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“채소단수 예측력 높이려면 주산지 생육정보 반영해야”

"기상변수 만으론 정확도 떨어져
정보 누락·입력오류 방지 중요"
인공신경망 이용 모형도 개발 중
농업기상관측 인력·예산 늘려야


채소 단수 예측을 고도화하기 위해선 주산지 생육조사 정보 및 인공지능 활용, 인력 및 예산 지원 등의 필요성이 제기됐다. 채소 단수 예측력 향상을 위한 연구를 진행해 온 이동현 농촌진흥청 박사팀은 지난 2일 농진청 회의실에서 ‘채소 단수 예측 고도화를 위한 전문가 세미나’를 개최, 전문가들의 의견을 수렴했다. 이 자리에서 이동현 박사를 비롯해 여러 전문가들은 채소 단수 예측을 높이기 위한 다양한 정책 사업을 제언했다.

▲채소 단수 예측 고도화를 위해선=이번 세미나에서 이동현 박사는 ‘생육정보를 이용한 단수 예측 모형 개발(가을배추와 무를 중심으로)’을 발표했다. 이 박사는 16개 작목의 시군 주산지를 중심으로 수집 중인 생육조사 정보를 가을배추와 무 단수 예측에 활용했는데 생육조사 정보를 반영할 시 가을배추의 단수 예측오차가 1.69%p 줄어들었고, 가을무도 3.32%p 감소했다. 좀 더 정확한 단수 예측이 됐다는 것.

이에 대해 이 박사는 “기존 기상변수만을 이용할 경우보다 시군 주산지를 중심으로 수집 중인 생육조사 정보를 활용할 경우 예측력이 향상됐다”고 전제한 뒤 “다만 생육조사 정보를 활용해 단수 예측력을 향상시키기 위해선 정보 누락이나 입력 오류가 발생하지 않도록 철저한 정보 관리가 필요하다. 담당자만 이용할 수 있는 생육정보도 일반에 공개해 활용도 제고와 제공되는 생육 정보의 신뢰성 및 유의성 개선을 위한 노력이 요구된다”고 설명했다.

‘인공 신경망을 이용한 고추 단수 예측 모형 개발’을 발표한 단국대의 이춘수 박사는 인공 신경망을 이용한 단수 예측 모형을 제시했다. 인공 신경망이란 인간의 두뇌가 사물을 인지하고 경험을 통해 추론하는 원리를 컴퓨터의 인공지능에 적용해 자료를 경험적으로 학습, 분석해 인식하고 예측하는 모형이다.

이 박사는 “기온, 강수량, 일교차, 상대습도, 일조시간 등 5개 기상변수를 모두 반영한 인공 신경망의 단수 예측력이 패널 및 적응 기대 모형보다 우수한 예측력을 보였다. 이는 인공 신경망이 채소 단수 예측력 향상에 기여할 수 있음을 의미한다” 며 “다만 자료 제약으로 기상변수만을 인공 신경망 투입변수로 반영했는데 단수에 영향을 미치는 토양의 물리적, 화학적 특성이나 병해충 정보 등을 반영할 경우 좀 더 정확한 예측력 향상이 가능하므로 관련 정보의 구축과 정량화 작업이 요구되며, 실제 예측을 할 경우 투입변수인 기상변수의 예측도 중요하다”고 밝혔다.

단수 예측력 향상을 위해 농업 기상관측 및 예측 분야의 인력 및 예산 지원의 중요성도 강조됐다.

심교문 농진청 박사는 “기존의 단수 예측 연구에선 도시를 중심으로 기상변수를 측정하는 기상청의 관측소별 기상 정보를 이용해 단수를 예측했으나, 동일 시군 내에서도 도시와 농촌의 기상이 다르고 동일한 농촌 지역에서도 지형이나 지표환경에 따라 기상이 달라지기 때문에 기상정보를 단수 예측에 올바르게 활용하기 위해선 농업 기상의 특성에 대한 이해와 관련 정보의 구축이 중요하다”며 “특히 소규모 농장에서 다수 작목을 재배하는 한국 농업의 특성을 반영하기 위해선 농장 단위 기상정보 구축과 예측이 중요하지만 기상청에선 이런 정보가 제공되지 못하고 있다”고 지적했다. 이에 심 박사는 “농업 분야에서 독자적으로 농장 단위의 농업 기상정보를 구축해 활용할 필요가 있으나 전문 인력과 예산 부족으로 한계가 있다”며 “이를 위한 인력 및 예산 지원 등 적극적인 투자가 이뤄져야 한다”고 제안했다.

▲단수 예측 왜 중요한가=채소 수급 대책을 선제적으로 시행해 원활한 수급 조절을 도모하기 위해선 정확한 생산량 예측이 요구된다. 이 생산량 전망은 재배 면적 추정치와 단수 예측치를 합산해 분석된다. 단수 예측치가 수급 대책을 세우기 위해 무엇보다 중요한 것이다. 특히 가격 불안전성이 항상 상존해 있는 배추와 무, 마늘과 양파, 고추 등의 5대 노지 채소 분야에선 정확한 단수 예측이 무분별한 수입 물량을 방지하는 등 각 작목의 한해 농사 성패를 결정한다고도 해도 과언이 아니다.

김경욱 기자 kimkw@agrinet.co.kr


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