AI 농정 시뮬레이터

농정AI 제안 보고 · 정책분석·시뮬레이션·디지털트윈 · No. 001

AI 농정 시뮬레이터 도입 제안

제안 구분	정책분석·시뮬레이션·디지털트윈 / 허브 AI + 데이터 연결형
제안 요지	정책 시행 전 농가소득, 가격, 재배면적, 비축량 변화를 미리 예측해보는 정책 샌드박스입니다. 여러 정책 대안을 가상으로 먼저 돌려보고 부작용이 가장 적은 안을 고를 수 있게 해줍니다.

1. 추진 배경

• 쌀 수급 대책, 직불금 단가 조정, 비축 물량 결정처럼 큰 정책은 농가소득과 가격, 재배면적에 동시에 영향을 주지만, 시행 전에 그 파급을 함께 따져 볼 도구가 부족합니다.
• 정책 효과는 대개 시행 후 통계가 나온 뒤에야 확인되어, 부작용이 드러났을 때는 이미 농가와 시장이 반응한 뒤인 경우가 많습니다.
• 부서마다 따로 쓰는 전망 모형과 자료가 연결되지 않아, 한 정책이 다른 품목이나 다른 사업에 미치는 영향을 한 화면에서 보기 어렵습니다.

2. 제안 내용

• 정책 대안 입력: 담당자가 단가, 물량, 지원 대상, 시행 시기 같은 정책 조건을 바꿔 가며 여러 대안을 입력합니다.
• 파급 효과 모의: 대안별로 농가소득, 산지 가격, 재배면적, 비축 재고가 어떻게 달라질지 가상으로 먼저 계산합니다.
• 대안 비교: 여러 대안의 결과를 나란히 놓고 부작용이 적은 안과 그 이유를 설명합니다.
• 가정 공개: 계산에 쓴 가정과 자료 출처, 불확실성의 범위를 결과와 함께 표시합니다.

3. 활용 예시

• 쌀 시장격리 물량을 달리했을 때 수확기 산지 가격과 정부 재고 부담이 어떻게 달라지는지 비교합니다.
• 특정 작물로 전환하는 농가에 주는 지원 단가를 바꿨을 때 다른 작물의 재배면적이 얼마나 줄어드는지 미리 봅니다.
• 비료 가격 지원을 시행했을 때와 하지 않았을 때 농가 경영비와 소득의 차이를 비교합니다.

4. 필요한 데이터(상세)

이 제안의 성패는 모형보다 데이터 연결에 달려 있습니다. 필요한 데이터와 확인이 필요한 사항은 다음과 같습니다. 보유기관은 예시이며 실제 제공 여부와 접근 권한은 협의가 필요합니다.

데이터	내용·용도	주 보유기관(예)	확인 필요 사항
농산물 생산·재배면적 통계	품목별 공급 변화 추정	통계청	품목 분류와 발표 주기 차이
산지·도매·소매 가격 자료	가격 반응 추정	한국농수산식품유통공사, 관련 기관	지역과 등급별 가격 정리
농가경제조사 자료	농가소득과 경영비 변화 계산	통계청	표본 자료의 이용 승인
정부 비축·재고 현황	비축 물량과 재고 부담 계산	농림축산식품부, 관련 기관	비공개 정보의 보안 관리
수출입 통계	수입 물량과 국제 가격 영향 반영	관세청, 관련 기관	품목 코드 연계
과거 정책 시행 이력	정책 효과 학습과 검증	농림축산식품부	시행 시점과 대상의 정확한 기록

데이터 정비 선결 과제

• 품목별 생산, 가격, 소득 자료를 같은 기준과 단위로 연결한 공통 자료 체계를 먼저 만들어야 합니다.
• 과거 주요 정책의 시행 시점과 대상, 내용을 정리한 정책 이력 자료가 필요합니다.
• 기존 전망 모형을 가진 연구기관과 모형 연계 방식을 협의해야 합니다.

5. 필요한 기반

허브 AI + 데이터 연결형 — 허브 AI에 해당 데이터 접근권만 연결하면 처리 가능

• 데이터 연결 계층: 생산, 가격, 소득, 비축 자료를 품목과 지역 단위로 연결한 저장소
• 모형 계층: 기존 수급 전망 모형과 연결한 정책 모의 계산
• AI 계층: 정책 조건 입력의 해석, 결과 비교와 설명 작성
• 통제 계층: 민감 자료 접근 제한, 가정과 출처 표시, 결과 검토 절차

6. 추진 방안(안)

단계	내용
시범	자료가 잘 정리된 쌀 등 한두 개 품목의 수급 정책으로 모의 기능을 시험합니다.
검증	과거 시행된 정책을 넣어 실제 결과와 모의 결과가 얼마나 비슷한지 확인합니다.
확대	품목과 정책 유형을 넓혀 여러 부서가 함께 쓰도록 합니다.
정착	주요 정책 결정 전 대안 비교 자료로 모의 결과를 첨부하는 절차를 둡니다.

※ 단계별 기간과 예산은 데이터 협의 결과에 따라 정해야 하므로 이 글에서는 제시하지 않습니다.

7. 기대 효과

• 정책 시행 전에 부작용을 미리 점검하여 시행착오와 사후 보완 부담을 줄일 수 있습니다.
• 여러 대안의 효과를 같은 기준으로 비교하여 정책 결정의 근거가 분명해집니다.
• 부서별로 흩어진 자료와 모형이 연결되어 정책 간 영향을 함께 볼 수 있습니다.

8. 검토 필요 사항

• 모의 결과는 가정에 따라 크게 달라지므로 예측이 아니라 비교 참고 자료로 써야 합니다.
• 기상, 국제 시장, 소비 변화 같은 외부 요인은 모형이 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.
• 비축과 수급 같은 민감 정보가 외부로 새지 않도록 보안 체계가 필요합니다.

9. 건의 사항

쌀 등 자료가 잘 정리된 품목의 수급 정책으로 모의 기능을 시범 구축하고, 과거 정책 결과와 비교하여 신뢰도를 확인한 뒤 확대할 것을 건의합니다.

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이 글은 AI가 제시한 아이디어를 보고서 형식으로 정리한 것으로, 농림축산식품부의 공식 입장이나 추진 계획이 아닙니다.