• 제목/요약/키워드: 농산물 가격예측

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인공지능 기반 농작물 성숙도 체크와 농산물 시장가격 변동을 고려한 출하시기 결정시스템 연구 (Research on a system for determining the timing of shipment based on artificial intelligence-based crop maturity checks and consideration of fluctuations in agricultural product market prices)

  • 위리;김남호
    • 스마트미디어저널
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    • 제13권1호
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    • pp.9-17
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    • 2024
  • 본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.

A Design and Implement of Efficient Agricultural Product Price Prediction Model

  • Im, Jung-Ju;Kim, Tae-Wan;Lim, Ji-Seoup;Kim, Jun-Ho;Yoo, Tae-Yong;Lee, Won Joo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.29-36
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    • 2022
  • 본 논문에서는 DACON에서 제공하는 데이터셋을 기반으로 한 효과적인 농산물 가격 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 XGBoost와 CatBoost 이며 Gradient Boosting 계열의 알고리즘으로써 기존의 Logistic Regression과 Random Forest보다 평균정확도 및 수행시간이 우수하다. 이러한 장점들을 기반으로 농산물의 이전 가격들을 기반으로 1주, 2주, 4주뒤 가격을 예측하는 머신러닝 모델을 설계한다. XGBoost 모델은 회귀 방식의 모델링인 XGBoost Regressor 라이브러리를 사용하여 하이퍼 파라미터를 조정함으로써 가장 우수한 성능을 도출할 수 있다. CatBoost 모델은 CatBoost Regressor를 사용하여 모델을 구현한다. 구현한 모델은 DACON에서 제공하는 API를 이용하여 검증하고, 모델 별 성능평가를 실시한다. XGBoost는 자체적인 과적합 규제를 진행하기 때문에 적은 데이터셋에도 불구하고 우수한 성능을 도출하지만, 학습시간, 예측시간 등 시간적인 성능 면에서는 LGBM보다 성능이 낮다는 것을 알 수 있었다.

스마트 농업을 위한 생산량 예측 방법 (Yield Forecasting Method for Smart Farming)

  • 이준구;문애경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.619-622
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    • 2015
  • 최근 심각한 기후변화로 인하여 농산물 생산성 및 농산물 가격의 변동성이 커지고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 농산물의 생산량을 예측하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 선형 방정식을 이용하여 생산 단수, 생산 면적, 기후 요소를 예측하였으며, 기후 요소의 가중치 합을 이용하여 보정된 생산 단수와 생산 면적을 곱하여 생산량을 계산하였다. 실험에서 예측한 생산량은 실제 생산량과 비교하여 약 90% 이상의 예측율을 보였다.

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장단기 기억 신경망을 사용한 다변수 데이터 농산물 가격 예측 모델 (Agricultural Product Price Prediction ModelUsing Multi-Variable Data Long Short Term Memory)

  • 강동곤;장영민;이주석;이성수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.451-457
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    • 2024
  • 본 논문에서는 가격, 기후 요인, 수요, 수입량 등 다양한 변수를 데이터화한 후, LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 농산물 가격을 예측하는 방법을 제안하였다. 시계열 데이터의 장기 의존성을 학습하는 LSTM 모델을 통해 예측 성능을 분석한 결과, 다양한 데이터를 통합함으로써 기존 방법보다 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한, 종속 변수인 가격 데이터 없이 독립 변수들만을 활용한 예측에서도 의미 있는 성과를 거두어, 모델의 발전 가능성을 확인할 수 있었다. 더 나아가, 다변수 모델을 사용할 경우 예측 성능이 더욱 개선될 수 있음을 알게 되었으며, 이러한 복합적인 접근이 배추 가격 예측의 정확도를 높이는 데 효과적임을 시사한다.

과일 도매가격과 날씨 요인에 대한 상관관계 연구 (A Correlation Study Between Fruit Wholesale Price And Weather Factor)

  • 장정현;김지원;곽다은;나스리디노프 아지즈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.706-708
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    • 2017
  • 노지에서 재배되는 실외작물의 경우 외부 환경에 노출되어 재배되기에 생육 또는 수학시기가 외부 요인에 많은 영향을 받는다. 이러한 외부 요인 중 과일의 당도 및 수확량에 많은 영향을 미치는 요인은 바로 날씨이다. 고온의 날씨 또는 저온의 날씨가 지속되거나 강한 풍속, 적절한 강수가 이루어지지 않을 경우 과일의 당도가 낮아지거나, 흠집이 발생할 수 있어 과일 도매가격에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 월별 평균 온도, 강우량, 습도, 일사량, 최대풍속 등의 날씨 관련 데이터와 제사 또는 명절에 자주 사용되는 과실류인 배, 단감, 사과, 수박의 도매가격간의 상관관계를 분석을 통해 얻은 결과로 추후 농산물 가격 예측 또는 과일 가격 예측 연구에 기여를 하고자 한다.

