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문제 정의
- 이처럼 4차산업 혁명이 전 산업은 물론 농업 분야에서도 지대한 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 이 글에서는 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등 4차산업 혁명에 따른 농식품 유통의 새로운 동향과 빅데이터를 이용한 농산물 수급예측 시스템을 소개하고자 한다.
제안 방법
- 산지유통조직에 ERP 등 정보시스템을 보급하여 저장량, 출하량 등은 물론 계약농가의 작황 정보 등을 수집, 분석하여 산지의 생산 및 물동량 정보를 예측하고 있다. 넷째, 표본조사와 모니터 조사를 통한 농경연 관측시스템과는 달리 각종 정보를 활용한 인공신경망(Neural Network)을 활용한 가격예측 시스템을 개발하였다.
- 총 350여명의 소프트웨어 엔지니어와 기술 전문가들은 배달 경로 최적화, 차량 추적, 산업 자동화, 로봇 공학 등을 연구해 오카도의 물류센터인 CFC(Central Fulfillment Center)와 배송 과정에 적용하고 있다. 물류 소프트웨어를 자체적으로 개발해 이를 위성 항법 시스템에 접목시켰다.
- 예를 들어 배추 및 관련 단어가 인터넷 상에서 많이 표출될수록 배추의 소비량이 늘어나는 정의 상관관계를 가지고 있어 비정형 단어 정보량으로 배추의 소비량을 예측할 수 있게 된다. 셋째, 빅데이터 관점에서 산지유통조직의 정보화를 통해 다양한 정보 수집 시스템을 구축하였다. 산지유통조직에 ERP 등 정보시스템을 보급하여 저장량, 출하량 등은 물론 계약농가의 작황 정보 등을 수집, 분석하여 산지의 생산 및 물동량 정보를 예측하고 있다.
- 채소류 수급유통고도화사업단이 개발하고 있는 농산물 수급예측 빅데이터 시스템(BigFos)는 다음과 같이 구성되어 있다. 첫째, 기존 각 기관에서 제공하고 있는 수급관련 데이터의 수집을 자동화시켜 일목요연하게 구성하였다. 통계청의 재배면적, 생산량뿐만 아니라 공영도매시장에서의 경락가격 및 반입량, 농진청 및 기상청에서 제공하는 농업기상 현황 및 전망, 농산물 수입량 및 해외 시장 동향 등을 제공하고 있다.
대상 데이터
- 구글 트립은 지역의 관광명소, 주변 탐색, 유명 레스토랑 안내 등 다양한 서비스로 구분되어 있다. 특히 구글 검색, 구글 광고, 지메일(Gmail) 등 기존의 구글 서비스 연계를 통해 축적된 고객 데이터 분석을 활용함. 사용자는 구글 트립을 실행하자마자 그동안 자신의 여행 및 출장 일정을 상세하게 확인할 수 있다.
성능/효과
- 셋째, 국가 전체적인 측면에서 보면 4차 산업혁명으로 새로운 기회 창출도 있지만 인공지능, 로봇 등의 등장으로 일자리가 줄어드는 부작용이 심각할 것으로 보인다. 특히 농업의 경우 경쟁력이 취약한 영세농의 몰락이 더욱 가속화될 것으로 예상되어 영세농가가 활용할 수 있는 4차산업 기술이 광범위하게 개발, 보급되어야 할 것이다.
- 4차 산업 혁명의 미래를 3가지 차원에서 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 기업 차원에서 보면 빅데이터와 인공지능을 토대로 새로운 비즈니스 모델을 발전시킬 수 있다. 빅데이터와 인공지능 활용(전 산업), 플랫폼 전략(예: 우버, 에어비앤비, 쿠팡) 제품의 디지털화(예: 테슬라 전기차), 스마트 농장 및 공장 등이 그 구체적 내용이 될 것이다.
후속연구
- 향후 농산물 빅데이터 수급예측시스템(BigFos)는 구축 후 단계별 데이터 연계를 확대(농식품부 내 협업 → 타부처 협업 → 민간기업/신기술 수집)하여 데이터를 확충해야 할 것이다. ICT 융복합화를 통한 스마트 팜 데이터, 드론 등을 이용한 원격탐사(Remote Sensing) 정보, 농업경영체 DB, 농기계 부착 센서 등 사물인터넷(IoT) 정보 등도 데이터 수집, 분산 체계가 확립되면 빅데이터 수급예측시스템에서 활용될 수 있을 것이다. 아울러 농협 등 산지유통조직들의 정보화를 통해 농가의 생산, 유통 정보를 실시간으로 수집, 분석하는 것도 추진해야 한다.
- 둘째, 미래 농업은 시스템의 시스템으로 연결되며, 인공지능과 빅데이터 등이 결합해 운영되는 첨단 산업으로 진화될 것이다. 구체적으로는 지능형 농업로봇이 개발되어 농약살포, 무인트랙터, 자동수확 농기계 등이 개발되어 파종, 제초, 관수, 수확, 유통의 전 과정을 무인 자동화시키고 인간은 시스템 운영관리 체계 수립에만 관여하게 될 것이다. 센서, 정보시스템, 기계 등이 융복합화되는 사물인터넷 기술이 활용되어 정밀농업이 가능해 질 것이다.
