농식품 빅데이터, 농산물의 가격 안정화 돕는다

4차산업 혁명에 따른 인공지능에 대한 관심의 근간에는 빅데이터가 있다. 이는 농업 분야도 예외가 아니다. 데이터를 활용한 정밀농업, 스마트농업, 유전체 분석, 소비패턴 분석 등에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 빅데이터 분석은 가격이 큰 폭으로 변동하는 농산물의 가격 안정에도 활용될 것으로 기대되고 있다. 수급예측 시스템을 정교화할 수 있기 때문.

농산물 가격의 불안정성은 농가의 소득 안정성을 해칠 뿐 아니라 소비자 후생에도 도움이 되지 않는다. 특히 배추, 무, 고추, 마늘, 양파와 같은 채소류는 재배면적 변동이 심하고 기상조건에 영향을 받아 가격의 폭등락 현상이 되고 있다. 정부는 그동안 수매비축, 수급안정사업, 농업관측사업 등을 통해 주요 채소류의 가격 안정화를 도모하고 있으나, 여전히 가격 불안정성의 문제를 해결하는 데 어려움을 겪고 있다.

현재 농식품의 생산과 유통 그리고 소비 분야에서 다양한 데이터가 수집되고 있다. 생산 측면에서는 통계청의 생산면적 및 생산량 정보, 기상청의 기상정보, 농경연의 관측정보, 농정원의 농업경영체 DB 정도 등이 제공되고 있으며, 유통 측면에서는 농정원의 도매시장 농정원의 도매시장 전자경매 정보, 이력추적 정보, 농협 등 산지유통조직의 계약과 수매 그리고 저장 현황 정보가 수집된다. 소비 분야는 농협의 소매가격, 소매물량, 농진청의 소비자 패널 조사 정보, 농경연의 소비패턴 조사 정보 등이 수집되고 있다.

하지만, 쏟아지는 방대한 농식품 생산과 유통 관련 정보를 농업인에게 보다 효과적으로 제공하기 위해서는 고전적인 계량데이터뿐만 아니라 정형·비정형 빅데이터 활용이 필요하다. 또 농산물 수급에 큰 영향을 미치는 농업인의 재배의사결정 예측 정보가 필요하다. 마지막으로는 각 기관을 통해 산발적, 중복적으로 제공되고 있는 수급관련 정보의 통합을 통한 활용도 제고가 필요하다.

여기애 농식품신유통연구원은 빅데이터기반 채소류 수급예측시스템(BIGFOS)을 개발하였다. BIGFOS는 기존 가격, 식부면적, 작황과 같은 데이터는 물론 대형유통업체의 POS데이터, 농업기상데이터, 인터넷상의 비정형데이터, 해외 시장 및 수급 동향 등을 광범위하게 수집하여 제공하고 있으며 인공신경망 알고리즘에 의해 미래 가격을 예측하고 있다.

특히 기존에 생산자 및 전문가 조사에 의존하던 산지 작황 및 저장량 정보를 농협 및 농업법인과 같은 산지조직의 생산유통정보시스템을 개발, 보급함으로써 정보수집의 효율성과 정확성을 높였다. 산지조직 생산유통정보시스템은 산지조직이 수집한 재배면적, 작황, 저장량 등을 실시간으로 집계, 분석함으로써 생산 동향을 정확하게 파악하고자 개발됐다.

김동환 농식품신유통연구원 원장은 "향후 빅데이터를 활용한 수급예측 시스템의 활용도와 정확도를 높이기 위해서는 관련 정보의 수집과 축적이 체계화되어야 한다"면서 "특히 산지에서부터 작부면적, 작황 등 기초데이터를 정확하게 수집하고 축적해야한다"고 말했다. 아무리 탁월한 데이터 분석 시스템이라도 적절하고 정확한 데이터가 없으면 무용지물이 된다는 것. 이에 보다 실효성을 높이기 위해 농식품 분야의 유통데이터를 확충하고 정비해야한다는 입장이다.

김 원장은 "농림축산식품부는 물론 농협, 농수산식품유통공사(aT) 등에서는 수급관련 기초 데이터 수집에 관심을 가져야하고, 산지의 식부면적, 작황, 저장량 등을 실시간으로 파악할 수 있도록 산지조직에 생산유통 정보시스템을 적극적으로 보급해야한다"고 당부했다.



윤종옥 기자 yoon@thekpm.com