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빅데이터가 농업부문을 혁신하는 5가지 방법 ①

  • 김철호 기자
  • 2020-01-21 07:20:00
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빅 데이터와 분석은 현대 세계의 수많은 산업을 개선하고 변화시키는데 도움을 주고 있다. 그러한 기술이 하는 가장 영향력 있는 일은 운영 및 재무 활동에 대한 상세하고 실시간 통찰력을 제공하는 것이다. 따라서 농업분야에서는 빅데이터와 분석을 통해 가장 큰 효율성과 개선 효과를 볼 수 있다.

예를 들어, 농부들은 수확량, 비료 수요, 비용 절감을 계산하고 심지어 미래 작물에 대한 최적화 전략을 파악하기 위해 데이터를 사용하고 있다.

문제는 빅데이터 기술이 얼마나 혜택을 제공할 수 있느냐가 아니라, 실현가능성에 있다. 어떤 방법으로 농가에 빅데이터를 적용할 수 있는 지 방법론적 부분에서 고민이 필요하다. 따라서 빅데이터가 농사의 여건이나 운영을 개선하는 다섯 가지 방법은 다음과 같다.

자연 동향 모니터링

농사나 농업에서 치명적인 위험요인은 농작물이 농사꾼들의 통제에서 벗어났을 때 주로 발생한다. 예를 들어, 해충과 농작물 질병은 폭풍이나 극한 기후와 같은 자연 재해와 마찬가지로 전체 수확량을 감소시킬 수 있다. 빅 데이터가 존재하기 전에는 사건을 예측하는 것이 거의 불가능했다. 경험 있는 농부들은 해충 문제의 명백한 징후를 발견할 수 있겠지만, 이미 너무 늦어버린 경우일 때가 많았다.

빅데이터와 모니터링 기술은 질병 등 사건을 추적할 수 있고, 예측까지도 할 수 있다. 과거 및 현재 데이터를 시스템에 공급하고 유효한 알고리즘을 통해 통찰력을 추출함으로써 데이터 과학은 효과적으로 미래의 산출량을 높일 수 있다. 이것은 농부들과 공급망 이해관계자들을 전반적으로 많은 돈을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 유통 패턴과 공급을 용이하게 하는데 도움을 줄 수 있다.

빅데이터는 현대 기술을 특정 분야로 편입시키는 원동력이 된다. 무인정찰기나 드론은 상공으로 날아가서 육지 패턴을 평가하는 데 사용될 수 있다. 수집된 지도 데이터는 분석하여 유용한 정보를 찾을 수 있다. IoT 센서는 원격으로 농경지와 작물들을 추적·모니터링할 수 있다.

진일보된 농작물 추적

농장 또는 농사에서 농부는 종종 특정 공급자나 파트너에게 생산한 몫을 나눈다. 전통적인 경로와 달리, 농부들은 최근 수확량의 일정량을 지역 식료품점이나 백화점 체인에 보낼 수도 있어서다. 따라서 누가 농업에 협력했든 간에, 특정 작물이 언제 얼마나 많이 준비될 것인지 정확하게 아는 것은 항상 가능하지 않다. 이는 소비자측의 수요 변화와 맞물려 심각한 공급 문제를 초래할 수 있다.

빅 데이터는 공급망에서 발생하는 몇가지 문제들을 완화할 수 있다. 계절마다 농작물과 수확량에 대헤 더 많이 관리감독을 할 수 있어서다. 이는 함께 일하는 농부들뿐만 아니라 유통업자, 포장업자, 소매업자 등을 포함한 공급망을 따라 있는 다른 모든 사람들에게도 적용된다. 데이터가 전달되면, 모든 사람들이 예상보다 더 많은 양을 포함하거나 더 적은 양을 포함하든 간에 현재 진행 상황에 대비하는 데 진정으로 도움이 될 수 있다.

리스크 평가

일반적으로 경영진 및 기획팀은 종종 세부적인 위험 평가 보고서를 활용한다. 지금까지, 그것은 농업 세계에서는 결코 가능하지 않았다. 확실히, 경험에 따르면 특정한 조치를 취하는 것은 명백한 결과를 초래할 수 있지만, 데이터 기반 위험 평가는 그것보다 훨씬 더 많은 것을 제공한다.

빅 데이터를 사용하면 거의 모든 시스템, 결정 또는 이벤트를 위험 분석 계획에서 고려할 수 있다. 모든 실수나 잠재적인 장애물들은 적절한 해결책뿐만 아니라 기대되는 결과들의 목록과 함께 설명될 수 있다. 농부들은 조치를 취하는 것이 농작물 전체를 파괴하지는 않을 것이라고 확신할 수 있다. 더 중요한 것은, 그들은 피해를 최소화하기 위해 실시간 데이터를 사용할 수 있다는 것이다.

김철호 기자 news@smartfn.co.kr
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