양파값 전망, 5월엔 오차 21.9%…AI로 '예측 사각지대' 보완

[세종=뉴시스]이수정 기자 = 양파 가격 변동성이 큰 수확기에는 가격 전망의 정확도가 크게 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 조생종 출하가 집중되는 5월에는 최근 5년간 평균 전망 오차율이 21.9%에 달했다.

전망 오차가 커지면 농가의 재배 결정과 유통업체의 출하 전략, 정부의 수급 대응에도 불확실성이 커질 수 있다. 양파 가격에는 기상과 작황, 저장 물량과 출하 전략 등이 복합적으로 영향을 미치는 만큼 인공지능(AI)을 활용해 기존 가격 전망의 취약 구간을 보완할 필요가 있다는 분석이다.

8일 한국농촌경제연구원의 '양파 가격 예측 고도화를 위한 AI 활용방안 연구'에 따르면 2021~2025년 양파 전망가격과 실제가격 간 평균 오차율은 약 9% 수준이었다. 회계연도 기준 5개년 평균은 8.5%, 연산연도 기준은 9.2%로 나타났다.

평균 오차율은 한 자릿수였지만 월별 편차는 컸다. 단경기인 3월 평균 오차율은 14.1%였고, 조생종 출하가 집중되는 5월에는 21.9%까지 높아졌다. 중만생종 수확이 이뤄지는 6월에도 13.7%를 기록했다.

반면 7~12월에는 평균 오차율이 2.9~5.1% 수준으로 상대적으로 낮았다. 가격 전망이 특히 어려운 시기가 저장양파에서 햇양파로 넘어가는 전환기와 수확기에 집중된 셈이다.

양파는 국내 채소류 가운데 대표적인 가격 변동 품목이다. 노지에서 재배돼 기상 조건의 영향을 크게 받는 데다 저장이 가능해 출하시기 조절에 따라서도 가격이 움직일 수 있다. 생산량뿐 아니라 저장 물량과 시장 상황 등이 함께 가격을 좌우하는 구조다.

특히 3~4월에는 전년산 저장양파와 당해연도 햇양파가 함께 시장에 나오면서 저장 재고와 햇양파 작황, 출하시기가 동시에 가격에 영향을 미친다. 6월에도 수확한 물량을 바로 시장에 출하할지 저장할지에 따라 공급량이 달라질 수 있다.

가격 전망은 실제 수급을 결정하는 주요 판단 근거로도 활용된다. 생산자는 전망을 참고해 정식과 재배면적을 결정하고, 유통업체는 저장·출하 전략을 세운다. 정부 역시 수급 조절과 비축·방출, 수입 관리 등을 판단하는 데 가격 전망을 활용한다.

농경연은 기존 전망의 한계를 보완하기 위해 AI를 활용한 가격 예측모형을 구축했다. 국산·수입 양파 반입량과 소비자물가지수, 기상, 저장 관련 변수 등 가격에 영향을 주는 여러 정보를 함께 반영하는 방식이다.

분석 결과 머신러닝 기법인 엑스지부스트(XGBoost)와 기존 시계열 모형에 머신러닝을 결합한 하이브리드 모형이 상대적으로 우수한 예측력을 보였다.

전체적인 점추정에서는 XGBoost의 예측력이 가장 높았다. 다만 기존 전망의 오차가 상대적으로 컸던 3월과 5월에는 하이브리드 모형의 예측력이 더 우수하게 나타났다. 연구진은 XGBoost와 하이브리드 모형의 예측치를 함께 검토할 필요가 있다고 분석했다.

향후에는 양파에서 구축한 AI 예측모형을 마늘과 배추, 무 등 다른 주요 채소류로 확대하는 방안도 제시됐다. 연구진은 AI가 기존 농업관측을 대체하기보다 전문가 판단과 결합해 활용돼야 한다고 봤다.

농경연은 "AI는 전문가의 판단을 대체하기보다 객관적인 예측 정보를 제공해 의사결정을 지원하는 도구로 활용돼야 한다"며 "양파뿐 아니라 마늘·배추·무 등 주요 채소류 품목으로 확대 적용해 농업관측 전반의 예측 정확도를 제고할 필요가 있다"고 밝혔다.

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