‘4차산업혁명’, ‘빅데이터’라는 단어는 이미 낮익은 용어가 됐다. 그만큼 우리 일상생활에서 익숙해졌다는 뜻이다. 특히 빅데이터는 선거, 교통, 상권분석, 교육, 스포츠 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 첨단 IT 기업과 회사들이 빅데이터를 활용해 다양한 혁신을 이루고 있는 것을 감안하면 빅데이터의 활용성은 더 빨리 눈앞에 다가오고 있다.

품질향상 등 활용성 증대
농업분야도 예외가 아니다. 이미 빅데이터를 통해 농업생산성을 높이거나 유통에 활용하는 것은 물론 품질향상 등에 활용하고 있다. 정보통신기술(ICT)이 발달하면서 쌓이고 있는 데이터의 가치가 갈수록 높아지고 있는 셈이다. 특히 ICT융복합 시스템인 스마트팜이 미래농업의 대안으로 떠오르면서 농식품 산업의 혁신을 가져올 것 이라는 기대가 커지고 있다. 스타트팜이 보급되면서 농업생산성 향상과 에너지 절감, 노동력 절감 등 농업현장 곳곳에서 효과와 효율성이 나타나고 있다.

국내 스마트팜은 2014년을 기점으로 본격적으로 확산되기 시작했다. 스마트팜은 작물의 생육과 환경데이터를 기반으로 최적의 생육환경 조성은 물론 품질과 생산성 제고를 추구한다. 이를 통해 농업경쟁력과 농가소득을 향상한다. 또한 노동력, 에너지, 농자재 등 투입산물의 최소화로 비용절감 및 환경보호를 통해 지속농업을 실현해 나간다는 방침이다.
아울러 시스템에 의한 정밀농업을 통해 단순반복 작업, 위험한 노동에서 벗어나 삶의 질을 제고해 나가고 있다. 스마트팜은 다양한 작물의 생육환경을 실시간 모니터링 하면서 데이터를 축적해 나간다. 보급 현황을 보면 면적 기준 2014년 60ha, 2015년 364ha, 2016년 1143ha 올해는 2088ha를 목표로 하고 있다. 아울러 양돈, 양계를 중심으로 올해 현재 310호 농가에 보급하고 있다. 양돈, 양계농가는 사료관리기, 축사별 급이기, 음수 관리기 등에서 가장 활용도가 높은 것으로 알려졌다. 또한 과수 및 노지밭작물 분야에도 일부 조성되고 있다.

스마트팜 보급으로 데이터 실시간 축적
보급 성과를 보면 사업 첫해인 2014년 대비 2016년 실적이 8~19배 확대됐다.
농식품부에 따르면 도입 후 생산성이 27.9% 향상됐으며 고용노동비는 15.9% 절감하는 것으로 집계됐다. 농장원격 관리로 확보된 여유 시간에 교육 등을 통한 기술향상과 소득증대 등 삶의 질 향상에도 기여하고 있다.
실제 충남 부여에서 스마트팜을 운영하는 A씨는 “기존 온실에서 생산되는 토마토의 평당 생산량이 30~40kg 정도이었지만 스마트팜으로 시설을 한 이후에는 평당 60~70kg이 생산될 정도로 생산량이 확연하게 달라졌다”며 “첨단 기술을 활용한 덕택에 균일한 농산물 생산이 가능해지고 노동력 절감 효과도 톡톡히 보고 있다”고 말했다.

