전세계 농업 2위 국가 네덜란드 농업 VS 대한국민 농업

한국과 네덜란드 농업의 차이점에 대해서
https://youtu.be/X37xYjnrBr4

대한민국은 이미 반도체, 조선, 바이오, K컬처, 방산 등 많은 산업이 발전해 있지만 유독 농업만큼은 전세계 하위권이다.

네덜란드는 인구 1700만에 1인당 총소득 5만불을 이루는 전세계 농업 2위 국가가 되었을까? 심지어 농업인의 평균 소득은 6만불이 넘는다고 하니 궂이 도시로 나가 일하는게 불필요해 졌다.

강호진 농무관님은 우리나라가 네덜란드와 같은 농업 대국이 되기 위해서는 3가지를 극복해야 된다고 이야기 한다.

1. 규모의 경제
- 농업인의 수익이 극대화 하려면 작물의 종류를 줄이고 대규모의 농작지를 가져야 한다. 네덜란드는 지난 70년간 이를 위해 경작지를 정리하고 한가지 작물을 대규모로 경작할 수 있도록 했다.

2. 네트워크 강화 (민간, 기업, 정부)
- 네덜란드의 농업은 조합으로 이루어져 있으며 민간, 기업, 정부가 서로 네트워크로 연결되고 밸리로 구성되어 있다.

3. 부정부패의 청산 - 시민의식의 성숙 - 장기적인 정부정책의 일관성 유지
- 땅면적에 비례하여 지급하는 기본경작비 등의 정부 지원금을 오롯이 농사에 투입하는 성숙한 농민의식 필요 강조
- 장기적 안목의 정부정책 일관성, 예민성 등이 필요

특히, 개인적으로 농업 연구 현장에 느낀 점은 2번 네트워크가 잘 안되어 있다는 점이다.
각 연구실은 도제 방식처럼 각자의 작물을 연구하는 연구실만 기술이 전수되었다.
다른 연구실과 굳이 데이터를 공유할 필요성을 못 느꼈으며, 각자 필요한 연구결과를 얻고 보고서를 작성해서 올리면 그걸로 족했다. 디지털 데이터의 공유의 필요성 조차 크게 못 느끼는 연구자도 많은 곳이 바로 농업 분야이다.

네트워크는 매우 중요하다.
연구는 연구로써만 끝나면 안된다. 연구의 결과는 실용화 단계에 반드시 이르러야 되며, 이를 위해선 민간도 연구 계획 단계에서부터 의견을 제시할 수 있어야 한다.
연구 중 만들어진 데이터는 서로 연결되고 공유되어야 한다.
예를 들어, 작물의 생애 전주기에 걸친 생육데이터와 환경데이터 그리고 기타 조건 데이터들은 나중에 민간에서 적용할 때에도 매우 중요한 데이터가 된다. 레시피를 안다면 거의 비슷한 맛을 내지만 모른다면 또 많은 시행착오를 겪어야 한다.


데이터의 공유는 어떻게 이루어 져야 할까?
- 데이터는 쉽게 공유되어야 한다. 입력이 자동화 되면 제일 좋고, 아니면 적어도 입력하기 매우 쉬워야 한다.
- 데이터는 측정하거나 실험장치에서 나오거나 할 수 있고, 반복구를 통해 여러번의 데이터가 나올 수 있다. 이를 입력하였을 경우 유효한 데이터인지 확인할 수 있어야 하며, 유효성 검사나 인공지능 기술을 통해 크게 벗어난 데이터들을 알려주거나 관리할 수 있는 기능이 있어야 한다.
- 데이터의 취득하는 측정방식이나 형식은 표준화 되어야 한다. 입력되는 템플릿도 표준화가 필요하다. 이를 위해서는 연구를 하는 네트워크의 각 주체들이 합의를 이루어야 한다.
- 데이터를 쉽게 보기 위해 통계(요약) 및 시각화 기능이 수반되어야 함. > 데이터의 오류, 누락 등을 점검할 수도 있다. 데이터를 처음 보는 사람도 쉽게 이해할 수 있어야 한다.
- 로우데이터는 원천데이터로써 통계(요약) 할 수 있다. 요약된 데이터(클린데이터)는 보고서 등에 쉽게 활용할 수 있다.
- 데이터는 만든 사람의 의도를 쉽게 알 수 있어야 한다. 주석이나 메모가 담겨야 한다.
- 데이터는 트랜드를 볼수 있어야 한다. 그래프 등으로 표현되어야 한다. (시각화 기능)
- 다양한 형태의 데이터가 공유되어야 한다. 측정데이터, 사진, 영상, 소리 등 다양한 멀티미디어 데이터도 공유할 수 있어야 한다.
- 데이터가 많기 때문에 쉽게 찾을 수 있는 검색기능이 수반되어야 한다. 아무리 좋은 데이터라도 몇십만건 몇 만건 이런건 보기 힘들다. 데이터를 특정 기간만 추출하거나 요약하거나 할 수 있어야 하며, 원하는 형태로 추출할 수 있어야 한다.
- 농업에서 생육데이터와 환경데이터는 같이 연동되어야 한다. 매우 중요함.
- 신품종 개발을 위한 표준작물과 연구작물의 비교 분석할 수 있는 기능이 필요.

