* 스마트농업이 광범위하게 보급되면서 이제는 단순히 노동력 절약을 위한 1세대 스마트농업을 넘어서 데이터를 활용하는 2세대 스마트농업으로 도약할 것이 요청되고 있다. 사진은 그린케이팜의 스마트온실 전경
스마트농업, 데이터 농업으로의 도약...유통·소비까지 포괄해 수익성 제고를
기후변화·고령화 등 급속히 변화는 시대
데이터 수집·분석·활용으로 위기 대응 농업기술 필요
빅데이터 플랫폼 활성화 데이터 규격 표준화로 연계성 높여야
농수축산신문 박세준 기자 2024. 5. 29
정보통신기술(ICT), 빅데이터, 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명의 최신 기술을 농업에 적용하는 ‘스마트농업’ 또는 ‘스마트팜’은 이제는 익숙한 단어다. 농림축산식품부에 따르면 지난해 기준 스마트농업 기술이 적용된 온실은 7695ha로 2016년 1912ha보다 4배 넘게 증가했으며 스마트축사도 7265호로 430호에 불과했던 2016년보다 16.9배나 증가했다.
다만 스마트농업계에선 스마트농업의 양적인 확대도 중요하지만 질적인 향상, 즉 데이터를 적극적으로 활용하는 ‘데이터농업’으로 도약할 필요가 있다고 제안하고 있다.
데이터농업의 필요성과 국내 현황 그리고 데이터농업의 확산을 위해 해결해야 할 과제를 종합적으로 살펴봤다.
# 인간 개입이 현저히 줄어든 진정한 스마트농업, 데이터농업
우리나라에 보급된 스마트농업은 대체로 노동력 절약과 작업 편의 향상에 초점을 맞춘 1세대 수준보다 약간 높은 1.5세대 수준에 머물러 있다는 게 주요 관련 기관들의 평가다.
1세대 스마트농업은 ICT를 활용해 환경정보를 모니터링하고 이를 농장주가 스마트폰 등을 활용해 시·공간의 제약을 받지 않고 시설을 제어하는 수준의 자동화 시설을 의미한다. 1세대 스마트농업에선 여전히 인간이 대부분 의사결정과 제어 등에 참여해야 하기 때문에 생산량과 생산성 등은 전적으로 농업인의 역량에 달려있다.
2세대 스마트농업부턴 데이터의 단순 수집을 넘어 그동안 축적된 데이터를 분석·활용해 생산성 향상을 적극 도모한다. 판단과 제어에 인간의 책임이 줄어들기 시작하며 궁극적으로 AI, 로봇, 신재생에너지 등 첨단기술이 융합되는 3세대에 이르면 완전히 무인화·자동화된 스마트농업이 실현될 것으로 전망된다.
또 한편으로 데이터농업은 기후변화, 농업노동력 고령화 등 과거와 다른 생산조건에 직면한 농업의 문제를 해결하기 위한 수단으로 진지하게 도입되고 있다.
데이터농기업 ㈜지농의 박흔동 대표는 “기후변화는 점점 심각해지고 있고 국내 농업 현장의 인력들도 고령화 등으로 급속히 변하는 시대가 오면서 과거와 달리 경험에 기반한 농업이 유효하지 않은 경우가 많아졌다”며 “보다 많은 데이터를 수집하고 잘 분석·적용함으로써 시기적절하게 대응하는 농업 기술이 필요한 시대가 오고 있는 것”이라 설명했다.
이어 그는 “농업인 세대 교체 시기와 맞물리면서 풍부한 방법과 요령을 가진 농업인들의 경험을 데이터화해서 후속 세대들이 농업에 진입했을 때 실패를 줄일 수 있도록 해야 한다”고 덧붙였다.
다만 데이터농업 전문가들은 재배뿐만이 아니라 유통·소비 영역까지 포괄돼야 농업인에게 최대이익을 안겨줄 수 있다고 강조한다.
