[논문]농업·농촌 디지털 전환을 위한 빅데이터 활성화 방안 연구

이원석; 손경자; 전대호; 신용태

doi:10.3745/ktsde.2020.9.8.235

농업·농촌 디지털 전환을 위한 빅데이터 활성화 방안 연구
Big Data Activation Plan for Digital Transformation of Agriculture and Rural 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.9 no.8, 2020년, pp.235 - 242

이원석 (숭실대학교 IT정책경영학과) , 손경자 (숭실대학교 IT정책경영학과) , 전대호 (숭실대학교 IT정책경영학과) , 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)

초록
AI-Helper

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하고 다가오는 인공지능 시대를 대비하기 위하여, 필요한 양질의 데이터를 수집하고 분석해서 활용할 수 있는 체계와 시스템 구축이 필요하다. 이를 위해 농업인이나 농정담당자 등 다양한 이해 관계자들이 느끼는 문제점이나 이슈들을 조사·분석하여, 공동 활용을 위한 빅데이터 플랫폼 확충, 지속 가능한 빅데이터 거버넌스 구축 그리고 수요자 기반의 빅데이터 활용 기반 활성화 등 우리 농업·농촌의 디지털 전환을 추진하기 위해서 반드시 선결되어야 할 빅데이터 활성화를 위한 전략적 방안들을 제시하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to promote digital transformation of our agricultural and rural communities in the wake of the fourth industrial revolution and prepare for the upcoming artificial intelligence era, it is necessary to establish a system and system that can collect, analyze and utilize necessary quality data. To this end, we will investigate and analyze problems and issues felt by various stakeholders such as farmers and agricultural officials, and present strategic measures to revitalize big data, which must be decided in order to promote digital transformation of our agricultural and rural communities, such as expanding big data platforms for joint utilization, establishing sustainable big data governance, and revitalizing the foundation for big data utilization based on demand.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Decrease of Farm Households and Aging
표 Table 1. Classification of Major Big Data Related Research
표 Table 2. Core Data of Agriculture and Rural Areas
표 Table 3. Major Issues and Problems for Each Stakeholder in the Agricultural and Rural Areas
그림 Fig. 2. Data Exchange Concept
표 Table 4. Basic Concepts and Key Technologies by Big Data Platform Phase

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문은 우리의 농업·농촌을 중심으로 빅데이터를 포함한 데이터의 현황과 문제점을 살펴보고, 양질의 데이터를 확보·분석·활용하기 위한 전략적 방향을 제시하고자 한다.
지금까지 농업·농촌의 빅데이터 현황을 살펴보고 이에 대해 여러 이해관계자들이 제시한 문제점을 해결하기 위한 전략적 방안들을 살펴보았다.

제안 방법

GIS(Geographic Information System) 기반의 농지정보를 농식품 빅데이터와 융합·분석하여 공간정보 기반 분석데이터 제공 및 과학적 의사결정을 지원하는 서비스 구축을 모색한다.
둘째는 데이터 전주기(수집-저장-분석-활용) 동안 품질을 진단하여 오류 데이터를 수정·보완하기 위한 체계를 구축한다.
또한 농식품 빅데이터 유통 촉진을 위한 데이터 등록·검색·거래 등을 할 수 있도록 개방형 데이터 거래소 기능을 Fig. 2와 같이 빅데이터 플랫폼에 구현하도록 한다.
또한 원활한 국민 소통·참여 및 이용 활성화를 위한 운영체계를 구축한다.
또한, 빅데이터 품질관리 체계 구축 및 운영을 위해 표준화 가이드라인, 데이터 이용절차 등 정보시스템 관련 지침을 개정한다. 또한 ‘농식품 정보화추진에 관한 규정’ 내 빅데이터 관련 조문의 신설이 필요하다[41].
먼저, 지능형 귀농·귀촌 정착지원 서비스 확산을 위한 서비스를 추진하며, 개인 성향 분석에 따라 귀농·귀촌지역 작물정보 추천이나 귀농·귀촌지역 환경정보 제공, 귀농·귀촌 지원센터 양방향 연계 서비스 등을 제공한다.
먼저 공공을 대상으로 부처·산하·지자체간 협업 기반 위에 농식품 빅데이터를 접목한 과학행정, 현안해결, 농산업 혁신 등을 위한 수요 발굴 및 사업지원 체계를 마련한다. 이를 위해 데이터 활용 및 확산 의지가 높은 과제를 선정하여 매칭펀드 형태로 지원하는 방안도 고려한다.