데이터 공유 프로세스를 정리하자면,

쉬운 입력, 자동 입력(템플릿 적용-표준화) - 유효성 검사 - 오류 검출 - 메모입력 - 입력 완료 - 웹서버 자동연계 >>> 데이터 검색(상세조건) - 통계(요약) 추출 - 트랜드 분석(시각화) - 비교 분석 - 사진, 영상 검색 >> 원하는 형태의 데이터 추출

데이터 공유의 선행되어야 하는 가장 중요한 문제는 조직원들이 데이터 공유에 대한 필요성을 절실히 느끼는 것이다.

그 필요성과 기대효과에 대해 이해하고 합의가 이루어져야 하며, 관리자부터 노력을 아끼지 않아야 한다.
데이터 공유 전 데이터 취득과 관리에 대한 표준화 방안을 수립해야 되며,
데이터 수집, 관리, 활용, 보안, 권한관리 등 정책적인 부분도 합의가 필요하다.



데이터를 공유하면 어떤 일이 일어날까?
- 매일 측정데이터만 입력하여도 히스토리가 생긴다. 내가 어떻게 키웠는지 뭘했는지 스토리텔링 할 수 있다. 일지가 된다. 일지는 이후에 내가 해야 될 일을 상기시켜 주고, 시행착오를 줄여준다.
- 그 다음에 연구하는 사람은 데이터를 확인하고 시행착오를 줄일 수 있다.
- 새로운 아이디어를 얻을 수도 있다. 기상데이터를 통해 강수량을 파악하고, 물이 부족한 제주에서 빗물을 활용하여 바나나 스마트팜을 구축하였다.
- 문제를 해결할 수도 있다. 예를들어, 병충해가 많이 발생하는 환경데이터를 찾아내어 적정한 시기에 조치할 수 있다.
- 앞으로의 일을 예상해 볼 수 있다. 예를 들어, 작물의 생육과 환경데이터를 가지고 수확량을 예상한다든지, 기상데이터 분석을 통해 가뭄이나 홍수 등을 미리 대비할 수도 있다. 특정 시기에 적정한 환경이나 영양 조건을 만들어 줄수도 있다.
- 빅데이터 기반의 인공지능 딥러닝 모델을 만들 수 있다. 예를 들어, 병해충 예방 기술 개발을 위해 이미지 데이터 분석 기술로 위험도를 분석할 수 있다.





정부는 미래 농업을 위해 무엇을 해야할까?
선진국으로 갈 수록 ESG를 강조하게 되고, 저소득 약자를 보호하게 된다.
그리고 국민소득이 늘어감에 따라 고급화 되고, 품질이 뛰어난 제품을 원하게 된다.
정부는 이러한 미래 환경에 발 맞추어 정책을 펼쳐야 한다.
농업이 더 이상 더럽고, 힘들고, 돈도 안되는 산업이 아니라,
돈, 돈이 되는 산업으로 변모해야 된다.
돈이 되어야 뛰어난 젊은 인재들이 농업에 도전할 수 있다.

긴 안목을 가지고 농가의 수익성 창출에 이바지 할 수 있는 많은 지원 정책들과
민-관-기업이 함께 연구할 수 있는 연구환경 조성에도 힘써야 한다.

이를 위해서는 앞서 나왔던 규모의 경제를 갖추어야 하며, 네트워킹이 이루어져야 한다.
그런 다음에 도시농업이니, 스마트팜이니, AI농업이니 하는 것들이 의미를 가질 수 있다.

우리나라는 뛰어난 인프라와 기술을 갖추었다. 다른 산업분야에서도 엄청난 발전속도를 이루었듯이
농업분야에서도 앞으로 향 후 10년안에 엄청난 발전을 이루어낼 수 있다.
데이터의 공유는 이전 몇 십년간의 시행착오를 매우 단시간으로 줄여줄 것이며,
네덜란드 처럼 수익성과 환경을 같이 동시에 생각하는 미래 농업으로 발전할 것이라 믿어 의심치 않는다.