는 점에서 아쉽다”며 “창의적인 추론이 가능한 인간과 반복적인 업무를 대체시킬 수 있는 AI간 결합을 잘하는게 중요하다”고 말했다.
윤동재 국민대학교 소프트웨어융합대학 교수는 “LLM(거대언어모델)이 만들어내는 데이터를 다시 학습할때 어떤 결과가 나올지 모른다”며 “아직까진 사람이 만든 데이터를 학습했지만 이제는 점점 더 만들어내는 데이터가 많아져 기대보다는 우려가 많다”고 말했다.
그는 이어 “지자체나 중앙 정부에서 만드는 공공데이터들이 굉장히 많은데 있는 데이터를 어떻게 활용하고 알릴까를 고민한 이번 행사가 그점에서 중요한 의미가 있다”고 말했다.
광주=이선율 기자 melody@chosunbiz..com
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