[AI브리핑] "다음 달 배추값, 오를까 내릴까?"…식자재 가격 예측 모델 등장 작성일 12-21 32 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">최근 5년간 소셜데이터·물가지수·기후 등 10여개 변수 학습<br>B2B·B2G 모델로 확장…유통·식품 공급망 관리 효율화 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="UeTvYWnQyR"> <p contents-hash="09e6d4b2a063e5690171e0f91fa82d19356dbc2befd4bb386fd81816ade2a706" dmcf-pid="udyTGYLxlM" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 윤소진 기자] 연말 김장철을 맞아 배추를 비롯한 주요 식자재 가격 변동에 대한 소비자들의 관심이 어느 때보다 높은 가운데, 소셜 데이터와 각종 경제 지표를 결합해 한 달 뒤 식자재 가격을 미리 읽어내는 인공지능(AI) 모델이 공개돼 주목된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8ce72392a8e3230c6fdb9bc010ec37f029fa229a71e52dc8c28724f39a3fd2b1" dmcf-pid="7JWyHGoMyx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT 제작. [사진=챗GPT 제작]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/21/inews24/20251221060206453knph.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="xPp07umjWE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/21/inews24/20251221060206453knph.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT 제작. [사진=챗GPT 제작] </figcaption> </figure> <p contents-hash="2de52bf20a997ab79e435dcb16816de3387d4f0f9c6aa66d190e728b9eced691" dmcf-pid="z2wDsm8BlQ" dmcf-ptype="general">생성형 AI 기반 빅데이터 분석 전문 기업 뉴엔AI(대표 배성환)는 최근 ‘소셜 빅데이터로 살펴본 식생활 및 주요 식자재 트렌드 변화 리포트’를 통해 식자재 가격 예측 모델을 선보였다.</p> <p contents-hash="034751f449326eef3fd6d537c8a8b93838dfdb36e8017c71c379427930aac19d" dmcf-pid="qVrwOs6byP" dmcf-ptype="general">해당 모델은 2021년 1월부터 2025년 6월까지 약 5년간 축적된 데이터를 기반으로 설계됐다. 카페·블로그·커뮤니티·X(트위터)·유튜브 등 주요 온라인 채널에서 수집한 식자재 언급량과 함께, 가격·무역·기후 관련 외부 통계 지표를 결합해 학습한 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="47b512d19e95da04487afa9ca9b3942f94f17261ecdeaa63fbd0c1b6925d30d2" dmcf-pid="BfmrIOPKT6" dmcf-ptype="general">뉴엔AI는 가격 변동성이 큰 식자재 시장 특성을 고려해 기계학습 기반(Random Forest) 예측 모델을 적용했다. 단일 변수에 의존하는 방식이 아니라, 수요·공급·환경·거시경제 요인을 동시에 반영하는 구조다. 이를 통해 단기 급등락이 잦은 품목에서도 가격 흐름의 방향성을 포착하는 데 초점을 맞췄다.</p> <h3 contents-hash="250fbc76639806ae6287dab40e9171644e1730ae199071f67659c328379f5d32" dmcf-pid="b4smCIQ9y8" dmcf-ptype="h3">채소·축산·수산까지…품목별 예측 성과 공개</h3> <p contents-hash="6fe8b67957d3ff471d9e4c929ae45475ab33a458a9881bbd4e2ee840b69337cf" dmcf-pid="K8OshCx2C4" dmcf-ptype="general">모델의 핵심은 '소셜 데이터’ 분석이다. 온라인에서 특정 식자재가 얼마나 자주 언급되는지를 통해 소비자 관심 변화를 수요 신호로 활용한다. 실제로 저속노화 식단, 건강 관리 트렌드가 확산되면서 브로콜리, 아보카도, 퀴노아 등 특정 식자재의 언급량이 2021년 대비 크게 증가했고, 이러한 변화가 이후 가격 흐름에 반영되는 패턴이 관찰됐다.</p> <p contents-hash="fe8b8cfebd03892263d041fa63fccaafd7914bbc745b2f0285a9aaa7cc3927b5" dmcf-pid="96IOlhMVlf" dmcf-ptype="general">리포트에 따르면 곡물 및 견과류의 경우 현미와 보리쌀이 월별 증감 방향 일치율 90.2%, 평균 상대 오차 0.86%로 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 채소는 양배추(일치율 82.0%, 오차 4.30%), 열무(82.4%, 6.53%), 토마토(88.2%, 6.60%) 등이 비교적 안정적인 결과를 기록했다.</p> <p contents-hash="cb374f19846351ca0f116ec4142efd21a8371cd1c37a92d8871a11e2ea98b36d" dmcf-pid="2PCISlRfSV" dmcf-ptype="general">축산물과 수산물의 예측 성과도 눈에 띈다. 