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[보도] 제2회 농업관측 논문경진대회 성료
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제2회 농업관측 논문경진대회 성료

52개 개인/팀 참가, 4개 분야 18개 우수 논문 선정, 참신한 아이디어 발굴



농림축산식품부가 주최하고 한국농촌경제연구원, 한국농식품정책학회, 한국농업경제학회, 한국축산경영학회가 공동 주관한 제2회 농업관측 논문경진대회(이하 “경진대회”)가 12월 14일(수) 시상식을 끝으로 성황리에 종료되었다.


이번 경진대회는 참가자들의 창의적인 아이디어를 활용하여 다양한 관측모형을 개발하고 데이터 기반의 정교한 농산물 관측 시스템을 구축하여 농업관측 고도화에 기여하고자 개최되었다.


농업관측 고도화의 일환으로 2020년부터 도입한 실측조사 데이터를 개방하여 활용도를 높이고, 경진대회를 통해 다양한 전공 분야의 아이디어가 접목된 관측모형과 분석 방법을 발굴하고자 하였다.


이번 대회는 5개 주요 품목(배추, 무, 건고추, 마늘, 양파)에 대한 수급 예측을 연구하는 주요 채소류, 6개 축종(한우·돼지·젖소(낙농)·육계·산란계·오리)에 대한 수급 예측을 연구하는 축산물, 그 밖의 품목 예측 모형, 농업관측과 관련된 연구를 수행하는 자유주제, 그리고 대학생 부문으로 나누어 실시하였다.


경진대회 공고 후 총 52개(주요 채소류 6건, 축산물 15건, 자유주제 16건, 대학생 15건)의 연구계획서가 접수되었으며, 1차 서류심사를 통해 선정된 40개 연구과제(주요 채소류 6건, 축산물 13건, 자유주제 10건, 대학생 11건)를 선정하고 약 6개월 동안 심도있는 연구를 수행하였다. 이후 서면평가, 발표심사를 거쳐 총 18개의 과제(주요 채소류 3건, 축산물 5건, 자유주제 5건, 대학생 5건)가 최종 수상작으로 선정되었다. 


공정한 심사를 위하여 관련 전문가로 구성된 전문 심사단이 연구 결과물에 대한 독창성, 적합성, 타당성, 기여도를 평가하였으며, 이중 농업관측에 실질적으로 기여하는 부분을 가장 비중있게 살펴보았다.


주요 채소류 분야는 실측 데이터 축적 기간이 짧다는 한계에도 불구하고 마늘, 양파 실측 데이터를 이용한 다양한 모형 개발 연구가 시도되어 향후 실측 데이터를 활용한 모형 연구에 크게 기여할 것으로 기대된다.


주요 채소류 분야 최우수상(장관상)은‘실측정보를 이용한 딥러닝 기반 마늘․양파 생구무게 예측:Neural Prophet 시차모델’을 연구한 고려대학교 김원성 씨가 수상하였다.


축산물 분야는 한우, 한돈, 육계 등을 대상으로 다양한 모형 개발 연구뿐만 아니라 축산물 생산 및 가격에 영향을 미치는 요인 연구가 시도되어 축산물 관측 및 분석 고도화에 기여할 것으로 기대된다.


축산물 분야 최우수상(장관상)은‘코로나19에 따른 사회적 거리두기가 축산물 소비자 가격에 미친 영향 분석’을 연구한 소상공인진흥공단 정지현 외 1명이 수상하였다. 


자유주제 분야에서는 다양한 연구 방법론이 활용되었다는 점이 높이 평가된다. 채소류, 축산물 외 다양한 품목의 수급 예측에 도움이 될 수 있는 아이디어를 적극 발굴하고 민간의 적극적인 참여를 유도하기 위해 대상 품목, 연구범위에 제한을 두지 않아 관심과 호응을 보였다.


자유주제 분야 최우수상(장관상)은‘CF필터와 계절 조정법을 활용한 대파 가격 변동성 분석 및 예측에 관한 연구: ARMA-GARCH 모형을 중심으로’를 연구한 고려대학교 교일양 외 1명이 수상하였다.


농업관측 및 관련 연구 분야에서 많은 활약이 기대되는 대학생 분야에서는 농업관측 품목에 대한 참신하고 다양한 연구 주제와 방법이 제안되었다.


대학생 분야 최우수상(장관상)은‘기후변화 시대, 주산지 집중률이 가격변동성과 농업관측에 미치는 영향’을 연구한 전남대학교 김현영 외 2명이 수상하였다. 


농업관측센터는 우수작 18편을 농업관측센터 홈페이지(aglook.krei.re.kr)에 게시할 예정이며, 연구 결과물을 적극 검토하여 새로운 수급모형 개발과 관측기법 연구를 위한 아이디어로 활용할 계획이다.

작성자 성과확산팀

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