2023년 제1회 KosFarm 전문가 좌담회 

<스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼의 효율적인 운영을 위한 당면과제> 

스마트팜연구개발사업단(이하 사업단)은 지난 3월 24일 서울 용산역 ITX-3 회의실에서 2023년도 ‘제1회 전문가 좌담회’를 개최했다. 스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼의 안정적인 운영과 활용기반 구축을 위해 마련한 이번 좌담회는 김유빈 SMT정보기술 소장의 발제를 시작으로 빅데이터 플랫폼 주요 운영현황을 점검하고 당면과제 해결을 위한 다양한 방안을 모색했다. 이 자리에는 류재준 네이버클라우드 이사, 안정훈 농촌진흥청 지식정보화담당관실 사무관, 전성기 한국임업진흥원 빅데이터실 실장, 박흔동 (주)지농 대표이사 등 전문가들이 참석해 스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼의 지속 가능한 활용 방안에 대해 자유로운 토론이 이어졌다. 조성인 사업단장은 “스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼은 사업단에서 지원하는 연구과제의 개발과 실증과정을, 사용된 데이터와 함께 체계적으로 관리함으로써 연구성과물의 신뢰성을 높이고 사업화를 촉직하는데 일차적인 목적이 있으며, 데이터 품질확보를 통한 연구활용도 제고, 클라우드 서비스 중심의 플랫폼 운영체계 최적화 등에 만전을 기하겠다”고 강조했다.

김유빈 (SMT정보기술 연구소장) 

사업단의 스마트팜 R&D 빅데이터 플랫폼(이하 R&D 플랫폼) 외에도 이미 여러 곳에 서 선행적으로 스마트팜 빅데이터 플랫폼 모델을 운영하고 있다. 농림수산식품교육문화정보원을 중심으로 운영되는 ‘스마트팜코리아’, 스마트팜혁 신밸리, 농촌진흥청의 ‘스마트팜 최적환경설정 안내서비스’, 한국지능정보사회진흥 원(NIA)과 네이버클라우드가 운영하는 ‘농업분야데이터거래소’, 한국임업진흥원의 ‘산림빅데이터거래소’ 등이 있다. 오늘 다룰 R&D 플랫폼은 연구자들이 연구한 데이터를 수집·분석·모델화·활용할 수 있는 시나리오 기반의 포털이라 규정할 수 있다. 스마트팜 연구데이터 수집, 분석, 연구결과 관리, 데이터추적, 저작권보호, 교류, 공유 등의 서비스를 통한 연구역량 강 화와 스마트팜 가치 창출이 목적이다. 현재 R&D 플랫폼에 적재된 데이터는 정형데이터와 비정형데이터로 나눌 수 있다. 특정 포맷에 맞게 생산된 정형데이터는 약 3억 건이 등록돼 있으며 연구분야별로 따 지면 ‘환경+제어’ 분야가 약 1억7,877만 건, 품목별로 보면 과채류가 약 1억1,742만 건으로 가장 많았다. 이미지, 영상 등의 비정형데이터는 약 34테라바이트가 적재돼 있으며 연구분야 별로는 ‘생육+환경’이 약 1만9,006기가바이트, 유형별로는 영상이 2만8,653기가바이트로 가장 큰 비중을 차지했다. R&D 플랫폼의 기대효과는 전 과정의 연구자 데이터 수집·적재·분석·활용이 가 능한 빅데이터 시스템으로서 연구데이터 수집뿐 아니라 △스마트팜 연구목적에 맞 는 다양한 유형의 데이터 수집과 정제데이터 제공 △타연구자도 활용 가능한 데이터 셋 공유 △연구자 관리, 산출물 관리, 데이터 분석 환경지원, 분석 시각화 제공 △빅 데이터 수집-가공, 분석-모델개발, 서비스 활용의 선순환 체계 확립 △서비스 활용의 선순환 체계 확립을 통한 스마트팜 혁신 성장 생태계 구축 △연구 모델의 데이터 마트 기반 마련 등이다. 앞으로 △데이터 활용 시 데이터 저작권 문제를 어떻게 처리할지 △ 적재 데이터 품질관리 측면에서 데이터들이 제대로 수집되고 연구 목적에 맞게끔 적재·관리되는지 △다른 연구자들이 공유·활용 할 수 있을 만큼 신뢰성을 확보할 수 있을지가 관건이다.

