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빅데이터기반 채소류 수급예측시스템(BIGFOS) 가격 예측 월보 발행(676호)
등록일
[2018-03-09] 조회수: 582
이름
[관리자] + -
e신유통(제 676호)

 


1. 빅데이터 기반 채소류 수급예측시스템(BIGFOS)란?

ㅇ BIGFOS는 빅데이터와 인공신경망*을 활용하여 5대 채소(배추, 무, 고추, 양파, 마늘)의 수급 상황을 예측하기 위해 개발된 정보시스템임. BIGFOS는 과학기술기반 채소류 수급·유통 고도화 사업단(사업단장 : 김동환 원장, 농식품신유통연구원)이 농식품부의 예산을 지원받아 개발하였음.

* 인공신경망(Artificial Neural Network)이란 인간 뇌의 정보처리 기제를 모방한 기계학습 알고리즘으로 인공지능의 한 종류임. 인공신경망은 예측값과 측정값의 평균제곱 오차를 최소화하도록 설계된 반복적 알고리즘으로 예측력이 계량경제 기법에 비해 우수함.

(본 예측치는 실제 가격과 다를 수 있기 때문에 이용에 주의를 기울이고 참고용으로만 활용하기 바랍니다.)


2. 배경 및 필요성

• 배경
ㅇ 배추, 무, 고추, 마늘, 양파와 같은 노지 채소류는 재배면적 변동이 심하고 기상조건에 의해 영향을 받아 가격의 폭·등락 현상이 반복됨.

ㅇ정부는 수매비축, 수급안정사업, 농업관측사업 등을 통해 주요 채소의 가격 안정화를 도모하고 있으나 여전히 위 채소류는 가격변동이 심한 편임.

ㅇ 이에 과학기술기반 채소류 수급·유통 고도화 사업단은 채소류 가격예측정보 제공을 통해 실질적인 채소류 수급 안정에 기여하기 위해 빅데이터 기반 채소류 수급예측시스템(BIGFOS)을 개발하였음.

• 필요성
ㅇ통계청, 한국농수산식품유통공사, 농림수산식품교육문화정보원, 한국농촌경제연구원 등에서 제공하는 기존 생산·유통 정보 이외에 각종 정형, 비정형 빅데이터에 대한 분석 및 인공지능에 의한 가격 예측이 필요함.

ㅇ 기존의 농산물 수급관련 데이터를 분석한 결과, 다음과 같은 시사점이 도출됨.

첫째, 고전적인 계량데이터뿐만 아니라 정형, 비정형 빅데이터 활용 필요
둘째, 농산물 수급에 큰 영향을 미치는 농업인의 재배의사결정 예측 정보 필요
셋째, 각 기관을 통해 산발적, 중복적으로 제공되고 있는 수급관련 정보의 통합을 통한 활용도 강화 필요
넷째, 이용자 관점에서 수급정보 UI(User Interface)의 개발 필요

ㅇ 결국 수급 안정 및 이용자 요구에 부응하기 위한 농산물 빅데이터 수급예측 시스템의 구축이 필요함.


3. BIGFOS 구성

• BIGFOS 주요 구성요소
ㅇ 농산물 수급예측 빅데이터 시스템(BIGFOS)은 다음과 같이 구성됨.

- 첫째, 기존 각 기관에서 제공하고 있는 수급 관련 데이터의 수집을 자동화시켜 일목요연하게 구성함. 통계청의 재배면적, 생산량, 공영도매시장 경락가격 및 반입량, 농진청 및 기상청에서 제공하는 농업기상 현황 및 전망, 농산물 수입량 및 해외 시장 동향, 북경 신발지 도매시장 가격정보들을 제공함.

- 둘째, 인터넷 상 비정형 데이터를 수집, 제공. 인터넷과 SNS상 비정형데이터의 수집과 분석으로 네이버상에 출현되는 채소 관련 단어의 빈도수 등을 지수화하여 실시간 소비량 변화데이터로써 활용함.

- 셋째, 표본조사와 모니터링 조사를 통한 농경연 관측시스템을 보완하기 위해 인공신경망(Neural Network)을 활용한 가격예측 시스템을 개발하여 가격예측정보를 제공하며, 기존 계량경제적 방법보다 예측의 정확도가 높은 것으로 평가됨.


4. BIGFOS의 특징

ㅇ 첫째, 수급예측시스템의 정보수집 기능을 자동 처리하여 유지보수성과 정보수집의 안정성을 향상시킴.

ㅇ 둘째, 사용자 맞춤정보 서비스 및 웹진을 통하여 수급 상황을 공유하면서, 수급 상황에 대한 공감대 형성하면서 수급예측시스템의 경보체계를 통해 사전에 수급 상황을 처리함.

ㅇ 셋째, 5대 채소 품목의 수급 상황과 비정형데이터 이슈 등을 일목요연하게 정리한 웹진(Web-magazine)을 개발하여 이메일로 송부하고 모바일로도 볼 수 있도록 하였으며, SMS나 카카오톡으로 전송되는 메시지를 통해 쉽게 웹진에 접속이 가능하도록 구축함.

ㅇ 넷째, 수요자 레벨별 서비스와 데이터 갱신 관리의 편이성을 제공함. 사용자를 시스템관리자, 정책담당자, 실무담당자, 일반사용자로 구분하여 접근할 수 있도록 하였고, 데이터 갱신주기를 통해 효율적인 시스템 관리 체계를 구축함.

ㅇ 빅데이터 수급예측 시스템(BIGFOS)은 최적의 정형·비정형 데이터의 효과적인 활용을 통하여, 수급정보 활용도의 극대화, 예측 정확도 향상(오차율 72.5% 감소), 정보이용시간 단축(9개 사이트 → 원클릭 통합서비스) 등의 효과가 발생하는 것으로 나타남.


5. 향후 제공될 정보

ㅇ향후 매월 1회 농식품신유통연구원 웹진을 통해 BIGFOS의 주요 정보를 제공할 예정이며, 제공될 주요정보는 다음과 같음.

- 5대 채소류(배추, 무, 고추, 양파, 마늘)의 인공신경망모형 가격예측 정보(1~3개월 가격 예측)
- 도매시장 가격 추이 및 분석정보, 비정형 데이터 및 분석정보(검색량, 정보량 등)
- 농업기상정보 및 기상위험정보 등

※ 참여기관 : 농식품신유통연구원, ㈜더아이엠씨, 서울대학교, ㈜에피넷, ㈜우림인포텍,
㈜이지팜
※ BIGFOS 관련 문의 : 김진우 연구원, 02-2077-2579 (농식품신유통연구원)
※ BIGFOS URL : www.bigfos.kr
※ BIGFOS 어플리케이션 다운로드 방법
Google 플레이스토어에서 ‘빅포스’ 혹은 ‘BIGFOS’ 검색하여 다운로드 (안드로이드 전용)
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