한은 7월 경제 전망부터 인공지능(AI) 도입한다

기계학습모형 적용시 1분기후 전망 30% 개선..혼합주기모형은 당분기 전망 10~40% 개선

한국은행이 오는 7월 경제 전망부터 인공지능(AI) 분석기법을 도입한다. 기계학습모형으로 불리는 이 분석기법을 사용할 경우 경제성장률(GDP)에 대한 단기전망치를 기존 예측대비 30% 가량 개선할 수 있을 것으로 봤다.

아울러 분기별 경제 전망을 위해 기존 월별 경제자료를 분기화하는 과정을 없애 추정오차를 줄인 혼합주기모형도 도입키로 했다.

▲▲기계학습모형은 1분기후 혼합주기모형은 당분기 전망예측력을 각각 높였다. 표에서 벤치마크 AR 1.00은 자동회귀분석을 의미한다. 표 행렬 중 축차방식 +1분기 변동트리밍 가중 기계학습의 수치 0.70은 벤치마크 AR 대비 전망치 오차를 30% 개선한 것이란 의미다.(한국은행)

3일 한은에 따르면 한은 전망모형시스템 중 단기모형에 기계학습모형과 혼합주기모형을 개발했다. 지난 5월 평가작업을 끝냈고 오는 7월 수정경제전망 예측부터 적용할 방침이다. 또 이같은 결과를 한은 조사통계월보 5월호에 ‘기계학습과 혼합주기 모형을 활용한 단기전망시스템’이란 제목의 보고서를 통해 공표했다.

우선 기계학습모형은 지난해 3월 이세돌 9단과 알파고간 바둑대결로 인공지능에 대한 관심이 커지면서 경제전망에도 컴퓨터 기술을 접목한 것이다. 기존 선형관계 분석에서 외연을 확장한 비선형 회귀모형의 일종으로 데이터가 추가될 때마다 자기학습과정을 통해 예측력을 높일수 있는 방법을 탐색하는 알고리즘을 적용했다. 아직은 초기 단계지만 컴퓨터 기술이 발달하면서 향후 일반적으로 생각하고 있는 인공지능 프로그램까지 발전할 수 있을 것이라는게 한은측의 설명이다.

혼합주기모형은 월별자료를 분기화하는 과정에서 전망을 위해 공표되지 않은 통계인 결측치 추정시 발생하는 예측오차를 배제한 방식이다. 경제전망이 분기별로 공표된다는 점에서 월별자료를 분기로 전환해 추정할 수밖에 없는 한계를 개선한 것이다.

한은은 이같은 모형을 기존 단기모형예측방법 중 하나인 연계식모형과 함께 2016년 4개 분기 시점(3월말, 6월말, 9월말, 12월말)에 적용해 본 결과 기계학습모형은 1분기 후 전망예측력을 기존전망 대비 28%에서 31%까지 개선시켰다. 혼합주기모형은 당분기 전망예측력을 11%에서 43%까지 높였다.

이승윤 한은 모형개발팀 과장은 “컴퓨터 기술 발전 분야 등의 도움을 받아 연구와 평가 작업을 했다. 전망을 잘 맞춘 경우도 있지만 그렇지 못한 경우도 있었다”며 “학계연구라든가 환경변화에 따라 지속적인 개선이 필요할 것으로 본다. 해외요인이나 예상치 못한 충격으로 경기가 급격히 바뀔 때 등 경험과 노하우가 쌓여야 할 것”이라고 전했다.

그는 또 “경제전망을 위해 새로운 기법을 도입한 것이지만 다양한 프로세스 중 하나일 뿐”이라고 덧붙였다.

한편 한은은 매년 1월과 4월, 7월, 10월에 수정 경제전망을 발표하고 있는 중이다.