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전 세계적으로 소비자 물가가 크게 치솟고 있다. 그 중에서 농산물의 가격변동은 매우 민감한 이슈이다. 왜냐하면 농산물은 우리 인긴이 살아가는데 꼭 필요한 의식주의 문제와 직결되기 때문이다. 특히, 우리나라의 경우 많은 농산물들을 외국에서 수입하고 있는 것이 현실이다. 더욱이, 최근 우리는 Covid-19 팬데믹 현상과 우크라이나-러시아 전쟁 등을 경험하면서 수입 농산물 원재료의 가격이 크게 상승하여 결국 소비자 물가 상승으로 직결된 현실 속에서 살아가고 있다. 그렇다면 과연 농산물 원재료의 상승은 소비자 상품 가격상승에 어떠한 직접적인 영향을 끼치고 있는 것일까? 과연 이것을 예측할 수 있는 인공지능 모델은 없는 것일까? 본연구에서는 농산물 가격 변동이 최종 생산물 가격에 어떠한 영향을 주는지 그리고 인공지능(AI) 모델을 활용하여 이것을 예측할 수 있는가? 를 주요 연구 질문으로 채택하고 해외에서 수입하는 농산물들의 가격 변동과 수입 농산물의 국내 가격에 직접적인 영향을 미칠 것으로 판단되는 주요 요소들의 변동을 분석하고, 이를 머신 러닝 및 딥러닝을 활용하여 기업에서 생산되는 최종 소비자 생활가격을 예측한다. 대표적인 수입 농산물로서는 국내 식료품 산업의 핵심이 되는 '옥수수', '밀', '콩'을 대표적으로 선정하였으며, 핵심 예측 대상은 소비자들의 일상생활에서 가장 많이 소비되는 주요 생활 식료품을 선정하였다. 아울러, 국내 가격에 영향을 미칠 것으로 판단되는 주요 요소들을 선정하여 분석을 실시하였다. 구체적으로는 이러한 변수들을 활용하여 별도의 학습 세트와 훈련 세트를 만들고, 이를 '다중 회귀 분석', 'LSTM 네트워크'로 모델을 구현하였다. 연구 결과, 모든 예측 모델에서 의미있는(significant) 예측 모델을 구현한다. 결론적으로, 본 연구에서 제안된 모델을 통해 기업에서는 상품에 대한 의사결정 시, 가격의 추세, 변동성들을 고려하여 보다 명확하게 가격 상승여부를 판단할 수 있으며, 이러한 모델을 활용하여 향후 농산물 원재료 상승에 따른 상황에서 기업 가격 의사결정에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.