VOL. 175 May 2021
2020년 FAO(Food Assistance Convention, 식량원조협약) 등 15개 국제기관의 조사에 따르면,
코로나19 이후 세계식량부족 인구가 1억 3천만 명에서 2억 7천만 명으로 2배 이상 증가했다.
여기에 기후변화 등 식량 산업과 관련된 다양한 이슈들도 늘어나면서 농업과 축산, 수산 분야의 중요성이 더욱 높아지고 있다.
최근 코로나19와 더불어 전체 인구 수 증가, 이상기후, 농업인구 감소 등 다양한 요인으로 세계 식량 산업의 환경과 구조가 변화하고 있다. 특히 데이터 수집 및 디지털·지능화를 통해 ICT 기술이 식량 산업에 적용되고 있다. 이 중에서도 시설원예, 축산, 수산, 안전 먹거리 등의 분야에 지능정보 기술을 접목하여 노동력 절감, 생산성 향상, 개인화 소비, 유통 및 수출 등 전반적인 과정의 효율을 높이는 스마트 팜(Smart Farm), 애니멀 팜(Animal Farm), 아쿠아 팜(Aqua Farm)이 등장하면서 식량 산업 전반이 빠르게 지능화되고 있다.
ICT를 활용한 관련 산업은 정밀농업, 시설원예, 스마트축산, 양어 및 기타 산업 등으로 분류할 수 있다. 농·축·수산 분야에 적용되는 ICT는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷), 빅데이터, 인공지능, 디지털 트윈 기술이 중심이다. 이러한 기술들을 바탕으로 전문가들은 각 분야에 새로운 시스템을 만들어 기후변화, 에너지, 질병을 극복하고 있다. 또한, 근로환경과 공공 산업의 육성 등 산업과 농·어촌 사회 문제해결을 통해 경쟁력 향상을 향상시키며 새로운 부가가치를 창출하고 있다.
농·축·수산 분야에서도 데이터를 중심으로 ICT를 적용하는 사례가 많아지고 있다. 우리나라도 생산, 유통, 소비에 이르는 전주기 데이터를 중심으로 하는 플랫폼을 마련하고, 데이터분석 지능화를 통해 선진국과 기술격차를 해소하며 개발한 기술을 현장에 적용해 검증할 필요가 있다.
농업선진국으로 알려진 네덜란드의 농·축산 분야의 생산인구는 총인구의 2% 수준이지만 식품 가공산업과 수출이 전체 산업에 큰 비중을 차지한다. 이는 최첨단 기술에 힘입은 높은 생산성과 국가 차원의 지원, 기업의 연구 협력 덕분이라고 말할 수 있다. 이런 선진국의 기업형 기술의 일부가 국내에도 도입되고 있지만 아직은 기후와 먹거리 등의 차이로 동일한 수준의 생산성을 얻는 것이 매우 어렵다. 결국 우리나라에 적합한 관련 기술개발이 꼭 필요하며, 향후 우리나라와 유사한 기후를 갖는 나라로도 진출하기 위한 해외 산업으로의 발전이 필요한 이유이기도 하다.
농업, 축산업, 수산업 분야의 최근 동향을 살펴보면 기후변화와 생산인구의 고령화에 대응하고 생산성을 향상하기 위한 자율·밀폐형 온실 및 자동화 중심으로 기술이 개발되고 있다.
먼저 농업의 경우, 세계 최고 수준의 농업 생산성 실현기술 보유국인 네덜란드는 생산시설 통합관리 시스템 및 원천기술 확보를 통해 세계시장을 선점하고 있다. 특히, 일본은 농업의 자동화·지능화에 따른 고품질 생산 및 노동력 절감을 동시에 달성하는 생산 시스템 개발을 추진하고 있다. 우리나라의 경우, 클라우드 기반 서비스를 모델이 핵심을 이루고 있으며, ETRI, 농촌진흥청 등에서 딸기, 토마토, 파프리카 등의 고소득 원예작물을 중심으로 병해, 생육 판정 및 예측기술에 딥러닝을 활용한 AI 기술을 활용하고 있다.
축산업의 경우, 오스트리아는 센서를 통해 젖소의 사료섭취, 움직임, 체온, pH 등의 데이터를 기반으로 지역별, 규모별, 축종과 품종별 최적의 사육관리 시스템을 제공하여 건강 진단 및 치료 방법에 대한 서비스를 제공한다. 스웨덴의 경우, 우유의 질과 동물 건강을 보호하며 지속 가능한 식품 생산을 가능하게 만들어 전 세계 낙농 시장을 선도하고 있다. 우리나라는 농림축산식품부의 지원으로 축산분야 빅데이터 구축사업을 진행하고 있으며 로봇 포유기, 한우·젖소 자동급이기 등의 국산화 개발 및 보급을 진행하고 있다. 또한 ETRI, 서울대, 농림 축산검역본부는 구제역 등 축산 질병 방어를 위한 플랫폼, 세계 최초 디지털 트윈 기술을 통한 AI 기반의 축산환경·에너지관리·동물행동 판정 및 예측기술 등 축산현장의 문제해결형 기술개발을 진행하고 있다.
수산업의 경우, 독일은 물고기 성장의 핵심 변수인 물의 아질산염, 암모늄 및 산소 함량 등을 조사하고 양식장의 수질, 유속, 수온, 용존 산소량 등을 모니터링 할 수 있는 30여 종의 비디오 감시장비, 스마트 센서를 활용하고 있다. 또 노르웨이는 양식산업 전주기를 디지털 데이터화하고 AI를 적용해 수산물의 생산·판매·소비 효율성을 높이는 양식산업 융· 복합 기술개발을 진행 중이다. 우리나라는 아직 걸음마 단계로 대부분 양식장이 타이머를 달아 하루 몇 회 사료를 반복 살포하는 방식으로 아직은 초보적인 수준에 그치고 있다.
농·축·수산 관련 기술은 살아 있는 생명을 다루는 산업이기에 타 산업과 비교 하여 환경, 생물, 질병, 에너지 등 변수가 많다. 해당 분야에서 인공지능 기술의 개발 및 활용이 더욱 절실한 이유이기도 하다. 현장 중심으로 농민과 어민이 단기적으로 사용 가능한 기술뿐만 아니라 중장기적으로 높은 가격, 대규모 시설의 투자가 가능한 분야의 기술개발도 필요하다. 또한 윤리적 생산과 소비라는 측면과 노령화되는 인구 구조에 적합한 선진국형 투자도 필요하다.
장기적으로는 실제 농가를 가상화하고 이를 기반으로 시뮬레이션을 통한 정밀한 제어, 예측이 가능한 디지털트윈 기술이 도입될 것으로 기대된다. 여기에 다양한 센서 정보 및 데이터를 통해 기후변화에 대응하고 에너지 비용의 최적화 및 대량 생산을 위한 무인화 기술이 필요하다. 또한, 생산-유통-소비를 연계하고 지속 가능한 전주기 지능화 플랫폼 중심 기술의 중요성이 더욱 커질 것으로 예측된다.
본 내용은 전자통신동향분석 36권 1호를 참고, 재구성한 글입니다.