김을 비롯한 수산물의 가격 변동성이 커지는 요즘, 인공지능을 이용해 종자 단계부터 수산물의 안정적인 수급을 관리하는 체계가 마련된다.
행정안전부는 13일 ‘수산종자 수급 예측 모델’을 수산 정책 현장에 본격 활용한다고 밝혔다. 예측 모델은 지난해 8월부터 올해 2월까지 약 6개월간 개발했고, 이후 3개월간 시범 활용을 거쳤다.
행안부 통합데이터분석센터와 해양수산부 산하 한국수산자원공단 간 협업으로 개발한 예측 모델은 국내 대표 어종으로 꼽히는 넙치(광어), 김, 전복 3종을 대상으로 이루어졌다.
2023년 기준 넙치의 생산 금액은 6460억원으로 수산물 중 가장 크고, 김 6300억원, 전복 5400억원 순이다. 생산 금액과 소비량이 많은만큼 종자 단계에서부터 체계적 수급 인스타 팔로워 관리가 필요한데, 그간 다른 유통단계에 비해 상대적으로 관심이 적었다.
예측 모델은 ‘수산종자 생산업 실태 (전수)조사’ 데이터와 판매 단가, 종자 생산량 등 과거 종자 데이터 등을 학습해 미래의 종자판매 단가, 생산량과 수요량을 예측하는 개념이다. 수산종자 및 수산 양식물 수급현황 데이터, 치어 방류실적 데이터, 기후 통계 인스타 팔로워 데이터 등 10종의 공공데이터가 활용됐다.
분석 도구로는 주기적 특성과 이벤트, 계절성을 고려한 예측에 주로 활용하는 페이스북 프로펫(Facebook Prophet) 모델이 사용됐다.
페이스북 프로펫은 페이스북이 사용자 활동 예측과 광고 수익 예측에 사용하기 위해 개발한 AI 모델로 공유 숙박업체인 에어비앤비도 특정 지역, 기간의 숙박 수요를 예측하는 데 사용한 바 있다.
성능 검증은 분석모델을 통해 예측된 값과 전수조사 방식으로 이루어진 과거 실태조사 값을 비교해 이뤄졌다. 그 결과 분석모델의 예측값 범위 안에 실태조사 결과 값이 포함되면서 현장 활용성이 높은 것으로 확인됐다.
예측 모델은 다른 어류, 해조류, 조개류 등의 수산종자 수급상황 예측에도 활용할 수 인스타 팔로워 있다. 이용석 디지털정부혁신실장은 수산종자 수급 예측 모델 활용을 통해 수산물의 보다 안정적인 수급과 물가 안정 효과를 거둘 수 있도록 노력하겠다고 밝혔다.