대상 데이터

우리 농업·농촌의 빅데이터와 관련한 주요 이슈나 문제점들을 파악하기 위해 농업인, 소비자나 일반인, 일반기업과 연구기관 그리고 농정을 담당하는 공무원 등 다양한 이해관계자별로 자료조사를 하였으며[26, 27], 특히 2018년과 2019년 농식품 빅데이터 추진 기본계획을 수립하면서 농림축산식품부 및 소속·산하기관 그리고 농협 등 관계기관 담당자 및 관련 전문가 등을 대상으로 인터뷰하였다.

성능/효과

둘째, 양질의 데이터를 모으기 위한 축적의 시간이 절대적으로 필요하다는 것이다. 지금은 좋은 데이터를 확보하기 위해 철저하게 준비해 놓고 기다리는 즉, 기다림의 미학이 우리에게 절대적으로 필요한 시점이다.
마지막으로 네이버 팜과 같은 민간 포털과 상호 협업·활용을 위한 체계를 구축하여 농식품 빅데이터 및 서비스 모델을 점차 확대할 수 있도록 해야 하는데, 민간 빅데이터 서비스와 연계하여 콘텐츠 교류 및 마케팅 협업 강화 등을 추진하는 것이 바람직하다.
첫째로 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위한 기술적 설계 방안을 살펴보면 빅데이터 플랫폼의 핵심 역할은 원시데이터로부터 새로운 통찰력과 가치를 창출하는 것으로 이를 해결하는 것이 가장 기본이다. 따라서 대량의 데이터를 수집하여 활용하기까지는 여러 과정을 거쳐 이루어지는데, 데이터를 수집·저장하여 체계적으로 처리·관리하고 분석한 후 이를 활용하는 단계들로 구성되는 것이 필요하다[35].

후속연구

끝으로 대국민을 대상으로 공공 빅데이터를 활용한 창업경진대회 및 농정이슈·수요조사로 대국민 대상 관심분야의 서비스 모델이나 농식품 데이터를 지속 확대한다.
넷째는 빅데이터 플랫폼에 구현되는 개방형 데이터 거래기능을 통해 기업이나 개인들이 보유하고 있는 가치있는 데이터를 공유하고 거래할 수 있는 기반을 확보할 수 있을 것이다.
둘째는 농업·농촌 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위한 기술적인 고려사항으로 오프소스 적용 소프트웨어를 적극 활용하는 것을 모색해야 하며, 인프라는 민간과의 협력을 위해 클라우드 기반으로 구축하는 것이 보다 바람직하고, 빅데이터 분석 시 인공지능을 활용한 분석기법을 지원하는 방안도 포함해야 할 것이다.
둘째는 분석기반이 없는 일반 수요자들도 쉽게 데이터를 가공·분석할 수 있는 종합적인 도구 및 환경을 구축할 필요가 있다.
마지막으로 데이터 공유·연계 및 데이터 기반 농식품 정책 추진 활성화를 위한 업무 규정이 마련되어야 한다.
마지막으로는 대국민을 대상으로 공공데이터나 빅데이터를 활용한 창업 경진대회를 통해 창업이나 서비스 모델의 지속적인 발굴이 이루어 질 수 있게 되어 궁극적으로는 데이터 경제 활성화를 위한 분위기 조성과 기반 마련이 가능하게 될 것이다.
먼저 정확한 데이터 수집을 위한 표준화된 수집 체계나 공동 활용 체계 및 서비스 운영체계를 통해 가장 중요한 양질의 데이터나 정보들의 확보가 가능해질 것이다.
셋째는 데이터 프리존을 통해 민간기업이나 농업 관계자들이 자유롭게 농식품 분야의 데이터를 분석, 가공 및 활용이 가능하게 되어 데이터 경제 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
셋째는 수집·관리중인 데이터에 대해 오류 점검, 정제 및 표준화 등을 거쳐 즉시 활용 가능하도록 품질을 개선할 필요가 있다.
이를 통해 농식품 빅데이터와 민간 빅데이터를 융·복합하여 현안 해결 등 사회적 가치실현에 데이터를 적극적으로 활용하는 장을 열어줄 수 있을 것이다.
첫째, 데이터의 Control Tower 역할을 하면서 일관된 정책을 추진하기 위한 구심점인 CDO(Chief Data Officer) 체계의 도입을 고려할 필요가 있다.
첫째로는 빅데이터 분석과 활용 촉진을 위해 중점 활용 데이터를 중심으로 표준화 가이드라인 및 교육 프로그램을 마련하고, 표준화를 위해서는 농식품 분야 표준 메타데이터사전과 데이터 맵 등을 고도화 하는 방안도 함께 고려한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	4차 산업혁명이라는 용어는 언제 처음 사용되었나요?	2016년 세계경제포럼(World Economic Forum)에서 처음으로 사용한 4차 산업혁명이라는 용어는 전 세계의 주목을 받기 시작했으며, 이후 4차 산업혁명은 정치, 경제, 사회 등 여러 분야에서 우리 사회를 변화시키는 중요한 이슈로 떠올랐다[1, 2]. 우리의 농업·농촌 분야에도 4차 산업혁명 기술이 적용되면서 생산에서 유통이나 소비까지의 전 분야가 변화하고 있으며, 정부와 민간은 물론이고 사회 전반에 걸쳐 4차 산업혁명의 적용 여부가 미래를 결정할 수 있다고 보고 다양한 ICT 기술의 도입이나 적용을 적극 추진하고 있다[2].
	농업 분야에서 사물인터넷을 중심으로 한 새로운 ICT 기술 도입이 힘든 이유는?	하지만 우리 농업·농촌의 현실을 살펴보면 Fig. 1과 같이 농업인구의 감소와 고령화 그리고 도·농간의 소득격차가 심화되는 등 여러 문제점들이 상존하고 있는 상황이다[3].
	디지털 전환이란 무엇을 의미하나요?	4차 산업혁명과 함께 우리 앞에 놓여 있는 또 하나의 중요한 키워드로는 디지털 전환(Digital Transformation)이 있다. 디지털 전환은 기업이 디지털 역량을 활용, 고객과 시장 내에서 획기적인 변화를 추진할 수 있는 변화 관리 그 이상을 의미한다[21]. 데이터를 기반으로 기계가 알아서 사람의 의사결정을 대신해 주는 것, 그로 인해 고객이 편안하게 서비스를 이용하는 것, 이것이 디지털 전환의 핵심이다[22].