류재준 (네이버 클라우드 총괄이사) 

사업적으로 봤을 때 빅데이터 플랫폼은 데이터를 잘 모아서 판매하고 수익을 내야 한다. 하지만 농업 분야에서 센싱 데이터 외에 일일이 조사원에게 인건비를 투입 하며 데이터를 생산할 수 있을 것인가? 불가능하다. 결국 농업인이 직접 데이터를 생산해야 한다. 하지만 농업인이 데이터를 생산하도록 할 이유를 만들지 않으면 안 될 것이며 이 부분을 고민하고 있다. 현재 생각하고 있는 방안은 첫째로는 농업 명장의 라이센스화, 두 번째는 네이버 의 ‘하이퍼클로바’라는 언어모델을 활용해 말로써 영농일지를 작성할 수 있게 하 는 것이다. 전자는 명장의 브랜드화를 통해 명장의 데이터와 노하우를 공유하며 명장과 명장 라이센스에 참여한 농업인 모두가 이익을 볼 수 있는 구조를 만드는 것이다. 후자는 영농일지 데이터와 이미지·영상 데이터를 결합해 의미 있는 데이 터가 생성되길 기대하고 있다. 데이터 수집의 방법론적인 측면도 고민해야 한다. 지금까지 많은 데이터를 생산 했지만 실제 데이터가 필요한 사람의 의견은 없었다. 데이터를 활용하는 사람들 의 의견을 받아야 한다.

박흔동 ((주)지농 대표이사) 

R&D 플랫폼은 연구자들이 어떤 걸 연구했는가 공개하고 다른 사람이 활용할 수 있도록 한 일종의 특허정보시스템으로 볼 수 있을 것 같다. 연구자들이 뭔가 연구 하고자 할 때 정보탐색비용이 가장 많은 비용을 차지한다. R&D 플랫폼은 이를 획 기적으로 줄일 수 있을 것으로 생각된다. 현재 특정 서비스를 구현하기 위해 특정 데이터가 필요한 기업들이 있을 건데, 필 요한 데이터가 빅데이터 플랫폼에 올라온다면 그 기업은 이 데이터를 얼마에 사고 팔 수 있을까를 고민할 것이다. 데이터의 수요, 공급, 가격 등이 빅데이터 플랫폼 내에서 잘 안내되고 연결된다면 의미 있을 것으로 생각한다. 이런저런 데이터가 얼 마에 거래되는지 알 수 있다면 데이터 판매를 위해 데이터를 생산하는 기업도 나올 것이며, 좋은 데이터 수집기술을 개발해 원가절감하며 판매하는 기업도 나올 것이 다. 하지만 지금은 어떤 데이터를 얼마에 구매하겠다고 나선 곳이 거의 없다. 이런 서비스가 빨리 안착했으면 한다.

안정훈 (농촌진흥청 지식정보화담당관실 전산사무관)  

농진청은 2017년부터 데이터 수집·관리 시스템을 운영해왔고 새 정부가 들어서 면서 농업R&D 데이터 플랫폼이 새 과제로 추진돼 그간의 노하우를 담아 설계 준 비 중이다. 사업단의 R&D 플랫폼은 스마트팜 데이터 중심이지만 우리는 실험실의 실험 장비부터 노지, 축산분야의 생체데이터까지 전체적으로 수집할 계획이다. 그간 운영 경험을 살펴보면 어려운 점이 많다. 먼저 연구자와 정책결정자의 생각 이 상충된다. 연구자는 자신이 연구하려고 데이터를 모으지만 정책결정자는 데이 터가 민간에 널리 사용돼 국가적 파급효과가 발생하길 원한다. 두 번째는 데이터의 표준 문제로 연구자들마다 수집희망 항목이 달라 표준을 정하기 어렵다. 일단 우리 는 113개 작목과 36개 기능에 대해 참고형으로 표준을 만든 상태다. 그 다음으로 데 이터의 품질문제다. 결측·오측 문제는 작물 생육기반모델을 통해 해결하고자 하 며 가치가 떨어지는 단편적 데이터 문제는 원인 값과 결 과값을 연계하고 관리할 수 있는 방안을 고민 중이다.

전성기 (한국임업진흥원 빅데이터실 실장) 

임업진흥원은 초기에는 데이터를 왜 모으는지 모르는 상태에서 모으다 보니 매력 적인 데이터가 없었다. 이를 해결하기 위해 타 산업에서 우리 데이터를 활용할 수 있는 방안을 탐색했다. 우리의 전략은 크게 프로브(prove) 플랜, 매쉬업(mash-up) 플랜, 어댑트(adapt) 플러스 등 3개로 나눌 수 있다. 프로브 플랜은 어떤 현상이나 문제점을 산림데이터 로 증명하는 것이며 매쉬업 플랜은 우리 데이터와 타 산업 부문의 데이터를 융합해 다른 가치와 비즈니스를 만드는 분야다. 어댑터 플러스는 산림과 다른 영역을 연계 해서 시너지를 만드는 것이다. 연구자들의 데이터를 타 산업에서 사용하게 하거나 타 산업이 농림업 분야로 진입 해서 새로운 서비스를 만들도록 하는 게 중요하다. 아울러 우리 분야 안에서 모든 문제를 해결하려는 것보다 타 분야의 문제를 해결해서 산업을 키우는 게 더 중요할 수도 있다. R&D 플랫폼도 산업 분야로 확장해서 연구데이터를 쓸 수 있도록 기반 을 마련해야 한다.