스마트농기업 ㈜유비엔의 이브람 이사는 “보통 데이터농업이라 할 때 재배 영역에만 집착하는 경우가 없잖아 있는데 사실 데이터농업을 위해선 재배 데이터뿐만 아니라 재배에 영향을 미칠 수 있는 유통·물류 데이터까지 수집·분석할 수 있어야 한다”고 강조했다. 그는 “농산물은 무작정 많이 생산하기만 하면 가격이 떨어져 농업인에겐 오히려 손해”라며 “유통 데이터를 활용해 가격, 수급 상황 등을 분석하고 그 결과를 이용해 생산량과 출하 시기를 조절할 수 있어야 한다”고 말했다.
# 농업인 데이터 권리 인정으로 보다 적극적인 데이터 축적 필요
네덜란드 등 일부 스마트농업 선진국은 스마트농업이 2세대 수준까지 달성했다는 평가이나 아직 우리나라는 1세대가 대다수로 2세대 이행 노력이 필요한 상황이다.
농림수산식품교육문화정보원이 지난해 5월 발표한 ‘2022년 스마트농업 실태조사(이하 실태조사)’에 따르면 2022년 기준 스마트농업 기술을 도입한 농가 중 ICT를 이용해 데이터를 수집하는 농가는 △시설원예 51.5% △노지과수 26.9% △노지채소 23.5% △축산 61.8% 등 평균 40.9%로 절반에도 미치지 못했다.
수집한 데이터를 분석하는 농가 비율은 더 적어서 △시설원예 38.2% △노지과수 20.4% △노지채소 9.9% △축산 38.4%로 평균 26.7%에 불과했다.
김한호 서울대 농경제사회학부 교수는 지난해 스마트팜연구개발사업단이 주최한 제4회 코스팜(KoSFarm) 좌담회에서 ‘스마트팜 국내보급 확산 및 수출지원 방안’ 발표를 통해 “가장 높은 스마트농업 기술 수준인 센서·영상장비 모니터링, 연계시설을 활용한 환경·사양 관리, 생산경영관리 시스템 등을 연계해 데이터 수집·활용을 하는 농가들의 도입 만족도가 전체 도입 농가 만족도보다 높게 나타나는 것으로 조사됐다”며 “스마트팜 도입 만족도를 높이기 위해선 원격 제어 기능 위주의 단순 기술이 아닌 데이터 활용을 통해 의사결정에 도움을 받고 생산성 향상에 도달할 수 있는 복합 기술의 질적 보급 확대가 필요하다”고 지적했다.
데이터 수집과 분석이 개별 농가 단위에 그치는 점도 아쉬운 상황으로 지적된다. 양질의 데이터가 한 곳에 많이 축적될수록 데이터를 활용한 분석, 의사결정 지원, 처방, 예측 등이 더 정확해지고 생산성 향상으로 이어지기 때문이다.
실태조사에 따르면 스마트농업 기술 도입 농가 중 데이터 수집을 자가로 하는 곳은 시설원예, 노지과수, 노지채소, 축산 등 4개 부문 평균 75.9%였으며 자가로 데이터 분석을 하는 곳도 70.6%에 달했다.
이 같은 상황에 대해 이정민 한국농촌경제연구원 부연구위원은 “현재 국내 스마트농업은 양질의 데이터를 확보하기 위해 선도 농가의 데이터를 수집하는 게 중요하지만 농가 입장에선 데이터가 일종의 영업비밀이다”며 “지금처럼 시설을 지어주고 데이터를 가져가는 시스템으론 한계가 있고 능동적으로 데이터를 수집하기 위해 선도농가 데이터를 입수하고 대가를 지불하는 시스템이 있어야 한다”고 제언했다.
민선형 농경연 정책전문연구원도 ‘디지털 농업을 위한 데이터 활용도 제고 방안 및 시사점’ 보고서에서 “농업인들의 개인정보와 디지털 권리를 보호하고 나아가 데이터 활용과 디지털 농업에 대한 신뢰를 높이기 위해서는 농업 부문의 모든 이해관계자에게 이익이 되는 공정하고 책임있는 데이터 공유 제도 장치 마련이 필요하다”며 “국가별로 내용의 차이는 있지만 미국, 유럽연합(EU), 일본, 호주 등에서는 농업 부문에서 책임감 있고 투명한 데이터 공유 관행을 촉진하기 위한 데이터 권리헌장을 마련해 명확한 지침과 모범사례를 제공함으로써 농업 데이터 공유와 관련된 일부 문제 해결을 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.