온실 내외부 환경 및 생육정보 수집
스마트팜을 통한 성과가 나타나면서 빅데이터에 대한 인식도 달라지고 있다.
지난달 27일 열린 스마트팜 빅데이터 국제세미나에서 농림수산식품교육문화정보원 신기술융합실 양종열 실장은  “우수농가를 선정해 정보수집 및 저장, 분석서비스, 정보공유 활용을 위해 빅데이터를 수집하고 있다”며 “토마토, 파프리카 등 6개 품목 125농가에 대해 수집모델을 구축하고 있다”고 말했다.
정보수집 항목은 내부환경과 외부환경 등 환경정보를 비롯해 제어정보, 생육정보, 경영정보 등을 담고 있다. 환경정보는 온습도, 광량, CO2, 풍향 풍속, 일사량, 지온, 지습 등이다.
제어정보는 천창, 커튼, 유동팬 등 시설이다. 생육정보는 엽수, 경경(줄기두께), 화방거리 등이다. 아울러 인건비, 자재비, 출하량 등 경영정보 66개 항목을 수집하고 있다.
수집된 빅데이터는 환경데이터, 생육데이터, 생산량 데이터로 분류해 스마트팜 데이터로 추출한다. 광조건에 따른 완숙토마토의 수확시기의 변화를 상관분석과 완숙토마토의 생산량에 영향을 미치는 일사량 및 습도 등 7가지 유효 환경요인을 분석해 유효 요인을 도출한다. 이를 통해 생산성 향상을 위한 주요 환경요인 조합을 도출한다. 즉 생육단계부터 수집된 정보를 통해 의사결정에 도움을 주는 시스템으로 발전해 나간다.
빅데이터 수집은 농촌진흥청을 비롯해 농정원, 지자체에서 추진하고 있다. 이를 통해 신제품 개발, 인공지능 생육모델 연구, 농장 관제시스템, 교육컨텐츠 등에 활용하고 있다.
특히 우수농가에서 수집되는 온습도, 광, 관수, 양액 등 환경정보와 생육정보 등 영농정보를 타 농가에 제공(스마트팜 우수농가 벤치마킹 서비스)해 농작물의 생산성 향상에 활용한다.

모니터링 데이터 수확기 예측
사례를 보면 토마토 농장의 경우 각 화방의 착과시기를 모니터링하고 수확시기 예측에 활용한다. 이를 통해 수확량을 조절하고 시장 가격을 고려한 적기 출하로 농가소득 향상이 가능케 한다. 잠재 에너지 수요량 분석을 통해서는 작물에 필요한 에너지와 받는 에너지를 비교 분석해 에너지 운영의 효율성을 높인다. 즉 비효율적인 에너지는 절감하고 최적의 에너지 투입으로 생산절감 효과를 거두게 된다. 작물생육지표 정보는 농장주가 영양생장 혹은 생식성장을 강화할지 등 의사결정을 지원해 생육의 밸런스를 조절한다. 이는 선도농가의 작물생장 조건을 벤치마킹 할 수 있어서 품질 향상을 기할 수 있다. 또한 정기적으로 개화 속도를 측정하고 작물의 영양상태를 판단하는 정보를 통해 개화와 착과시기 간격을 분석해 최적의 생육상태를 파악하는데 도움이 된다.

병해충 정보 등 공유 및 첨단 농업실현 계기
아울러 화방과 CO2, 주야간 온도 등의 정보를 수집해 최적의 생육환경을 조성할 수 있다.
농정원 관계자는 “스마트팜 선도농가의 생육환경,병해충 관리 정보 등의 데이터 공유를 통한 생산성을 향상하는 과제가 남아있다”며 “빅테이터가 최적의 에너지 투입, 품질 향상을 위해 지속가능한 첨단 농업을 실현하는 만큼 빅데이터의 활용성은 더 증대 되고 있다”고 말했다.
아울러 빅데이터의 활용도를 높이기 위해 기업은 빅데이터 분석, S/W탑재 및 추가서비스 제공 등을 통한 스마트팜 보급 제품의 성능을 향상하고 연구기관에서는 현장에서 수집된 정보를 분석해 생산성 향상, 기술의 추가연구 및 최적의 생육모델이 농가에 제공될 수 있도록 하는 것이 중요하다고 지적했다. 하지만 농업분야에 빅데이터는 갈 길이 멀다는 지적도 있다.

농식품신유통연구원 김동환 원장(안양대 교수)는 “빅데이터로 부를 만한 데이터가 확보되고 축적돼 있는지 의문”이라며 “빅데이터의 중요성이 강조되고 있지만 실제 기초적인 데이터의 수집과 축적에는 관심이 없고 분석, 이용에만 집중하고 있다”고 지적했다.
이는 총알이 없이 근사한 총을 만드는 것과 같다는 것. 빅데이터 분석이 의미를 가지기 위해서는 무엇보다도 먼저 데이터의 수집과 축적에 관심을 가져야 한다고 강조했다.