Research and interest in sustainable printing are increasing in the packaging printing industry. Currently, predicting the amount of ink required for each work is based on the experience and intuition of field workers. Suppose the amount of ink produced is more than necessary. In this case, the rest of the ink cannot be reused and is discarded, adversely affecting the company's productivity and environment. Nowadays, machine learning models can be used to figure out this problem. This study compares the ink usage prediction machine learning models. A simple linear regression model, Multiple Regression Analysis, cannot reflect the nonlinear relationship between the variables required for packaging printing, so there is a limit to accurately predicting the amount of ink needed. This study has established various prediction models which are based on CART (Classification and Regression Tree), such as Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machine, and XGBoost. The accuracy of the models is determined by the K-fold cross-validation. Error metrics such as root mean squared error, mean absolute error, and R-squared are employed to evaluate estimation models' correctness. Among these models, XGBoost model has the highest prediction accuracy and can reduce 2134 (g) of wasted ink for each work. Thus, this study motivates machine learning's potential to help advance productivity and protect the environment.

본 연구에서는 2001년부터 2010년까지의 사료용 옥수수 및 밀의 수입량을 조사하고, 이를 바탕으로 가상수 개념을 활용하여 사료 곡물 수입에 따른 농업용수 및 농경지 대체 효과를분석하였다. 그 결과 사료용 옥수수와 밀을 통하여 수입되는가상수는 평균적으로 6,757백만 m3/yr 및 1,405백만 m3/yr씩 수입되는 것으로 분석되었다. 따라서 두 사료곡물을 통하여 약8,162백만 m3/yr만큼의 농업용수를 대체 효과가 있음을 의미하는데, 이는 농업용수 수요량의 51.5%에 해당되는 양이다. 한편 전적으로 해외수입에 의존하는 사료용 옥수수와 밀을 국내생산으로 대체하기 위해 필요한 잠재적 농경지 면적은 평균적으로 1,945천 ha와 285천 ha인 것으로 추정되었다. 이와 같이대외 의존도가 높은 상황에서 곡물 수급이 원활하지 않은 경우, 농작물 생산에 필요한 기술 등의 여력이 충분하더라도 수자원 및 농경지 부족으로 필요한 양의 농작물 생산에 어려움을 겪을 수도 있다. 특히 한정된 수자원에 대하여 농업, 생활및 공업용수 등의 이용에 대한 갈등을 야기할 수 있다. 위와같이 사료용 옥수수와 밀의 수입을 통한 농업용수의 양과 경작지 대체 면적이 많은 상황에서 정부는 2010년 기준으로37.5%인 자급률을 2015년과 2020년에 각각 41.2%와 44.4%로 목표치 설정하였다. 이와 같이 설정한 식량자급률 목표치달성을 위해서는 사료용 곡물의 국내생산 증대가 불가피함을고려할 때, 향후 사료용 곡물 국내생산을 위한 농업용수와 경작지 확보가 필수적이며, 이를 위한 다양한 정책 수립시 수자원 및 농경지 소요량 추정 등의 기초 자료로 본 연구 결과가활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 축산사료의 주요원료인 옥수수와 밀에 초점을 두고 연구가 이루어졌는데, 향후 기타 사료작물 및 조사료에 관련된 연구가 추가로 이루어진다면, 보다 종합적으로 국내 사료용 곡물의 국내자급 향상을 위한 정책대응 방안 탐색이 가능할 것으로 판단된다.