쇠고기는 일치율 79.5%, 평균 상대 오차 1.06%, 닭고기는 83.7%에 1.16%를 기록했다. 수산물에서는 고등어가 일치율 88.9%, 오차 1.21%로 가장 우수한 성능을 보였다.</p> <p contents-hash="564c1692b235ce7c194417f6e96d6ded55269e20b2283995d04be41c7d042af5" dmcf-pid="VQhCvSe4T2" dmcf-ptype="general">반면 딸기(일치율 73.5%, 오차 10.70%)와 참외(59.0%, 7.62%)는 상대적으로 예측 난도가 높은 품목으로 분류됐다. 계절성과 무관하게 레시피·디저트 콘텐츠에서 지속적으로 언급되면서, 관심 증가 시점과 실제 소비 시점이 엇갈리는 특성이 반영된 결과다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7f653607469b0eb4b9a28b3c46e77f95af56120873cd2e0e97b5aff5a6ff7b7a" dmcf-pid="fRvSWyiPh9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="식자재 품목별 예측모델 개요. [사진=뉴엔AI]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/21/inews24/20251221060207711ohso.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="pChCvSe4We" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/21/inews24/20251221060207711ohso.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 식자재 품목별 예측모델 개요. [사진=뉴엔AI] </figcaption> </figure> <p contents-hash="f1a28a60b8df55932417f3744febd3198fb8ada340c33ecedb1c0ecf399479a0" dmcf-pid="4eTvYWnQCK" dmcf-ptype="general">식자재 시장에서는 절대 가격을 맞히는 것보다 가격이 오를지 내릴지를 먼저 예측하는 방향성 정보가 더 중요한 경우가 많다. 유통·제조 현장에서는 발주 시점과 물량 조정을 위해 이러한 정보가 실질적인 의사결정 근거로 활용된다.</p> <p contents-hash="82fde4956415c134e66c00e5d0993336c4d0bc0adb31ce8bbbb974aeef17f1ce" dmcf-pid="8dyTGYLxWb" dmcf-ptype="general">뉴엔AI 관계자는 "시장 가격과 실제 구매 단가 사이의 차이를 줄이기 위해 고객사 매입·매출 데이터까지 반영하면 예측 성능은 더 높아질 수 있다”고 설명했다.</p> <h3 contents-hash="be8d05ba42656070f0d404e632046674b32baf74d642c1ebbb72743aa04a5f73" dmcf-pid="6JWyHGoMhB" dmcf-ptype="h3">B2B·B2G 맞춤 전략…‘정책 활용 AI’로 확장</h3> <p contents-hash="423ab68a66cffcc34800cc7792dfbbc460fe7633c5b4850d97b487326c4df4fc" dmcf-pid="PiYWXHgRWq" dmcf-ptype="general">뉴엔AI는 현재 공개된 모델을 출발점으로 삼아 단계적인 사업 확장을 추진하고 있다. 현재 모델은 성능 검증에 초점을 둔 초기 버전이며, 향후 고객군에 따라 기능과 설계를 분리하는 전략을 택했다.</p> <p contents-hash="e2ac48a13f3a886af94f7f3dc0ce41173e52ef31bfc6653e776fe23536ae3fef" dmcf-pid="QnGYZXaeTz" dmcf-ptype="general">기업 대상(B2B) 모델은 유통사·식품 제조사의 공급망 관리 효율화와 시장 변화 대응력을 높이는 데 초점을 맞추고, 공공 부문(B2G) 모델은 정책 활용을 염두에 둔 구조로 고도화한다는 계획이다.</p> <p contents-hash="e4843a6c14e73b77790c851083e423757887486f3329e156de582f1021b7b4e4" dmcf-pid="xLHG5ZNdW7" dmcf-ptype="general">뉴엔AI 관계자는 "현재 모델은 성능 검증에 초점을 둔 초기 단계지만, 앞으로 B2B·B2G 등 고객 특성에 맞춘 맞춤형 모델로 고도화할 계획”이라며 “특히 공공 영역에서는 신뢰성과 투명성, 정책 활용도를 강화한 형태로 차별화해 정부와 산업 전반에서 활용 가능한 푸드테크 AI로 발전시키는 것이 목표”라고 덧붙였다.</p> <address contents-hash="2799d2f7cb7897f794506b83e954a991be556e9d5a441c6e7efcfb3a606cd247" dmcf-pid="y1deni0HTu" dmcf-ptype="general">/윤소진 기자<span>(sojin@inews24.com)</span> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 네이버, AI 검색 경쟁력 키운다…지식 인프라에 1000억 승부수 12-21 다음 [인터뷰] 코스닥 입성한 인공지능 플랫폼 기업 ‘노타’… 채명수 대표 “삼성전자·퀄컴·ARM에 AI 경량화 모델 제공” 12-21 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