농업 데이터 권리헌장은 농업 데이터의 소유권, 수집, 접근, 이용, 배포, 보안, 폐기 등 농업 데이터 이해관계자들이 준수하도록 권고되는 규칙을 의미한다. 미국은 2014년 미국농민연맹 등이 농업 데이터 기술 공급자들과 협의해 ‘농업 데이터에 대한 개인정보 및 보안 원칙’을 제정했고 일본은 2020년 농림수산성이 ‘농업 분야 AI·데이터 관련 계약 가이드라인’을 수립했다.
다만 우리나라는 데이터 산업 발전을 위해 마련된 ‘데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법’ 외 농업 데이터를 위한 구체적인 규정이나 지침은 없는 상태다.
아울러 실태조사에서 데이터 분석 비율이 수집 비율에 비해 떨어지는 것에서 볼 수 있듯이 농업인의 데이터 활용능력을 더 높이기 위한 교육을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키거나 관련 컨설팅 서비스를 강화할 필요성도 제기된다.
# 공공기관 농업 빅데이터 플랫폼, 데이터 표준화 필요
데이터농업이 보다 빨리 자리잡기 위해선 빅데이터 플랫폼의 활성화도 필요하다. 개별 스마트농기업이 거래관계를 맺은 일부 농가들의 데이터만 모으는 것보단 빅데이터 플랫폼을 통한 데이터 공유나 거래를 통해 필요한 데이터를 더 효율적으로 수집할 수 있기 ㅤㄸㅒㅤ문이다.
빅데이터 플랫폼은 통상적인 데이터 도구로는 다루기 어려운 방대한 양의 데이터 집합인 빅데이터를 다루기 위한 소프트웨어·하드웨어 인프라다. 현재 농식품부 산하 공공기관이나 사업단이 직접 운영하는 빅데이터 플랫폼은 농정원의 ‘스마트팜코리아’를 비롯해 10개가 있다.
다만 현장 기업인들이나 농업인들은 공공기관을 중심으로 운영되고 있는 각종 스마트농업 빅데이터 플랫폼들에 아쉬움을 나타내고 있다. 특히 표준화돼 있지 않은 데이터 수집환경, 데이터 보정 미비 등으로 데이터 품질 자체가 떨어진다는 지적이다.
A 스마트농기업 관계자는 “농정원, 농진청 등이 오랫동안 데이터를 모았지만 조심스럽게 말하면 모두 무용지물일 수 있다”며 “센서 종류, 위치 등 데이터 수집 환경이 표준화되지 않은 상황에서 수집한 거라 보정도 쉽지 않고 차라리 표준화된 수집 환경에서 필요한 데이터를 새로 모으는 게 낫다”고 잘라 말하기도 했다.
또 농식품부와 관련 공공기관에서만 10개의 빅데이터 플랫폼을 운영하고 있지만 상호연계가 되지 않아 활용하기 어렵다는 의견도 있다.
B 스마트농기업 연구원은 “공공기관이 제공하는 데이터는 데이터 형식, 구조, 용어 등이 통일돼 있지 않아 활용하기 어려운 경우가 많다”며 “각 기관별로 데이터 수집과 관리 방식이 달라 통합적인 활용이 어려워 데이터 규격을 표준화해 플랫폼 간 데이터 연계가 필요하다”고 제언했다.
이와 관련해 농식품부는 스마트팜코리아의 데이터 품질을 높이고 기관 간 플랫폼 연계를 위해 관련 기관간 협의를 진행하고 있다.
