LG AI Research 646

단순한 정확도를 넘어 의사결정의 근거가 되는 '신뢰할 수 있는 예측'을 목표로, LG AI연구원과 LG에너지솔루션이 협업하여 중장기 리튬 가격 예측 프로젝트를 진행했다.

리튬은 2차전지의 핵심 원료로, 공급 탄력성이 낮아 수급 불균형 시 가격 변동성이 매우 크다. 특히 Upstream(광산·염호) 투자는 수년의 리드타임이 소요되므로, 단순 시계열 예측이 아닌 구조적인 중장기 예측이 필수적이다.

기존 딥러닝 모델은 과거 패턴 학습에는 강하지만, 복합적인 시장 요인을 설명하는 데 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 프로젝트는 리튬 가격을 움직이는 핵심 요인 간의 관계를 구조화하는 데 집중했다.

LLM 기반 Causality Extraction 기법을 활용하여 시장 전망 리포트와 뉴스 등 비정형 텍스트 데이터에서 원인-결과 관계를 추출했다. 이를 통해 수요, 공급, 투자, 정책 등 다양한 변수가 가격 형성에 어떻게 기여하는지 보여주는 Causal Map을 구축했다.

이러한 접근은 단순한 숫자 예측을 넘어, 예측값이 도출된 시장 구조와 가정을 설명함으로써 대규모 자본이 투입되는 의사결정권자에게 신뢰할 수 있는 근거를 제공한다.