학생들이 인공지능을 적용해 커피 가격 예측 모델을 만들었다

베트남은 세계 2위의 커피 수출국으로, 전 세계 로부스타 공급량의 절반 이상을 차지합니다. 2022/23년 커피 생산량은 2,975만 포대에 이를 것으로 예상되며, 이 중 로부스타가 95% 이상을 차지합니다. 그러나 농산물, 특히 커피 원두 가격은 불안정한 경우가 많고 풍년기에 급등락하여 농가 소득에 큰 영향을 미치고 경제 에 큰 타격을 줄 수 있습니다.

응우옌 하이 민 짱, 도안 찬 통, 레 응옥 응우옌 투안, 응우옌 프엉 남, 람 틴 디에우를 포함한 이공계 정보기술학부 정보기술학 학사 과정 최종 학년생들은 지도 교수진과 함께 커피 가격 예측을 위한 6개의 머신러닝(ML) 모델을 훈련하고 평가했습니다. 이 모델은 베트남 농부들이 적절한 작물 결정과 계획을 수립하여 수익을 극대화하고 손실을 최소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

연구원 응우옌 하이 민 짱(Nguyen Hai Minh Trang)은 연구팀이 커피 가격, 휘발유 가격, 기온, 강우량 등의 과거 데이터를 기반으로 람동(Lam Dong) 지역의 로부스타 커피 가격을 예측하기 위해 LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM, RF 등 6가지 머신러닝 모델을 개발했다고 밝혔습니다. 전체 데이터셋을 사용하는 RF 모델이 가장 효과적인 것으로 나타났습니다.

그 이유는 RF가 더 풍부한 데이터 세트를 통합하고 비선형 관계를 처리할 수 있기 때문입니다. 또한, 연료 가격은 유의미한 예측 변수로 입증되었으며, 테스트된 다른 모든 변수의 성능을 합친 것보다 우수합니다.

연구팀에 따르면, 이 모델은 작물 수확량, 시장 동향, 지정학적 사건이 농산물 가격에 미치는 영향을 연구하고 추가함으로써 더욱 개선될 가능성이 있습니다.

연구 결과는 12월 호찌민시에서 열린 제8회 IEEE/ACIS 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 과학 기술 국제 컨퍼런스(BCD 2023)에서 연구자, 과학자, 엔지니어, 전문가들과 함께 발표되었습니다. 발표된 자리에서 전문가들은 모델 예측의 정확도와 적용성을 향상시키기 위한 방안을 제시했습니다. Thong은 "연구팀의 연구 결과를 더욱 강화하기 위해 이 분야의 첨단 기술과 새로운 방법론을 더욱 심층적으로 연구할 계획입니다."라고 말했습니다.

하이민