조강흠 농식품부 사무관은 “지난해부터 ‘스마트팜 빅데이터 품질관리 협의회’를 열어 수집데이터의 표준이 되는 기본 항목을 관련 기관들과 만들었고 몇 차례 협의회 수집 분과·품질관리 분과를 열어 데이터 보정작업도 진행했다”며 “올해부터 선도농가를 대상으로 새롭게 표준화된 데이터를 수집하는 사업도 논의 중이다”고 밝혔다.
농촌진흥청도 ‘농업분야 국가연구 데이터 종합관리 추진계획’을 지난달 17일 열린 디지털플랫폼정부위원회 제5차 전체회의에서 심의 받았다.
추진계획에는 △농진청·유관기관 데이터 수집으로 데이터마트 구축 △‘데이터 지원센터’ 상시 운영체계로 전환해 추진 △2025년까지 플랫폼 민간 서비스로 개방 확대 △농진청 데이터 수집 관련 표준 정비·제정 등의 내용이 담겨있다.
■ [데이터농업 우수 사례1] ㈜지농
다양한 제조사 기기 통합관제하는 ''스마트팜 통합관제시스템'' 서비스 제공...새로운 가치 창출 도와
016년 6월 문을 연 ㈜지농은 ‘농업인에게 서비스를 제공하는 기업과 기관들에게 스마트한 무기를 개발·제공하는 기업’이란 비전으로 데이터농업을 실현하고 있는 스마트농기업이다.
박흔동 지농 대표는 “스마트농업 기술이 도입됨에 따라 농기계, 비료, 농약 등이 데이터에 기반한 서비스로 바뀌면서 전통적인 농기업들에게도 자사의 서비스를 보다 스마트하게 바꾸는 데이터농업이 요구되고 있다”며 “지농은 농업인에게 서비스를 제공하는 기업과 기관들에게 스마트한 무기를 제공하면서 농업 현장의 스마트 전환을 지향하고 있다”고 설명했다.
이를 위해 지농은 다양한 제조사의 기기들을 통합관제하는 ‘스마트팜 통합관제시스템’ 서비스를 제공하고 있다. 스마트팜 통합관제시스템은 여러 기종에서 수집된 데이터를 지농의 데이터 플랫폼으로 수집·분석·보고해 농기업과 농업인들이 보다 정밀하고 효율적으로 농사를 지을 수 있도록 하고 있다.
지농의 데이터농업 사례로 2017년부터 참여하는 경기 화성시의 과수명품화사업을 들 수 있다. 본래 포도명품화사업으로 출발했지만 농가의 호응이 좋아 지난해 사과, 올해 사과대추 등 품목이 추가돼 과수명품화사업으로 확장됐다.
이곳에서 지농은 사업 참여 농장의 토양 수분, 염류(EC), 온·습도 등 환경 데이터를 수집·분석하고 그 결과에 따라 생육 판별, 작업 추천 등을 할 수 있는 데이터농장 시스템을 구축했다. 이곳 농업인은 스마트폰 등을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 편리하게 재배 환경 변화 추이나 데이터 분석 결과와 그에 따른 처방 컨설팅 등을 살펴보며 영농의사결정을 지원받을 수 있다.
그 외에도 지농은 사업단 사무실에 스마트팜 통합관제실을 운영하면서 아침마다 농가 상태를 확인하고 문제가 발생한 것으로 파악되는 농가를 직접 방문해 지원하고 있다.
2022년부턴 강원 철원군농업기술센터와도 협력해 파프리카의 스마트팜 빅데이터 재배매뉴얼 개발 등을 통한 작물컨설팅을 지원하고 있다.
지농은 아직 재배 영역에 국한돼 있는 데이터농업의 영역을 유통까지 넓히고자 구상 중이다.
박 대표는 “앞으로 산지유통조직은 소비지의 구입처가 원하는 형태로 기민하고 안정적으로 공급할 수 있는 곳이 살아남을 것이라 생각한다”며 “이에 따라 유통 주체들은 소비자가 어떤 품목을 어떻게 원하는지 분석하면서 선별, 저장, 포장 등을 개선해나갈 것”이라고 데이터 유통의 필요성을 설명했다.
