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표제지 1

목차 6

요약 4

1. 서론 11

1. 연구 배경 및 필요성 11

2. 연구 목적 13

3. 연구 내용 및 방법 14

3.1. 연구 내용 및 범위 14

3.2. 연구 방법 15

4. 선행연구 검토 및 차별성 16

4.1. 선행연구 검토 16

4.2. 선행연구와의 차별성 17

2. 쌀 소비량 추정 방식 및 한계점 18

1. 국내 쌀 소비량 조사통계 자료 18

1.1. 국내 쌀 소비량 조사통계 18

1.2. 각 기관별 쌀 소비량 조사 결과 비교 20

2. 현행 쌀 소비량 추정 방식 및 한계 23

2.1. 현행 신곡 소비량 추정 방식 23

2.2. 기존 추정 방식의 한계 25

3. 일본과 대만의 추정 방식을 이용한 쌀 소비량 추정 26

3. 쌀 소비량 추정 결과 29

1. 기본 방향 29

2. 추정 방법 및 결과 30

2.1. 쌀 소비량 추정 방식 개선 방향 30

2.2. 월별 데이터를 이용한 추정 결과 33

2.3. Grey Forecasting Model 이용 쌀 소비량 분석 결과 44

3. 분석 결과에 따른 향후 쌀 소비량 추정 48

4. 개선 방식을 이용한 쌀 수급상황 분석 51

1. 쌀 생산 동향 및 전망 51

2. 개선된 소비량 추정 방식을 이용한 쌀 수급 예측 분석 52

5. 결론 54

[부록] 57

1. 국내 쌀 소비량 조사 통계 개요 57

2. 통계 자료를 연계한 쌀 소비량 추정 62

3. 농식품 소비 동향 분석 데이터 활용 가능성 검토 65

참고문헌 71

표목차 8

〈표 2-1〉 쌀 소비량 조사통계 관련 장단점 비교 20

〈표 2-2〉 통계청 양곡소비량 조사 결과-1인당 연간 쌀 소비량 추이 21

〈표 2-3〉 기관별 1인당 연간 쌀 소비량 추이 비교(회계연도 기준) 22

〈표 2-4〉 1인당 연간 쌀 소비량 추정치 24

〈표 2-5〉 가공용(주정용 제외) 쌀 소비량 추이 24

〈표 2-6〉 최근 5년(2020~2024양곡연도) 식량용 실소비량 검증 27

〈표 3-1〉 월별 1인당 양곡소비량의 Augmented Dickey-Fuller 검정 결과 35

〈표 3-2〉 월별 1인당 양곡소비량의 ACF와 PACF 및 유의성 35

〈표 3-3〉 ARIMA(p,d,q) 경우의 수 36

〈표 3-4〉 월별 1인당 양곡소비량에 대한 롤링 윈도우 기반 ARIMA 모형 추정 결과 39

〈표 3-5〉 월별 1인당 양곡 소비량에 대한 머신러닝 기반 추정 결과 44

〈표 3-6〉 GM을 적용한 1인당 쌀 소비량 분석 결과 48

〈표 3-7〉 쌀 소비량 추정치 분석 결과 50

〈표 4-1〉 2025~2026 양곡연도 쌀 생산 동향 및 전망 52

〈표 4-2〉 2026 양곡연도 쌀 수급 전망 53

그림목차 10

〈그림 1-1〉 연구 추진 체계 15

〈그림 3-1〉 월별 1인당 양곡소비량(1997.11.~2024.10.) 34

〈그림 3-2〉 월별 1인당 양곡소비량의 ACF와 PACF 그래프 36

〈그림 3-3〉 월별 1인당 양곡소비량에 대한 롤링 윈도우 기반 ARIMA 모형 추정 결과 그래프 39

〈그림 3-4〉 연도별 쌀 소비량 변화 추이 47

부표목차 8

〈부표 1-1〉 통계청 양곡소비량(가구부문) 조사 개요 57

〈부표 1-2〉 질병관리청 국민건강영양조사 조사 개요 60

〈부표 1-3〉 KREI 식품수급표 조사 개요 62

〈부표 2-1〉 연도별 외식 보정계수(1인당 멥쌀 섭취량 기준) 64

〈부표 2-2〉 통계청과 질병관리청 자료를 활용한 소비량 재추정(보정계수 적용) 64

〈부표 3-1〉 결측치 처리 방법 69

〈부표 3-2〉 통계청 데이터와 소비자패널 데이터 상관분석 결과 70

부도목차 10

〈부도 1-1〉 통계청 양곡소비량 조사 결과 산출 방식 59

〈부도 3-1〉 소비정보 분석사업 쌀 패널데이터와 통계청 데이터 비교 70

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