불확실한 환경조건에서 농업시장의 행동 : 튀넨 모델을 배경으로한 이론적 접근 (Behavior in Agricultural Markets under Environmental Uncertainty : A Theoretical Approach Based on von Thunen`s Framework)

  • 이상율
    • 대한지리학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.648-661
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    • 1996
  • 본 연구는 기존의 튀넨 모형(또는, 생산지향 모형)의 결함을 보완하기 위한 Closed 모형의 개발과 이의 검증을 중심으로 한 연구이다. 생산지향모형의 가장 큰 결함은 시장기능을 도외시한 점이라고 할 수 있는데, 특히 시장가격의 결정 구조가 전혀 고려되지 않은 점이다. 이러한 문제을 바탕으로 생산지향 모형에서 도출된 농산물의 공급측 가격과 일반적인 수요측면에서 도출된 가격, 이 양자의 상호결합에 의해 Closed 모형이 제시 되었다. 이 모형은 시 뮤 레 이 션(simulation)에 의해 검정되고 생산지향 모형과 비교되었다. 그 결과는 첫째, 생산지향 모형에서 경작지 면적은 운송비 감소와 생산비의 절감에 Closed 모형의 결과에 비해 과도하게 증가하는 예측이 이루어진다. 둘째, Closed 모형에서는 농산물 농산물 가격이 사장기능에 의해 조절되며 변화한다는 점이 파악된다. 셋째, 특정작물의 단위당 생산량의 증가는 생산지향 모형에서는 그 작물의 공간적인 확대로 연결되고 시장가격은 불변인데 비해 Closed 모형에서는 반드시 그러한 공간확대로 이어지지는 않고, 수요가 일정한 상태일 때는 오히려 경작지 면적이 줄 수 있다고 예상된다. 이와 같은 성격을 갖고 있는 Closed 모형이, 불확실한 환경조건에서 농작물 상호간의 경쟁하에 경작지면적, 작물의 총생산량, 및 시장가격의 결정을 이해하기위해서 응용되었다. 본 연구에서는 우선 생산지향 모형을 바탕으로, 다양한 기후변화에 따른 토지이용의 변화를 경쟁입찰지대(bid-rent) 수식에 의해 파악해보았다. 그 결과는 어떤 특정한 기후에서 다른 작물보다 열등인 작물은 쉽게 공간에서 배제되는 점에 비해, Closed 모형에서는 비록 기후조건이 나쁜 환경에 처한 작물이라도 그 작물에 대한 수요가 있을 경우에는 계속적으로 경작이 된다는 결과를 보인다. 반면에 기후조건이 유리한 작물은 생산량의 증대로 시장가격은 하락되고, 일정한 수요상태에서는 경작지면적의 감소로 이어지는 결과가 예측된다.

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농산물의 저장성이 출하량과 가격예측에 미치는 영향 분석 (Analysis of the Effect of Shipping Control depending on the Limited Storage Life of Agricultural Products)

  • 서교;이정재
    • 농촌계획
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    • 제10권3호
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    • pp.53-58
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    • 2004
  • In this study the effect caused by limited storage lift of agricultural products for determining shipping amount can be analyzed by $l^{st}$ order autoregressive model based on cobweb theorem. Carrying capacity and auction price of upland-grown cabbage and garlic from 2000 to 2003 in wholesale markets were used for analysis. In result regression models of cabbage can not be used in verification periods although those of garlic approximately predicted shipping amounts in verification periods. It can be inferred that it is hard to control shipping amounts depending on price fluctuation for agricultural products which have limited storage life so cultivated areas and meteorological risk should be managed for stable price.

전지구 기후 재분석자료 및 인공지능을 활용한 남한의 마늘 생산량 장기예측 (Long Range Forecast of Garlic Productivity over S. Korea Based on Genetic Algorithm and Global Climate Reanalysis Data)

  • 조세라;이준리;심교문;김용석;허지나;강민구;최원준
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.391-404
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    • 2021
  • 본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.

고랭지 농업지역의 경지면적 산출을 위한 지상라이다 데이터와 지적성과의 실험적 비교 분석 (Experimental Comparative Analysis of Terrestrial Lidar Data and Cadastral Data for the Calculation of the Slope Area of Highland Agriculture Region)

  • 이호현;이정일;오민균;이경도
    • 지적과 국토정보
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    • 제46권2호
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    • pp.137-153
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    • 2016
  • 농산물의 가격은 해마다 변화가 있으며, 가격변화는 수급불균형이 주요한 원인이다. 배추 생산량 예측모델에서 주로 사용되는 자료는 경사 면적 산출이 불가능한 지적성과를 사용하고 있다. 이런 이유로 고랭지 등의 경사지에서 재배되고 있는 밭작물의 수급 예측의 정확도가 떨어져 가격 폭등과 폭락이 반복되고 있는 상황이다. 따라서 이 연구에서는 고랭지 등 경사지를 대상으로 2차원 자료인 지적 성과와 3차원 자료인 라이다데이터를 분석하여 동일지역에서의 데이터 상호간 경작 면적 차이를 비교해 보는 실험을 실시하였다. 이와 함께 경사도 증가에 따른 면적의 변화율을 계량적으로 분석해 낼 수 있는 회귀 모델을 제시하여 지적도와 같은 2차원 평면성과에 의한 경사지 면적 산출의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 대안적 방법론을 제시하였다.

지리적 표시제에 대한 관심이 농산물 가격변화 예측에 미치는 영향 연구 : 사과를 사례로 (Influence of Interests in Geographical Indication on the Prediction of Price Change of Agricultural Product : Case of Apples)

  • 최효신;손소영
    • 대한산업공학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.359-367
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    • 2015
  • Geographical Indication (GI) has been used with the expectation to influence customer buying behavior. In this research, we empirically investigate if such relationship exists using apple price changes in Korea along with web search traffic reflecting customers' interest in GI. The experimental results indicate that the apple price of the past, apple supply and web search traffic including GI name were significant on the prediction of price change of Chungju while web search traffic of regional name and that of product were significant for Cheongsong apples with GI. In Yeongcheon with no GI, the apple price of the past turns out to be significant only. The results indicated that interests in GI can help the price prediction but the regional name itself can play the same role, if the GI product is well known in association with the region.