강동현 한국농수산대학 교수

◇ 디지털농업 인재양성의 필요성

농업은 국가의 가장 기초적인 기반산업으로 최근 농촌인구의 감소와 고령화, 기후변화 등 전통적인 방식으로는 더 이상 농업을 영위하기 어려운 상황에 내몰리고 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 빅데이터, 인공지능 등 데이터의 디지털 전환기술을 활용하는 디지털 농업이 대안으로 부상하고 있다. 디지털 농업이란 ‘생산·유통·소비 등 농업관련 데이터를 디지털 형식으로 수집, 저장, 관리, 결합, 분석 및 공유하여 의사결정 지능과 새로운 가치를 창출’하는 것으로 정의되고 있다. 지금까지의 무구한 농업 역사 속에서 만들어진 ‘경험’, ‘감각’ 데이터를 디지털화하고, 연구개발 된 첨단기술의 디지털화 등 다양한 디지털기술 적용을 통해 농업발전을 도모할 수 있다. 이러한 첨단 디지털 기술보급 및 확대를 위해서는 이론과 실무 교육을 통해 현장에 적용할 수 있는 전문 교육기관의 육성도 반듯이 수반되어야 한다.

◇ 한농대의 인재양성 추진방향

우리나라의 급격한 노령화 및 인력감소, 자유무역협정(FTA) 등 농업분야에 닥쳐온 무한경쟁을 슬기롭게 극복하기 위해서는 전문 농업인력의 양성이 필요하다. 국가차원에서 전문 농업인력을 키워내기 위해 설립된 것이 한국농수산대학이다. 1997년 한국농업전문학교로 개교해 2009년 지금의 교명으로 변경되어 농림수산식품 전 분야의 인력양성을 목표로 전문교육을 수행하고 있다.

한국농수산대학은 다섯 가지의 교육방향을 설정해 인재를 양성한다. 첫째, 기본원리에 대한 이해와 응용능력 향상, 농기계, 첨단시설장비 운용능력 배양 등 농수산업의 여건변화에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양한다. 둘째, 최고의 전문가를 활용한 최신 기술교육 및 현장실습을 통한 종합적인 체험교육, 현장중심의 창업설계 교육으로 창의력과 자신감을 배양할 수 있는 현장중심의 열린교육을 실시한다. 셋째, 단순지식보다 창의적 사고와 응용능력을 중요시하고, 희망에 따라 전공품목을 자율적으로 선택 이수할 수 있도록 지혜와 품목별 전문기술 교육을 실시한다. 넷째, 외국어 교육 및 선진농수산업국 연수를 통한 국제적 안목을 키우고, 초청특강 및 특별활동을 통한 리더십을 배양하며, 기숙사 생활을 통한 의식강화 교육을 통한 세계화와 지방화에 대비한 교육을 실시한다. 끝으로 세계화 시대를 맞이해 미래 예측가능한 교육을 통해 미래지향적인 교육을 실시하고 있다.

이러한 현장중심의 교육을 통해 졸업생 5551명 중 84.7%가 농어업에 종하사고 있으며, 농업인구 및 학령인구 감소 상황에서도 1997년 6개학과 240명의 입학 정원은 2021년 현재 19개 학과 570명으로 확대되었다. 또한 한국농수산대학은 3년의 전문학사과정 이수 후 1년의 심화과정을 거쳐 학사학위을 받을 수 있다. 2022학년부터는 4개 학부 19개 전공으로 개편돼 운영된다. 작물·산림학부는 식량작물전공, 특용작물전공, 버섯전공, 산림전공, 조경전공으로, 원예학부에는 채소전공, 원예환경시스템전공, 과수전공, 화훼전공으로, 축산학부에는 한우전공, 낙농전공, 양돈전공, 가금전공, 말산업전공으로, 농수산융합학부에는 농수산가공전공, 농수산비즈니스전공, 산업곤충전공, 어류양식전공, 수산생물양식전공으로 모집 및 운영할 계획이다.

드론 실습교육

◇ 전공분야별 디지털 전환기술 소개

한국농수산대학에서는 농업의 디지털전환에 발맞춰 전공분야별로 그에 필요한 디지털기술과 미래기술에 대한 교육을 준비하고 있다.

