Decision-making On Supply And Demand In The Wholesale Pig Market Through Reinforcement Learning

Abstract

최근 과학과 기술 발전을 바탕으로 빅데이터와 기계학습을 활용한 데이터 분석 및 활용에 대한 사회의 관심이 더욱 확대되고 있다. 이런 사회의 흐름에 발맞추어 농·축산 분야에서도 빅데이터 수집뿐만 아니라 분석을 통한 솔루션 서비스 제공과 활용 등의 사례가 다양하게 나타나는 추세이다. 특히 축산 경제를 활성화하기 위해 가격 예측을 통한 미래의 수익률을 예측하여 수급조절을 하려는 등의 연구가 다양하게 진행 중이다. 현재까지 기계학습을 이용한 연구는 주로 축산물 분야보다는 과일류 및 채소류와 같은 농산물 분야에서 활발하게 진행되었다. 축산물 분야에서는 최근까지는 한우를 포함한 소에 대한 연구가 활발하게 진행된 바가 있으나, 돼지에 대한 연구는 다소 미진하며 또한 최신 알고리즘과 빅데이터를 이용한 연구는 현저히 적다는 한계를 보인다. 따라서 돼지 축종에 대해 기계학습 알고리즘을 이용하여 분석한다면 더 개선된 분석 결과를 도출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 최신 연구가 적은 분야인 돼지에 대해 도매시장 내에서 적절한 수급 행동 결정을 통해 수익을 높이고자 한다. 계절에 따른 특정 패턴이 존재하는 돼지 도매가격에 대해 각 계절에서 어떤 매수 및 매도 행동을 취해야 하는지 결정을 하기 위한 A3C 강화학습 알고리즘을 이용하여 학습 및 분석을 하였다. 가격 데이터에 유의한 계절 간의 차이가 존재하는지 검증하기 위해 대응표본 t 검정과 일원 분산분석을 시행한 후, A3C 방법을 이용하여 에포크 1,000번 반복 학습한 결과 최종적으로 높은 수익이 발생한 것을 확인하였다.