- 앞으로 농업분야에서도 빅데이터에 대한 이해도를 높이고 인공지능, 정밀농업, 스마트팜 등 농업 분야 빅데이터의 실제적 활용에 대한 연구가 활성화되기를 기대해 본다. 농산물 생산 뿐 아니라 가공, 유통 분야에서도 다양한 빅데이터가 수집, 분석되어 농업의 부가가치를 높일 수 있기를 기대한다.
- 현재는 산지유통조직의 정보화가 미흡하여 생산, 유통 정보가 실시간으로 수집, 분석되지 못하고 있다. 농협 등 산지유통조직에 ERP와 같은 정보관리시스템을 확대 보급함으로써 산지에서부터 재배면적, 작황 등 생산정보와 출하량, 저장량 등 유통정보가 수집되고 국가적으로 집적되어 의미있는 수급정보로서 활용되어야 할 것이다. 마지막으로 농협 뿐 아니라 민간유통업체의 포스(POS) 정보의 수집체계도 필요하다.
- 구체적인 수치는 없지만 농업분야에서도 빅데이터가 활용되면 생산성이 높아지고 소비패턴 분석에 의해 마케팅 활동의 효율성이 높아질 것으로 기대되고 있다. 데이터는 자연이나 사람들의 과거 자취를 집적해 놓은 것으로 그것을 잘 분석하여 대책을 마련하면 효율성과 효과성을 극대화시킬 수 있을 것이다.
- 둘째, 미래 농업은 시스템의 시스템으로 연결되며, 인공지능과 빅데이터 등이 결합해 운영되는 첨단 산업으로 진화될 것이다. 구체적으로는 지능형 농업로봇이 개발되어 농약살포, 무인트랙터, 자동수확 농기계 등이 개발되어 파종, 제초, 관수, 수확, 유통의 전 과정을 무인 자동화시키고 인간은 시스템 운영관리 체계 수립에만 관여하게 될 것이다.
- 빅데이터 분석은 가격이 큰 폭으로 변동하는 농산물, 특히 노지채소류 가격 안정에도 활용될 것으로 기대된다. 농산물 가격의 불안정성은 농가 소득의 안정성을 해칠 뿐 아니라 소비자 후생에도 도움이 되지 않고 있다.
- 첫째, 기업 차원에서 보면 빅데이터와 인공지능을 토대로 새로운 비즈니스 모델을 발전시킬 수 있다. 빅데이터와 인공지능 활용(전 산업), 플랫폼 전략(예: 우버, 에어비앤비, 쿠팡) 제품의 디지털화(예: 테슬라 전기차), 스마트 농장 및 공장 등이 그 구체적 내용이 될 것이다.
- 센서, 정보시스템, 기계 등이 융복합화되는 사물인터넷 기술이 활용되어 정밀농업이 가능해 질 것이다. 생육정보, 기상정보, 농가지재 정보를 실시간으로 획득하여 농업 생산의 자동화 및 생산량 극대화를 이루게 될 것이다. 빅데이터 기술을 활용하여 재배환경 데이터 수집, 시장선호도 분석을 함에 따라 농식품의 수요 예측이 자동화될 것으로 전망된다.
- 둘째, 농산물 수급에 큰 영향을 미치는 농업인의 재배의사결정 예측 정보가 필요하다. 셋째, 각 기관을 통해 산발적, 중복적으로 제공되고 있는 수급관련 정보의 통합을 통한 활용도 강화가 필요하다. 넷째, 이용자 관점에서 수급정보 UI(User Interface)의 개발이 필요하다.
- 시장 수요 및 기상 변동 등에 대응하여 농산물의 생산프로세스를 최대한 탄력적으로 조절하고, 실시간으로 생성되는 재고와 판매 데이터를 이용해 최적의 마케팅 전략을 수립, 집행하는 일도 가능해질 것이다. 데이터와 인공지능 알고리즘이 결합된 인지 비즈니스의 개입으로 농산물의 생산에서부터 투입재 조달, 농산물의 운송과 보관, 물류 등 공급망관리(SCM)의 최적화를 도모할 수 있다.
- ICT 융복합화를 통한 스마트 팜 데이터, 드론 등을 이용한 원격탐사(Remote Sensing) 정보, 농업경영체 DB, 농기계 부착 센서 등 사물인터넷(IoT) 정보 등도 데이터 수집, 분산 체계가 확립되면 빅데이터 수급예측시스템에서 활용될 수 있을 것이다. 아울러 농협 등 산지유통조직들의 정보화를 통해 농가의 생산, 유통 정보를 실시간으로 수집, 분석하는 것도 추진해야 한다. 현재는 산지유통조직의 정보화가 미흡하여 생산, 유통 정보가 실시간으로 수집, 분석되지 못하고 있다.
- 앞으로 농업분야에서도 빅데이터에 대한 이해도를 높이고 인공지능, 정밀농업, 스마트팜 등 농업 분야 빅데이터의 실제적 활용에 대한 연구가 활성화되기를 기대해 본다. 농산물 생산 뿐 아니라 가공, 유통 분야에서도 다양한 빅데이터가 수집, 분석되어 농업의 부가가치를 높일 수 있기를 기대한다.
- 향후 농산물 빅데이터 수급예측시스템(BigFos)는 구축 후 단계별 데이터 연계를 확대(농식품부 내 협업 → 타부처 협업 → 민간기업/신기술 수집)하여 데이터를 확충해야 할 것이다.
- 향후 빅데이터를 바탕으로 데이터 상관관계를 분석해 사회 변화를 미리 알 수 있는 기술이 나올 수 있다고” 예견했다.
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