이에 따라 지농은 유통 주체들이 향후 확충할 비파괴 선별기, 저온 저장고 등 여러 장비의 데이터를 통합 운영해 재배 현장의 생산 컨설팅과도 연계한다는 구상이다.
■ [데이터농업 우수 사례2] ㈜팀스페이스팜
온·습도·이산화탄소·광합성·토양 등 각종 데이터 수집·분석하는 ‘스마트쑥쑥’ 농가 생산량 증대 ‘일등공신
㈜팀스페이스팜은 노지, 비닐하우스, 스마트팜 시설 등 농업 환경을 가리지 않고 모든 농가가 ICT 혜택을 누릴 수 있는 데이터농업을 실현하고자 하는 스타트업이다.
팀스페이스팜은 지난해 3월 데이터농업 서비스 ‘스마트쑥쑥’을 출시했다. 스마트쑥쑥은 지난해 12월 기준 50여 농가, 9만2483㎡ 농지에 보급되는 등 빠르게 농업 현장에 자리잡고 있다.
스마트쑥쑥은 AI에 특화된 솔루션으로 온·습도, 이산화탄소, 일사량, 광합성, 토양, 강우, 생육 이미지 등 각종 데이터를 수집하고 이를 AI로 분석해 농업인에게 데이터 시각화, 이상환경 경보 등 다양한 서비스를 제공한다.
팀스페이스팜에 따르면 스마트쑥쑥을 정식으로 출시하기 전에 대저 토마토 농가에 테스트해본 결과 생산량은 전년 대비 42톤에서 52톤으로 20.9% 상승하고 매출도 1억2000만 원에서 1억7000만 원으로 41.6% 오른 것으로 조사됐다.
팀스페이스팜의 경영진들은 스마트쑥쑥의 강점으로 저렴하면서도 농업 현장에 알맞은 기술이 적용된 점을 꼽았다. 인터넷 연결형 서버인 ‘클라우드’, 기기 내장형 AI ‘온디바이스AI’ 등 첨단 ICT를 적극 활용해 이뤄낸 장점이다.
김성노 팀스페이스팜 최고기술관리자(CTO)는 “AI 모델을 개발하기 위해선 그래픽처리장치(GPU) 등 비싼 전용 장비는 물론 서버나 전기 등 각종 유지비가 들어가는 인프라가 필요하지만 우리는 구글 클라우드와 온디바이스AI를 활용해 초기 구축비용과 인프라 유지비를 최대한 절감했고 이에 맞춰 서비스 비용을 최대한 줄일 수 있었다”며 “게다가 온디바이스AI는 에너지 효율이 좋고 네트워크 연결도 불필요해 네트워크 환경이 불안정한 우리 농업 환경에도 적합하다”고 설명했다.
스마트쑥쑥의 혁신성과 기술력은 출시되자마자 국내외에서 인정받았다.
팀스페이스팜은 스마트쑥쑥이 출시되자마자 미국 빅테크 기업 구글이 ‘기업우수사례’로 소개했으며 이어 국회4차산업혁명포럼·한국언론인협회가 지난해 7월 공동주최한 ‘4차산업혁명 파워 코리아(POWER KOREA) 대전’에서도 농림축산식품부장관상을 수상했다.
데이터농업이 국내에 자리잡고 발전하기 위해 서유리 팀스페이스팜 대표는 농업인과의 소통을 강조했다.
그는 “처음 사업을 위해 현장조사를 진행하다보니 농가와 소통을 안하고 정부 기관하고만 소통해서 농가들이 기껏 설치해놓은 데이터농업 인프라를 어떻게 써야 하는지도 모르는 경우가 종종 있었다”며 “데이터를 활용해 농업인에게 필요한 것을 공급해야 서비스가 확산되고 농업인들과 소통을 해야 서비스가 개선될 수 있을 것”이라고 소신을 밝혔다.
|
[한국영농신문] 여름철 기상재해 확대 전망... 농산물 수급 안정 비상 
[팜인사이트] 농식품부 한우법·농어업회의소법안 거부권 행사 요청 
