국내 도매시장의 딸기 공급량 예측을 위한 기계학습 모형 연구

Abstract

딸기는 최근 수출이 늘어 안정공급을 위한 체계적인 모니터링이 필요하다. 일일 딸기공급량을 예측하기 위한 기계학습모델링 프로세스를 진행하였다. 전국 도매시장에서 12년간 수집한 거래 내역 데이터를 이용해 기계학습모형을 적용하고 평가했다. 선형회귀, 다층 퍼셉트론(MLP), LSTM 등의 기법을 시도하였다. 그 결과, Random Forest와 Extratrees Regressor의 성능이 다른 모델보다 우수하게 나타났다. 기계학습 모형을 통한 국내 딸기 공급량 예측은 모형의 높은 정확도와 예측력을 기반으로 농가들이 최적의 생산 계획을 수립할 수 있게 하여, 생산성과 효율성을 높이는 데 기여한다. 이를 통해 시장 변화에 보다 신속하게 대응할 수 있으며, 안정적인 공급망 관리와 품질 향상은 소비자 만족도를 높일 수 있다.