보도자료
농산물 가격 예측 프로그램의 정확도를 겨루는 ‘2026년 AI 농산물 가격예측 온라인 해커톤’의 본선 진출 15개 팀이 확정됐다.
참가자의 아이디어를 인공지능(AI)이 프로그램으로 구현하는 ‘AI 농산물 가격예측 온라인 해커톤’은 한국농수산식품유통공사(aT)가 민간의 창의적인 아이디어와 AI 기술을 활용해 우수한 농산물 가격예측 모형을 발굴하기 위해 마련한 행사다. ‘해커톤’은 해킹과 마라톤의 합성어로, 디자이너와 개발자, 기획자가 팀을 이뤄 제한된 시간 내에 소프트웨어를 개발하는 대회를 뜻하는데, aT는 이번 대회 결과를 농산물유통 종합정보시스템인 ‘농넷’의 가격예측 기능 고도화에 활용할 방침이다.
aT에 따르면 이번 대회는 참가자가 가격예측 아이디어를 제안하면 아이디어를 상용 대규모언어모델(LLM)이 실제 프로그램 코드로 구현하는 ‘AI 자동코딩’ 방식을 도입한 것이 특징이다. 이를 통해 코딩 경험이 없어도 창의적인 아이디어와 농산물 유통 분야의 전문지식만 있으면 대회 참여가 가능하도록 했다는 게 aT 측의 설명이다.
aT는 총 394개팀, 566명이 참가한 가운데, 이미 지난 9월 7일부터 10월 18일까지 예선을 실시했고, 외부 전문 심사위원들이 참가팀들의 제안 내용을 평가해 고득점 순으로 본선 진출 15개 팀을 선정했다. 본선은 지난 26일부터 온라인 방식으로 시작했으며, 오는 11월 8일 마무리 한다. 본선 진출 팀은 이 기간 동안 예선에서 제안한 아이디어를 구체화 해 배추·무·양파·깐마늘·건고추 등 5개 품목의 도매시장 가격을 예측하고, 모형의 정확도를 겨루게 된다.
aT는 대상(농림축산식품부 장관상) 1개 팀과 우수상(aT 사장상) 4개 팀 등 본선에서 우수한 성적을 거둔 5개 팀에게 상장과 상금을 수여하며, 시상식은 11월 20일 개최할 예정이다.
김창국 aT 사장직무대행은 “이번 해커톤은 코딩 경험이 없어도 창의적인 아이디어를 AI 기술과 접목해 농산물 가격예측에 도전할 수 있다는 점에서 의미가 크다”라며 “우수한 예측 모형을 발굴해 농넷의 가격예측 기능을 고도화하고, 농산물 유통 분야의 데이터 활용을 확대해 나가겠다”고 전했다.
우정수 기자 woojs@agrinet.co.kr
출처 : 한국농어민신문(https://www.agrinet.co.kr)
농산물 가격 예측 프로그램의 정확도를 겨루는 ‘2026년 AI 농산물 가격예측 온라인 해커톤’의 본선 진출 15개 팀이 확정됐다.
참가자의 아이디어를 인공지능(AI)이 프로그램으로 구현하는 ‘AI 농산물 가격예측 온라인 해커톤’은 한국농수산식품유통공사(aT)가 민간의 창의적인 아이디어와 AI 기술을 활용해 우수한 농산물 가격예측 모형을 발굴하기 위해 마련한 행사다. ‘해커톤’은 해킹과 마라톤의 합성어로, 디자이너와 개발자, 기획자가 팀을 이뤄 제한된 시간 내에 소프트웨어를 개발하는 대회를 뜻하는데, aT는 이번 대회 결과를 농산물유통 종합정보시스템인 ‘농넷’의 가격예측 기능 고도화에 활용할 방침이다.
aT에 따르면 이번 대회는 참가자가 가격예측 아이디어를 제안하면 아이디어를 상용 대규모언어모델(LLM)이 실제 프로그램 코드로 구현하는 ‘AI 자동코딩’ 방식을 도입한 것이 특징이다. 이를 통해 코딩 경험이 없어도 창의적인 아이디어와 농산물 유통 분야의 전문지식만 있으면 대회 참여가 가능하도록 했다는 게 aT 측의 설명이다.
aT는 총 394개팀, 566명이 참가한 가운데, 이미 지난 9월 7일부터 10월 18일까지 예선을 실시했고, 외부 전문 심사위원들이 참가팀들의 제안 내용을 평가해 고득점 순으로 본선 진출 15개 팀을 선정했다. 본선은 지난 26일부터 온라인 방식으로 시작했으며, 오는 11월 8일 마무리 한다. 본선 진출 팀은 이 기간 동안 예선에서 제안한 아이디어를 구체화 해 배추·무·양파·깐마늘·건고추 등 5개 품목의 도매시장 가격을 예측하고, 모형의 정확도를 겨루게 된다.
aT는 대상(농림축산식품부 장관상) 1개 팀과 우수상(aT 사장상) 4개 팀 등 본선에서 우수한 성적을 거둔 5개 팀에게 상장과 상금을 수여하며, 시상식은 11월 20일 개최할 예정이다.
김창국 aT 사장직무대행은 “이번 해커톤은 코딩 경험이 없어도 창의적인 아이디어를 AI 기술과 접목해 농산물 가격예측에 도전할 수 있다는 점에서 의미가 크다”라며 “우수한 예측 모형을 발굴해 농넷의 가격예측 기능을 고도화하고, 농산물 유통 분야의 데이터 활용을 확대해 나가겠다”고 전했다.
우정수 기자 woojs@agrinet.co.kr
출처 : 한국농어민신문(https://www.agrinet.co.kr)