참고문헌 (43)

B. R. Kim, M. G. Lee, J. H. Heo, and S. H. Song, "Agricultural Rural Area 4th Industrial Revolution Technology Application Status and Expansion Plan," Korea Rural Economic Institute, Research Data, D462, pp. 1-338, 2018.
H. D. Seok, S. H. Byun, D. Y. Jung, and D. H. Kim, "Forestry Sector Application and Development Direction of the 4th Industrial Revolution Technology," Korea Rural Economic Institute, Policy Research Report, P239, pp. 1-98, 2017.
S. Y. Gouk, H. S. Seo, B. M. Soon, C. H. Kim, M. H. Kim, and S. H. Lee, "2020 Agricultural and Farm Economy Trends and Prospects," Korea Rural Economic Institute, Agricultural Outlook 2020, pp. 4-38, 2020.
W. J. Sung, “Public Sector Big Data Policy Activation Study,” Journal of Korean Policy Studies, Vol. 25, No. 2, pp. 125-149, 2016.
K. P. Kim, J. C. Ku, H. J. Ahn, and J. H. Han, "Big Data Applications in Agricultural Sector," Korea Rural Economic Institute, Research Report, R802, pp. 1-235, 2016.
J. M. Lee, “Analysis and Suggestion of Current Status of Agricultural Rural Data for Future Agricultural Rural,” Korean Journal of Agricultural Engineering, Vol. 59, No. 4, pp. 50-57, 2017.
H. J. Kang, “In the era of the 4th industrial revolution, an agricultural management strategy using big data is needed,” Korean Journal of Agricultural Engineering, Vol. 59, No. 4, pp. 35-49, 2017.
H. S. Byeon, “The Status and Suggestions for Big Data Adaptation in the Government and the Public Agency,” Digital Convergence Research, Vol. 15, No. 4, pp. 13-35, 2017.

