AI 계란 가격 예측은 어떻게 작동할까

슬기알은 LSTM(Long Short-Term Memory)이라는 딥러닝 모델을 사용하여 계란 가격을 예측합니다. LSTM은 시계열 데이터, 즉 시간 순서로 나열된 데이터의 패턴을 학습하는 데 특화된 인공 신경망입니다. 전통적인 통계 모델(ARIMA, VAR 등)은 선형적인 관계만 포착할 수 있는 반면, LSTM은 비선형적이고 복잡한 패턴까지 학습할 수 있습니다. 계란 가격처럼 사료비, 환율, 기온, 질병 발생 등 다양한 변수가 복합적으로 작용하는 시장에서는 이러한 비선형 학습 능력이 큰 장점이 됩니다. 슬기알의 예측 프로세스는 다음과 같습니다. 먼저, 매일 수집되는 16개 시장 변수(도매 가격, 사료비, 환율, 기온, AI 발생 여부, 거래량, 수입 데이터 등)를 전처리합니다. 결측치를 보간하고, 정규화하여 모델이 학습하기 좋은 형태로 변환합니다. 다음으로, 과거 일정 기간(윈도우)의 데이터를 입력으로 넣어 미래 가격을 예측합니다. 예를 들어, 최근 30일간의 데이터를 입력하면 7일~60일 후의 가격을 출력합니다. 모델은 과거 데이터에서 학습한 패턴을 바탕으로 미래 가격을 추정하는 것입니다. 예측 결과에는 단순 가격뿐 아니라 신뢰구간(Confidence Interval)도 함께 제공됩니다. 이는 실제 가격이 해당 범위 안에 있을 확률을 나타내며, 예측의 불확실성을 정량적으로 보여줍니다. 모델은 매월 자동으로 재훈련됩니다. 새로운 가격 데이터와 시장 변수가 축적됨에 따라 모델을 업데이트하여 예측 성능을 유지합니다. 예측 정확도는 예측 정확도 페이지에서 MAPE, RMSE, MAE 등 다양한 지표로 투명하게 공개됩니다.