오늘날 우리나라 농업은 저출산·고령화에 따른 인구 감소와 기후변화 등 불확실성에 맞닥뜨렸다. 그 안에서 효율성을 높이고 지속 가능한 발전을 끌어내야 하는 것이 새 시대 농업의 과제가 됐다. 이를 가능하게 하는 것이 ‘데이터 기반 농업’이다.
데이터 기반 농업은 농업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 이를 인공지능(AI)과 디지털 기술로 분석해 농업의 생산성과 자원 관리의 효율성을 극대화하는 방식이다. 센서, 드론, 위성 이미지 등을 활용해 실시간으로 토양과 기후, 작물 상태를 모니터링하는 것이 대표적이다. 농업인은 분석된 데이터를 바탕으로 작물의 성장도를 예측하거나 병해충을 관리할 수 있고, 작물과 환경에 최적화된 자원을 투입할 수 있다. 한마디로 농업인이 의사결정을 하는 과정에 데이터가 똑똑한 비서 역할을 하는 것이다. 이 때문에 데이터 기반 농업은 생산성 향상뿐만 아니라 환경보호와 지속 가능한 농업을 실현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다.
데이터 기반 농업의 중심에는 AI가 있다. 마이크로소프트의 농업 조력자(Copilots in Agriculture) 기술이 선두 주자다. AI와 데이터를 결합해 농업 경영을 혁신하는 기술로, 농가 단위 소규모 데이터부터 농장 단위의 빅데이터까지 수집·분석해 농업인이 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 돕는다.
예를 들어 농업인이 ‘농업 조력자’에게 음성으로 “오늘 날씨가 어떻게 되지? 그럼 난 오늘 농작업을 어떻게 하면 될까?”라고 물으면 농업 조력자는 상황에 맞게 농작업 일정 등을 안내해 준다. 파종 적기나 작물 생육 상태, 수확 시기, 병해충 발생 가능성 등을 실시간으로 파악하고 있기 때문이다. 이는 농산물의 품질 향상과 생산성 증대로 이어져 효율성을 극대화한다.
농촌진흥청 역시 농업 조력자의 방향으로 데이터 기반 농업을 실현하기 위해 ‘농업 데이터 플랫폼’을 구축하고 있다. 농진청 연구 과정에서 생산되고 취합된 데이터를 AI로 분석해 농업 현장에 적용하는 것이 핵심이다. 농업인이 작물에 병해충 흔적을 촬영해 플랫폼에 입력하면 AI가 기초 정보부터 방제에 필요한 약품까지 한 번에 안내한다. 현장에선 병해충 피해 현황과 확산 방향 등을 파악해 돌발상황에도 신속하게 대응할 수 있다.
특히 기후변화로 인해 날씨 예측이 쉽지 않은 상황에서 데이터 기반 농업은 빛을 발하고 있다. 농진청이 빅데이터를 기반으로 한 ‘농업 기상재해 조기경보 시스템’을 개발하고 전국으로 확대 적용하면서다. 농업 기상재해 조기경보 시스템은 기상 데이터를 모아 농장 단위별로 재해 발생 가능성을 예측하고 재해 종류에 따른 작물·생육단계별 대응 지침을 제공한다.
최근에는 작물의 유전체 정보, 표현체 정보 등 빅데이터 기반의 AI, 딥러닝 기술 활용이 돋보인다. 디지털 기술을 품종 개량에 활용해 육종 기간을 단축하고 효율성을 향상하는 ‘디지털 육종’을 적극 활용하는 것이 그 예다. 표현체 연구 시설과 장비, 슈퍼컴퓨터 도입으로 디지털 육종에 필요한 빅데이터를 초고속 분석해 기후변화 대응 신품종 개발에 속도를 낼 예정이다.
AI와 데이터는 미래 농업의 필수 도구다. 농업 생산성과 효율성을 극대화하며 기후변화와 인구 감소 등 복잡하게 얽힌 문제를 해결하는 데에 유용하다. 농진청은 앞으로도 우리 농업을 첨단 융복합 기술에 기반해 세계 흐름과 발맞춰 발전시켜 나갈 것이다. 또 데이터 기반 연구개발 노력이 농업 혁신과 지속 가능한 발전에 보탬이 되리라는 신념으로 최선을 다할 것이다.
