급격히 감소하는 쌀소비와 반대로 밭 작물에 대한 수요는 증가하고 있는 추세인 가운데 앞으로의 농업 정책은 밭 농업 중심으로 옮겨가야한다는 주장이 지속적으로 힘을 얻고 있다

농식품신유통연구원은 지난 17일 서울 양재동 aT센터에서 전남대학교 산학협력단이 주최하고 농식품신유통연구원이 주관하고 농촌진흥청이 후원하는 “한국농업의 중장기 미래 결정요인 - 빅데이터와 밭 기반 정비” 토론회를 개최했다.
주제발표 1에서 조용빈 농촌진흥청 농업빅데이터팀 팀장은 ▲ ‘농업빅데이터 수집 및 활용방안’을, 주제발표 2에서는 김연중 한국농촌경제연구원 선임연구위원의 ▲ ‘빅데이터를 이용한 밭농업 기계화 방안’을, 주제발표 3에서는 유승환 전남대 지역바이오시스템공학과 교수의 ▲ ‘농업생산환경 빅데이터와 공간데이터를 활용한 밭 이용방안’을 주제발표 4에서는 조인호 더아이엠씨 이사의 ▲ ‘비정형 기상데이터를 활용한 농업예측 모형’을, 주제로 발표했다.
김동환 농식품신유통연구원장의 진행으로 진행된 종합토론에서는 강혜정 전남대학교 교수, 배승종 서울대 그린바이오과학기술원 연구교수, 백순미 통계청 사무관, 김기주 농림식품교육문화정보원 팀장이 열띤 토론을 펼쳤다.

더 높은 가치창출 위한 데이터 연계 활성화 지원 필요
정보통신기술의 발전으로 데이터 수집이 용이하고 4차 산업혁명의 근간으로 빅데이터 활용이 부각되면서 데이터 기반 행정 활성의 필요성이 꾸준히 증가하고 있는 추세다. 특히 농업 분야에서는 농업통계 및 부서별로 행정통계를 각각의 부서 목적에 따라 생산하고 있지만 연계 활동이 부족해 맞춤형 연계활용이 부족하고 그에 따른 농정 및 지도 사업도 부족한 실정이다.

해외의 경우 가까운 일본과 중국만 보더라도 데이터를 기반으로 한 정밀 농업을 추진하고 있다. 일본은 총리 주관의 ‘농업정보 창출, 유통촉진 전략’을 수립했으며 농림수산성은 로봇 및 ICT 기술을 활용해 스마트 농업을 지원할 5대 분아로 정밀 농업을 선정하고 데이터 기반 정밀 농업을 추진 중에 있다. 중국은 자국 상산 데이터의 해외 반출을 막는 법을 작년 6월 제정하였으며 농업부에서는 농업·농촌 빅데이터의 공개, 보호 등와 관련된 규정을 연구·제정하고, 데이터의 수집, 전송,저장,이용,공개 등에 대한 관리를 하고 있다. 이를통해 농업빅데이터의 중점 추진방향은 ICT융합과 측정된 데이터를 기반으로 한 미래성장 농업을 육성해 나간다는 것이다. 조 팀장은 “이를 위해 농업빅데이터 수집 시 자료의 표준화가 필요하며, 농업빅데이터 생태계를 구축하여 데이터 간 유통을 강화해야한다”고 강조했다.  

지형적 특성 및 실제 재배작물 정보
고려한 연구 미비
밭작물이 농업의 주요 소득원으로 부각되면서 밭이 농업의 핵심자원으로 인식되고 있으며 경쟁력 강화 필요성이 증대되고 있다.
농진청의 자료에 따르면, 양파수확기를 1시간 사용하는 경우 인력대비 효율성은 31배에 달하는 등 밭농업 패러다임 변화의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 밭 농업은 규모의 영세성, 분산입지, 소량·다품목 생산 특성을 갖고 있으며, 미흡한 기반정비와 2016년 기준 58.3%의 낮은 기계화율 문제는 풀어야 할 숙제다.

정부는 1994년부터 주산지 및 집단화된 밭을 대상으로 밭기반 정비사업을 꾸준히 추진하고 있다. 하지만 2012년까지 1차 밭 기반정비사업의 정비율은 전체 밭 면적의 13.2%에 불과하다. 대책이 필요한 일부 품목의 경우에도 일정 규모 이상 지역단위로 단지화 된 경우에만 기반정비, 기계화 지원 등 정책 사업을 추진이 제한적으로 진행되는 한계를 가진다. 빅데이터를 이용한 밭농업 기계화 방한 주제 발표에서 김 선임연구위원은 “향후 첨단 융합 기술을 기반으로 하는 스마트 밭농업, 정밀농업이 확대되어, 드론과 로봇을 통해 농약 및 비료를 살포하고, 무인트랙터, 주동파종-수확기를 통해 노동력 문제를 해결할 수 있을 것으로 보인다”며 “또한 빅데이터를 기반으로 한 정보수집, 분석, 이용기술이 융·복합 된 시스템이 발전되어 자원을 효율적으로 이용해 생산계획에도 연계되어 시장선호도를 분석하고, 농업서비스플랫폼 등을 수립할 수 있을 것이라 생각한다” 고 말했다.