빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 활용한 농식품 소비 패턴 분석, 유통 혁신 및 정밀 축산·농업 경영의 의사결정 지원 doc_id PCY_201904090513245281_3

농식품 가격, 소득 이외에 다양한 외부환경 변화가 농식품 소비패턴 변화에 영향을 미친다. 저출산 고령화에 따른 인구구성비 변화, 1인 가구 증가 등의 인구구조적 변화에 따라 농식품 소비패턴은 변화한다. 또한, 지구온난화, 미세먼지, 황사 등의 기후변화에 따른 현상에 소비자의 농식품 소비패턴은 영향을 받는다. 또한, 인터넷 및 모바일 쇼핑 증대, 로컬푸드 매장 증가 등에 따른 농식품 유통변화 등도 농식품 소비패턴에 영향을 미칠 것이다. 이러한 외부환경 변화에 따른 농식품 소비 데이터를 수집 및 분석하여 과거 지역별 시기별 소비패턴을 분석한다. 기관별로 산재되어 있는 농식품 소비 관련 데이터를 융합 분석하여 농식품 소비패턴 변화를 예측하고, 이러한 정보는 생산자가 선제적 의사결정을 하는 데 기여할 것이다. 농산물 도소매시장도 농식품 소비패턴 예측 정보를 통해 유통물량 조절과 농식품 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다. 최근 인구구조 및 소비환경이 빠르게 변화하면서 농업경영체 및 농산물 유통 업체의 수익 증대를 위해서는 소비자의 농식품 트렌드를 신속하고 정확하게 파악하는 것이 필요하게 되었다. 따라서 농식품 마케팅 전략을 수립을 위해서도 빅데이터 기반의 합리적 의사결정 기법 개발이 중요하게 되었다. 이에 농업 분야에서 생산되는 각종 정부통계, 기상정보, 생산자 소비자 패널, 소득조사 정보 등 방대한 데이터(정형, 비정형)를 활용하여 마케팅 의사결정 전략 수립 연구의 필요성이 강하게 제기되고 있다. 빅데이터에 기반한 농업경영 및 농식품마케팅 전략 개발은 농업 분야 빅데이터를 수집 저장 처리하는 플랫폼 구축 연구와 병행되어야 할 것이며, 궁극적으로 농업경영체 및 농식품산업계가 필요한 농식품 마케팅 정보를 제공하는 서비스 방안이 제시되어야 할 것이다. 빅데이터를 활용한 인구구조 및 소비 트렌드 변화 등의 농식품 소비 관련 이슈 분석은 농업경영 및 농식품산업계에 합리적인 의사결정의 기초자료를 제공할 것이며, 또한, 농업연구기관 및 정부의 미래성장 연구개발 분야 탐색 및 정책방안 마련에 도움을 줄 수 있다. 스위스 다보스포럼에서는 4차 산업혁명의 주요 기술변화 동인으로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 가상현실(VR) 등으로 제시하고 있다. 특허청에 따르면 이 분야 혁신기술 특허가 최근 5년간 꾸준히 출원되고 있다. 5개 혁신기술 분야 출원은 총 7,881건이며, 각 혁신기술 적용 분야 중에서 유통 쇼핑 출원은 185건이 있다. 지능 정보화를 통한 소비자 행동 예측으로 자동구매와 상품 추천이 가능한 ‘무 노력(Zero-Effort) 쇼핑’, 사물이 유통 쇼핑 기능을 자동으로 수행하는 ‘사물채널’의 등장과 더불어 매장을 직접 방문하지 않고 현실에 가까운 유통 쇼핑 체험과 경험을 할 수 있는 VR, AR 등의 유통 쇼핑몰이 부상하고 있다. 인공지능, 사물인터넷, 가상 및 증강현실 등 4차 산업혁명 기술의 발전에 따라 산업 간 경계 파괴와 기술 간 융합이 활발히 진행 중이다. 가치 창출의 주요 원천이 상품이나 서비스의 직접 단순한 대면 거래 중개 방식에서 벗어나 소비자의 니즈가 생산에 바로 반영되는 생산 소비 가치 욕구에 대한 지식과 정보로 급속하게 전환 중이다. 4차 산업혁명 시대의 유통과 쇼핑은 예전과는 전혀 다른 새로운 형태와 방식으로 진행되고 있다. 이러한 글로벌 유통 쇼핑의 혁신 추세에 따라 관련 업계에서는 신기술에 대한 과감한 투자 등 적극적인 대응이 필요하다. 소셜 네트워크 분석의 3단계 분석방법은 다음과 같다. 첫째는 관심 키워드의 발현빈도, 주간 발현량(순위), 주요 확산문서 등을 파악하는 키워드/빈도 분석이다. 둘째는 추세 분석으로 관심 키워드의 발현빈도 추세를 파악하여 국민적 관심도의 변화양상을 확인한다. 