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S. H. Song, S. Y. Lee, Y. Shin, and J. Y. Lee, "A Study on the Effectiveness of Koreas Open Government Data Policy: Ecosystem Perspective," Journal of the Korean Regional Information Chemistry Society, Vol. 20, No. 4, pp. 1-34, 2017.
B, Choi, J. J. Yun, and T. H. Um, “A study on Policies to Revitalize the Public Big Data in Seoul,” Knowledge Management Research, Vol. 20, No. 3, pp. 73-89, 2019.
M. A. Oh, "Strategies and Tasks for Big Data in Health and Welfare," Health and Welfare Forum, No. 274, pp. 29-40, 2019.
H. D, Seok, S. H. Byun, D. Y. Jung, and D. H. Kim, "Forestry sector application and development direction of the 4th industrial revolution technology," Korea Rural Economic Institute, Policy Research Report, pp. 1-98, 2017.
Y. B. Cho, “Construction and utilization of big data for efficiency in agricultural production management,” Korean Journal of Agricultural Engineering, Vol. 59, No. 1, pp. 36-44, 2017.
C. H. Choi and M. J. Hong, "Big data utilization status and improvement plan," Korea Institute of Insurance, Research Report, 2018-29, pp. 1-128, 2018.
Steve Sonka, “Big Data and the Ag Sector : More than lots of Numbers,” International Food and Agribusiness Management Review, Vol. 17, No. 1, pp. 1-20, 2014.
K. S. Bok and J. S. Yoo, “Activation Policy and Case Study of Big Data,” Journal of the Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 31, No. 11, pp. 2-13, 2014.
R. W. Park, H. Kim, and M. J. Song, “Analysis and Utilization of Practical Cases of Big Data Applied for Agroindustry,” Korean Herbal Medicine Informatics, Vol. 3, No. 3, pp. 29-42, 2015.
Megan Stubbs, "Big Data in U.S. Agriculture," Congressional Research Service Report 44331. R., pp. 1-17, 2016.
S. G. Min and H. K. Suh, "Big Data, The future of Agriculture," RDA Interrobang, No. 199, pp. 1-29, 2017.
H. Yeo, "Overseas agricultural big data utilization status," World Agriculture, No. 226, pp. 37-52, 2019.
H. G. Jun, "[Forum] Seize the opportunity for 'digital transformation," Digtal Times, [Internet], http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no2016122002102251041001.
J. K. Lee, "[People / Columns] Digital Transformation," BI Korea, [Internet], http://www.bikorea.net/news/articleView.html?idxno15914.
H. G. Lee, "[ET Single Phase] Digital transformation, eventually data," Electronic Times, [Internet], https://www.etnews.com/20170418000202.
K. A. Park and K. G. Lee, "A plan to utilize big data to lead the change and future of agriculture and rural areas," Korea Rural Economic Institute, Agricultural Outlook 2019, pp. 272-304, 2019.
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, Republic of Korea, "2020 Public Data Provision and Utilization Act Implementation Plan," 2020.
Korea Agency of Education, Promotion and Information Service in Food, Agriculture, Forestry and fisheries, "Agricultural ON Usage Statistics," 2019.
National Information Society Agency, Republic of Korea, "2019 Final Report on Public Data Utilization Survey," 2020.
H. R. Kim, "Public and private big data convergence reduces costs and increases timeliness.," KDI Economic Information Center Column, pp. 77-99, 2017.
Y. H. Choi, "Research on improvement measures of data management system," Ministry of the Interior and Safety Research Report, pp. 111-116, 2015.
H. Y. Lee, G. L. Park, and D. H. Kim, “Design of Streaming based Unstructured-Data Collecting Framework in IoT Environment,” Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 25, No. 1, pp. 57-58, 2017.
W. J. Sung, “The Big Data Policy in the Public Sector from the Data Life Cycle Perspective,” Journal of Korean Association for Regional Information Society, Vol. 20, No. 2, pp. 25-41, 2017.
Y. S. Son, "Korean Financial New Deal "Data Exchange" Outstanding", ZDnet Korea, [Internet], https://zdnet.co.kr/view/?no20200512124640.
W. Y. Heo, "'Data Free Zone' pilot project linking public and private data," Digital Times, [Internet], http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no2018032702100251753001.
S. G. Hwang, W. Choi, S. J. Heo, M. G. Jang, M. Y. Lee, J. Y. Park, H. S. Won, and D. Kim, "Big Data Platform Strategy" Electronic Times, pp. 80-129, 2013.
M. G. Kim and J. H. Park, "Industrial Ecosystem Status and Major Issues of Big Data Platform," ETRI Insight, pp. 1-48, 2019.
J. Y. Lee, "The future of Big Data Platforms," LG CNS R&D Journal, pp. 1-16, 2013.
D. Y. Kim and Y. B. Kim, “Core ICT technologies in the 4th Industrial Revolution era: Big Data, AI, Cloud technology trends,” Journal of Korea Information Processing Society, Vol. 26, No. 1, pp. 7-17, 2019.
M. Y. Lee and W. Choi, “Trend of BIGDATA processing technology for Big Data analysis,” Journal of Korea Information Processing Society, Vol. 19, No. 2, pp. 20-28, 2013.
Y. J. Lee, "The government creates a specialized organization for Big Data... led by the 'NATIONAL INFORMATION RESOURCES SERVICE'," Digital Daily, [Internet], http://www.ddaily.co.kr/news/article_print.html?no130687.
E. J. Kim, M. S. Kim, and H, W. Kim, "Data Standardization for the Enhanced Utilization of Public Government Data" Knowledge Management Research, Vol. 20, No. 4, pp. 23-38, 2019.
Special Act on Improving the Quality of Life of Farmers and Fisheries and Promoting Development of Farming and Fishing Areas[Enforced Jul. 1, 2019] [Act No. 16121, Dec. 31, 2018, partially amended].
M. C. Lee, "Farmland electronic map 'farm map', used for agricultural administration and management," EDAILY, [Internet], https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId03007766622585024&mediaCodeNo257.
K. S. Yu, "'Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs', Start-up competition using public and Bigdata," dtoday, [Internet], http://www.dtoday.co.kr/news/articleView.html?idxno357634.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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