AI 예측 모델 설명
슬기알이 어떻게 계란 가격을 예측하는지 기술적으로 설명합니다.
🧠LSTM (Long Short-Term Memory) 모델
슬기알은 LSTM(장단기 기억 신경망) 딥러닝 모델을 사용하여 계란 가격을 예측합니다. LSTM은 시계열 데이터 분석에 특화된 순환 신경망(RNN)의 변형으로, 과거 데이터의 장기적·단기적 패턴을 모두 학습할 수 있는 것이 특징입니다.
전통적인 통계 모델(ARIMA 등)과 달리, LSTM은 여러 변수 간의 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있어 계란 가격처럼 사료가·환율·계절성·돌발 변수가 복합적으로 작용하는 시장에 적합합니다.
📥입력 변수 (16개)
모델은 다음 16개의 시장 변수를 입력받아 종합적으로 가격을 예측합니다.
가격 데이터
- 도매 유통가격 (종속변수)
- 가격 이동평균 (7일/30일)
- 가격 변동률
사료·원가
- 배합사료 가격
- 원/달러 환율
수급·유통
- 일일 거래량
- 계란 수입량
- 계란 수입단가
외부 환경
- 조류인플루엔자 발생 여부
- 평균 기온
- 최고/최저 기온
시간 특성
- 요일 (one-hot)
- 월 (계절성)
- 명절 더미 변수
📅예측 기간
7일
단기 구매 타이밍 판단
14일
2주 수급 전망
30일
월간 재고 전략 수립
60일
중기 시장 방향성 판단
예측 기간이 길어질수록 불확실성이 높아지므로, 7일 예측의 정확도가 가장 높고 60일 예측은 방향성(상승/하락) 참고용으로 활용하시는 것이 좋습니다.
🔄학습 및 평가
자동 재훈련
모델은 매월 자동으로 재훈련됩니다. 최신 가격 데이터, 사료가 변동, 계절적 패턴 변화 등을 반영하여 예측 성능을 유지합니다.
평가 지표
- MAPE평균 절대 백분율 오차 — 예측과 실제의 평균적 차이 (%)
- RMSE평균 제곱근 오차 — 큰 오차에 더 민감한 지표 (원)
- MAE평균 절대 오차 — 예측 오차의 평균 크기 (원)
- 방향 정확도상승/하락 방향 적중률 (%)
실시간 정확도 지표는 예측 정확도 페이지에서 투명하게 공개하고 있습니다.
📐신뢰구간
모든 예측 결과에는 신뢰구간(Confidence Interval)이 함께 제공됩니다. 신뢰구간은 실제 가격이 해당 범위 안에 있을 확률을 나타내며, 예측의 불확실성을 정량적으로 표현합니다.
예를 들어, "특란 7일 후 예측가 7,200원 (신뢰구간: 6,984원 ~ 7,416원)"이라면, 7일 후 실제 가격이 6,984원에서 7,416원 사이에 있을 가능성이 높다는 의미입니다.
면책 사항
AI 예측은 과거 데이터 패턴에 기반한 통계적 추정치이며, 미래 가격을 보장하지 않습니다. 조류인플루엔자 발생, 정부 정책 변화, 글로벌 곡물 시장 급변 등 예측 불가능한 돌발 변수에 의해 실제 가격은 예측과 크게 달라질 수 있습니다. 예측 정보는 의사결정의 참고 자료로만 활용하시고, 투자·거래 조언으로 해석하지 마시기 바랍니다.