AI 예측 모델이 사용하는 데이터

슬기알 AI의 예측 품질은 입력 데이터의 품질에 의해 결정됩니다. 어떤 데이터를 어디서, 얼마나 자주 수집하는지 소개합니다. 첫째, KAMIS 도매 유통가격입니다. 한국농수산식품유통공사에서 매일 공시하는 전국 5대 도시 계란 도매가입니다. 등급별(왕란, 특란, 대란, 중란, 소란) 가격을 수집하며, 이것이 예측의 핵심 종속변수(예측 대상)입니다. 30개(한 판) 기준 원화 가격으로 제공됩니다. 둘째, 배합사료 가격입니다. aT(농산물유통정보)에서 주 1회 공시하는 산란계용 배합사료 가격을 수집합니다. 생산 원가의 60~70%를 차지하는 핵심 변수로, 가격 변동의 선행 지표 역할을 합니다. 셋째, 원/달러 환율입니다. 한국은행 경제통계시스템에서 매일 발표하는 기준환율을 수집합니다. 수입 사료 원료 가격에 직접 영향을 미치므로, 사료비와 함께 원가 측면의 핵심 변수입니다. 넷째, 조류인플루엔자 발생 현황입니다. 농림축산검역본부의 국가가축방역시스템에서 AI 발생 및 살처분 현황을 수집합니다. 공급 충격의 가장 큰 변수입니다. 다섯째, 기상 데이터입니다. 기상청 기상자료개방포털에서 전국 평균 기온, 최고·최저 기온을 매일 수집합니다. 산란율 변동과 계절적 수요 패턴 분석에 활용됩니다. 여섯째, 거래량 데이터입니다. 축산물품질평가원 다봄에서 일일 거래 물량을 수집합니다. 수요·공급 균형을 파악하는 지표입니다. 일곱째, 계란 수입 데이터입니다. KATI(농식품수출정보)에서 월별 수입량(kg)과 수입단가(USD)를 수집합니다. 해외 공급 변동이 국내 가격에 미치는 영향을 분석합니다. 이 7개 데이터 소스에서 수집된 원시 데이터는 전처리 과정을 거쳐 16개 피처(Feature)로 가공된 후 LSTM 모델에 입력됩니다. 모든 데이터는 공공기관이 공개하는 공식 데이터이며, 슬기알은 데이터를 조작하거나 변형하지 않습니다.