학생들은 인공지능을 적용해 커피 가격 예측 모델을 만든다

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RMIT 베트남 캠퍼스의 학생 그룹은 커피 가격, 석유 가격, 기온 및 강수량에 대한 과거 데이터를 활용하여 로부스타 커피 가격을 예측할 수 있는 모델을 개발했습니다.

베트남은 세계 2위의 커피 수출국이며, 전 세계 로부스타 공급량의 절반 이상을 공급합니다. 2022/23년 작물 연도의 커피 생산량은 2,975만 포대에 이를 것으로 예상되며, 그 중 로부스타가 95% 이상을 차지합니다. 그러나 농산물 전체, 특히 커피콩 가격은 불안정한 경우가 많고, 대풍수확기에는 급격하게 변동하여 농가의 소득에 상당한 영향을 미치고 경제에 피해를 입힐 수 있습니다.

Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam, Lam Tin Dieu를 포함한 과학, 공학, 기술학부 정보기술 전공 최종학년 학생 그룹은 강사들과 함께 커피 가격을 예측하는 6개의 머신 러닝(ML) 모델을 훈련하고 평가했습니다. 이 모델은 베트남 농부들이 적절한 작물 결정과 계획을 세우고, 수익을 최적화하고 손실을 최소화하도록 지원할 수 있습니다.

RF 모델이 가장 좋은 결과를 제공합니다. 사진: NVCC — RF 모델이 가장 좋은 결과를 제공합니다. 사진: *NVCC*

연구원인 응우옌 하이 민 트랑은 연구팀이 람동성의 로부스타 커피 가격을 예측하기 위해 커피 가격, 가솔린, 기온, 강우량의 기록을 기반으로 LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM, RF라는 6개의 ML 모델을 개발했다고 말했습니다. 전체 데이터 세트를 사용하는 RF 모델이 가장 효율적인 것으로 나타났습니다.

그 이유는 RF가 더 풍부한 데이터 세트를 통합하고 비선형 관계를 처리할 수 있기 때문입니다. 또한, 연료 가격은 중요한 예측 요인임이 밝혀졌으며, 테스트된 다른 모든 항목을 합친 것보다 성능이 우수했습니다.

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

연구 결과는 12월 호치민시에서 개최된 제8회 IEEE/ACIS 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 과학 기술 국제 학술대회(BCD 2023)에서 연구자, 과학자, 엔지니어, 전문가들이 함께 발표되었습니다. 여기에서 전문가들은 모델 예측의 정확도와 적용성을 개선하기 위한 제안을 했습니다. Thong은 "우리는 팀이 달성한 연구 결과를 더욱 강화하기 위해 이 분야의 최첨단 기술과 새로운 방법을 더 깊이 파고들 계획입니다."라고 말했습니다.

하이민

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