셋째, 연관어 분석은 관심 키워드가 발현되는 웹 문서상에 나타나는 키워드(연관 키워드)들을 추출하여 그 발현빈도를 측정하고 순위를 정하여 연관 관계와 그 강도를 파악하거나, 카테고리화 한다. 넷째는 소셜 네트워크 빅데이터 생산자의 식품 관련 이슈 및 정부 정책 등에 대한 감정 상태 및 그 추세를 파악하여 국민 정서의 변화 동태를 확인하는 감성 분석이다. 감성 분석에서는 감정을 표현하는 단어 리스트를 정리 분류한 감성사전을 활용하여 특정 키워드에 대한 국민의 감정 상태를 긍정, 부정, 중립의 영역으로 분류하고 점수화한다. 아직은 신체 활동 정보의 계측, 분석, 활용에 국한되어 있지만, 앞으로는 보다 상세한 개인 건강 및 의학 정보와 연결될 경우, 개인 건강 증진을 위한 좀 더 유용하고 자세한 신체 활동 정보를 제공할 것으로 예상된다. 한편, 인류의 역사 발전의 동력 측면에서 살펴보면, 인간은 끊임없이 자원의 희소성에서 발생하는 생산과 분배의 문제를 해결하고자 했다. 이러한 의사결정에는 수없이 다양한 정보가 필요하다. 예를 들어 농산물을 생산하고자 할 때, 어디에 있는 땅을 얼마만큼 다양한 농산물 생산에 배분하여 이용할지, 일하는 사람은 언제, 어느 작업에, 몇 명이 필요한지, 비료와 농약을 어느 시기에 얼마만큼 사용할지, 어느 시기에 수확해야 좋은 품질의 농산물을 최대한 많이 수확할 수 있을지, 어느 지역의 누구에게 얼마의 가격에 얼마만큼 팔아야 할지, 팔아서 얻은 돈으로 다음번 농사를 위해 어디에서 무엇을 얼마만큼 구매해야 할지 등등 농산물 생산 하나만 해도 수없이 다양한 정보를 활용해 경제적 의사결정을 하여야 한다. 모니터링을 통한 가축 개체 관리의 기본 철학은 살아있는 동물은 복잡(Complex)한 유기체이며, 개별적인 성격과 특성이 다르며(Individual), 시간에 따라 다른 반응(Time-varying)을 보일 수 있고, 매우 동적인 특성(Dynamic)을 지니고 있다는 데서 시작한다. 이러한 철학을 전제로, CCTV 및 각종 카메라 등과 같은 영상장치, 인공신경망 등의 기법에서부터 최근의 인공지능 기술까지 다양한 알고리즘, 가축 사양과 관련한 경험과 지식 등을 기반으로 실시간 가축의 행위 및 패턴을 모니터링하고, 그 속에 숨겨진 의미를 찾고자 하는 연구가 지속해서 수행되고 있다. 대표적인 예로, 돼지의 경우 영상정보를 이용한 공격성 모니터링, 음수 모니터링 및 음성 데이터를 이용한 호흡기 질환 발생 모니터링 사례를 들 수 있다. 일반적으로 돼지가 스트레스를 받을 경우 공격적인 행동 양상을 보이며 이러한 행위가 반복될 경우 상처 부위로부터 질병에 대한 감염 위험성이 높아지고 그로 인해 건강상 이상 혹은 생산성 하락 등을 일으킬 수 있다. 그러나 이를 육안으로 관측할 경우 객관성, 정확성이 결여되고 일일이 매시간 관측할 수 없다는 한계를 지니고 있다. 최근에는 eYeNamic system과 내부 온습도 센서 등을 연동하여, 일종의 쾌적 지수라고 볼 수 있는 온습도지수(Temperature and humidity index: THI)의 권장치를 벗어나는 경우, 닭 발바닥 피부염(Footpad dermatitis) 발생이 증가할 것이라 판단되면 알람을 제공하는 기술을 개발 중이다. 산란계의 경우, 닭이 사료를 쪼는 행위를 할 때 발생하는 소리의 강도 및 주파수를 이용하여 실제 사료 섭취량을 추정하기 위한 알고리즘이 개발되었다. 사전에 수많은 측정 및 실험을 토대로 확보한 음성 데이터, 실제 섭취량, 바닥에 손실된 사료의 양 등과의 관계를 토대로 일당 실제 사료 섭취량을 추정하고 닭의 성장을 예측할 수 있으며 정확도는 93% 수준으로 보고되었다. 그 외 기타 정밀축산 관련 기술 및 제품으로는 실시간 육계 중량 측정 장치, 육계용 달걀 인큐베이터 내 미기상 및 중량 모니터링 장치 등이 개발되어 보급 및 상용화를 눈앞에 두고 있다. 미국 USDA의 가금연구센터에서는 계사의 천정에 카메라를 설치하여 영상을 취득한 후, 특정 질병에 걸렸을 때 계분과 함께 배설되는 특이 대사산물이 특정 색상을 띄는 점에서 고안하여, 특정 질병 탐색 기술체계를 개발하고 실용화 직전 단계에 이르고 있다.