식량작물전공에서는 레이저균평기, 드론, 영상 등 다양한 센서 데이터를 활용한 교육과 자동파종, 정식, 방제 등 데이터기반 영농을 교육하고 있고, 향후에는 데이터기반 스마트 농작업 교육을 추진할 계획이다. 특용작물전공에서는 특용작물의 생육 및 재배환경관리를 위하여 각종 센서 데이터를 활용하여 기초생산 및 실습, 식물표현체 기술을 활용한 재배 등을 교육하고 있으며, 다양한 시설 및 환경제어를 통한 재배시설을 교육에 활용할 계획이다. 버섯전공에서는 버섯의 수량, 품질, 병발생 억제 등을 위한 생육환경 데이터를 활용방법 등을 교육하고 있으며, 배양, 생산기술, 유통 등에 활용되는 데이터 관리 및 활용에 대한 실무 교육을 실시할 계획이다. 산림전공에서는 기후변화에 따른 수목생육환경, 양묘환경 등 다양한 생육환경 데이터 취득 및 활용방법에 대해 교육하고 있고, 생육, 방제, 수확 등을 위한 복합환경요인 분석 방법 등을 교육에 활용할 계획이다. 조경전공에서는 데이터를 조경수 생산, 유묘생산시설 유지관리에 활용할 수 있는 방법 등을 교육하고 있으며, 드론, 3D프린터 등 첨단기기를 활용한 조경수관리 방법에 대한 교육을 실시할 계획이다. 채소전공에서는 복합환경조절, 양수분조절, 병해충예찰, 토양관리 등 다양한 부분에서 센서 데이터 등을 활용할 수 있는 방법을 교육하고 있고, 분광, 형광 등 화상장치 이용 생육정보 관리 기술 등에 대한 교육을 실시할 계획이다. 원예환경시스템전공에서는 재배관리, 시설운영, 재배실무 등 다양한 센서 및 생육데이터 활용방법 등을 교육하고 있고, 데이터기반 설계능력 향상, 빅데이터 활용 환경관리 등 실무능력 향상 교육을 실시할 계획이다. 과수전공에서는 환경계측센서, 영상, 모니터링 기술을 활용한 예측기술과 제어 및 기계화 관련 교육을 실시하고 있으며, 과수의 표현체기술, 영상 활용 수세기준, 영양진단 등에 관한 기술에 대해 교육할 계획이다. 화훼전공에서는 스마트 온실을 활용한 데이터 활용 복합환경제어기술 등에 대해 교육하고 있고, 환경, 생육 등 데이터 수집, 분석, 적용 등 데이터를 활용하는 기술 교육을 실시할 계획이다. 한우전공에서는 스마트 축산에서 활용되는 장치, 센서, 데이터 등의 활용 교육을 실시하고 있고, 개체관리, 번식 등에 활용되는 데이터 활용 기술에 대해 교육할 계획이다. 낙농전공에서는 육성사, 유우사, 착유실, 축사 외부에서 수집되는 데이터를 활용하는 방법에 대해 교육하고 있으며, 젖소 영양, 우유 유통 등에 데이터를 활용하는 기술 교육을 실시할 계획이다. 양돈전공에서는 종축개량, 번식, 사양 등에 활용기술을 교육하고 있고, 정밀사양, 스마트 축산 등 센서데이터를 활용하는 기술 교육을 실시할 계획이다. 가금전공에서는 스마트 가금시설 및 장비 현황 및 적용, 육계 및 산란계 농장 데이터 활용방법에 대해 교육하고 있고, 가금생산, 사양환경, 경영 등에서 생성된 데이터 활용방법 등에 대한 교육을 실시할 계획이다. 말산업전공에서는 말 개체에 대한 영양, 분만, 육성, 이용 등 개체관리 방법에 대해 교육하고 있고, 사료정보, 건강정보, 관리정보 등에 대한 데이터 분석방법에 대한 교육을 실시할 계획이다. 농수산가공전공에서는 가공원료 관리, 생상공정관리, 생산품 품질관리, 안전관리 등의 분야에서 데이터 활용방법에 대해 교육하고 있으며, 제품기획, 생산관리, 위생관리 및 생산성 향상을 위한 활용방법 등에 대한 교육을 실시할 계획이다. 농수산비즈니스전공에서는 시장조사, 의사결정, 최신 디지털 기술 등에 대해 교육하고 있고, 비즈니스 분석, 가격분석, 농식품생산시스템 등에서 활용할 수 있는 방법 등을 교육할 계획이다. 산업곤충학과에서는 곤충사육을 위한 항온상습 실내외사육 및 양봉에 대한 데이터활용 방법 등에 대해 교육하고 있으며, 사육시설 환경데이터 수집 및 제어방법, 양봉 빅데이터 활용 등에 대한 교육을 진행할 계획이다. 어류양식전공에서는 수중드론, 수중어체 측정 기술 등을 활용한 기술에 대한 교육을 진행 중에 있으며, 스마트 양식, ICT 수산 양식 등의 기술에 대한 교육을 진행할 계획이다. 수산생물양식전공에서는 무척수동물, 해조류 등의 번식, 양성, 시설관련된 교육을 진행 중이며, 향후 수온, 용존산소 등 센서 신호 대응 양식방법 등에 대한 교육을 진행할 계획이다.

교양공통학부에서는 드론, 제어, 센서 등 최신기술에 대한 데이터 활용 기술 교육을 실시하고 있고, 향후 로봇, 빅데이터, 예측기술 등 산업에서 활용되는 최신기술을 농업에 활용할 수 있도록 다양한 교육을 실시할 계획이다. 이렇듯 한국농수산대학에서는 농수산 현장에서 직접 적용할 수 있는 다양한 디지털기술에 대해 교육하고 있으며, 확대해 나갈 예정이다.

◇ 디지털농업 인재양성 위한 개선점

농업은 타 산업과 달리 오랫동안 방대한 데이터를 수집해야 하고 빅데이터를 통한 비교분석 과정을 거쳐야 하기 때문에 국가차원의 지원과 제도가 필요하다. 이를 위해서는 첫째, 광범위한 데이터 수집을 할 수 있도록 하는 연구개발 지원정책이 필요하다. 산학연 협업의 연구제도가 있지만 데이터기반의 분석·처리를 위한 체계적 정보수집에는 한계가 있기 때문이다. 둘째, 데이터의 표준화다. 수집된 데이터를 체계화하고 품질관리를 통해 정제된 데이터가 제공될 수 있도록 표준화하는 지원제도 마련이 필요하다. 셋째, 데이터 활용교육이 필요하다. 데이터 생성·수집·분석·활용이 가능하도록 농업계 학교에 재학 중인 학생에게는 다양한 경험과 실습을 할 수 있도록 시설과 기자재 등의 지원이 필요하며, 많은 연구기관에서 연구개발된 기술이 농업인에게 빨리 전달될 수 있도록 농업기술센터, 교육기관에 시설 및 시스템 지원이 이뤄져야 한다. 디지털농업으로의 전환은 단순히 구조만을 바꾸는 것이 아니라 이를 실행하고 활용할 수 있도록 전문교육을 통해 확산하는 노력이 뒤따라야 할 것이다. 

영상인식 자동접목로봇 현장연시

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