2016년 한우 거세우는 27~29개월령에 출하했을 때 경락가격이 높았고 마리당 수익도 높은 것으로 나타났다. 그 해 출하는 30~32개월령이 가장 많았고 32개월령부터는 도체성적에 큰 변화가 없었으며 마리당 수취가격은 출하 개월령이 증가 할수록 수취가격이 증가했다.

이는 축산물품질평가원이 소 및 쇠고기 관련 빅데이터를 자체적으로 가공해 본 것으로 등급과 이력 자료를 바탕으로 출하월령에 따른 수익성을 분석한 내용이다.

최근 디지털 환경에서 생성 주기가 짧고 수치뿐만 아니라 문자, 영상 등 다양한 형태의 데이터가 천문학적인 숫자로 쌓이고 있다.

기업들은 이 같은 빅데이터의 분석을 통해 생산성을 더욱 배가시키고 새로운 비즈니스 기회를 선점하거나 창출하고 있는 가운데 빅데이터는 이제 현재는 물론 미래의 핵심 경쟁무기로 자리 잡아가고 있다.

농업부문도 역시 예외는 아니며 축산업에서도 빅데이터 바람이 서서히 불고 있다.

# 빅데이터 인프라 구축 시도
농림수산식품교육문화정보원(이하 농정원)은 2016년 3월 축산물 정보시각화 콘텐츠 개발 및 빅데이터 인프라 구축사업 보고회를 가진 적이 있다.

이는 국내외 각 분야에서 빅데이터 활용 확산이 이뤄지는 상황에서 소 및 쇠고기 생산·유통 관련 빅데이터를 축적·분석·활용해 소비자가 실생활에 쉽게 이용할 수 있는 축산물 정보를 생산, 제공함으로써 축산시장에 대한 국민 신뢰도를 제고하는 것을 목적으로 했다.

농정원은 축산물품질평가원 및 유관기관을 통해 생성되고 있는 소 및 쇠고기 관련 빅데이터를 수집·분석했고 축산물 DB활용을 통한 빅데이터 분석 모델 발굴을 비롯해 축산물 DB 기반의 인포그래픽 개발 등 정책 이해도 증진을 위한 시각화 콘텐츠 개발, 축산물 빅데이터 활용체계 구축을 위한 인프라 구축 등을 추진했다.

농정원은 축산분야 데이터 활용 및 확산이 내년부터는 본격화될 것으로 예상하고 있다.

이경개 농정원 빅데이터실장은 “빅데이터의 경우 공공개발로는 한계가 있을 수밖에 없어 데이터를 정제해서 민간에 제공해 활용할 수 있도록 업무를 진행하고 있다”면서 “자체 수집중인 스마트팜 사업을 통해 2019년부터 축산분야 데이터를 활용하고 확산하는 것을 목표로 하고 있다”고 밝혔다.

# 소 및 쇠고기 이력제 기반 빅데이터
현재 축산업에서 빅데이터로 불릴만한 사례는 축평원의 소 및 쇠고기 이력제 기반 데이터와 농림축산검역본부의 빅데이터 기반 역학분석 시스템을 들 수 있다.

2004년 10월 시범사업에 이어 2008년 12월 22일부터 사육 단계에 시행된 데 이어 2009년 6월 22일부터 유통 단계까지 확대해 전면 시행한 이력제는 소의 출생에서부터 판매에 이르기까지의 정보를 기록·관리해 위생이나 안전에 문제가 발생하면 이력을 추적, 신속하게 대처하기 위한 것으로 축평원은 매년 생성되는 이력정보를 보유, 관리하고 있다.

이명재 축평원 고객홍보처 과장은 “축평원은 사육통계에 해당하는 이력제와 사육결과에 해당하는 등급을 자체적으로 보유하고 있어 융복합이 가능하다”면서 “빅데이터를 생성하고 관리·공유하는 데 있어서 축평원 내 이력관리처, 정보사업처, 평가관리처, 연구개발처가 유기적으로 움직이고 있다”고 소개했다.

# 역학분석 빅데이터 기반 구축
최근 고병원성 조류인플루엔자(HAPI), 구제역 등 가축질병 발생이 증가하면서 역학분석 등에 빅데이터가 톡톡히 활용되고 있다.

2014년 농림축산식품부와 KT간 양해각서가 체결돼 농림축산검역본부에선 빅데이터 기반 역학분석 모델 개발이 시작됐다. 이어 2016년 검역본부에 빅데이터 시스템이 구축됐다. 빅데이터 수집, 활용이 가능해지면서 HPAI, 구제역 발생시 발생농장을 출입한 축산차량이 방문한 가축 사육농장에 대한 발생 위험도를 평가, 해당 지자체에 제공함으로써 선제적인 방역업무에 활용하고 있는 것이다.

빅데이터 수집에 있어 시·군 지자체와 축평원, 생산자단체 등 단체와 유관기관이 농장정보를 가축위생방역지원본부에 협업으로 제공하면 방역본부는 위치정보, 사육정보, 관리정보 등 기본항목과 추가항목 등 22개 정보수집 항목을 현장 조사해 스마트장비에 입력, 팜스(FAHMS) 데이터화해 농장 정보를 현행화한다. 이를 다시 검역본부 국가동물방역통합시스템(KAHIS)로 보내 축산농장 관리가 현장까지 이어지게 된다.

이 때 빅데이터 수집의 신뢰성을 높이기 위해 소규모 농가에 대한 구체적 관리 방안 마련으로 현행화율을 높이고 정기적인 교육 강화 등으로 스마트기기를 활용한 실시간 입력 등의 노력이 뒤따르고 있다.

검역본부 역학조사과 관계자는 “앞으로도 빅데이터 시스템을 활용한 결과를 방역 현장에 적용할 수 있도록 지속적으로 연구개발을 수행할 계획”이라고 밝혔다.
 
# 농진청, 빅데이터 활용 정밀 사육 기술 선봬
농진청의 경우 지난해 10월 빅데이터를 활용한 눈에 띄는 소식을 내놨다. 한우, 유전정보 빅데이터로 더 정밀하게 한우를 키울 수 있고 개체 맞춤으로 육질 1+등급을 17.5%, 육량 A 등급을 5.2% 향상시킬 수 있다는 내용이다. 이는 국내 최초로 유전체 정보와 빅데이터를 활용한 신기술을 적용해 맞춤형 정밀사양 가능성을 보여준 것이다.

농진청에 따르면 5년간 연구 끝에 ‘한우 유전체 유전능력을 활용한 정밀 사양 기술’을 개발했다. 한우 참조집단 2600마리의 혈액을 채취해 1마리당 5만개의 유전체를 확보하고 도축 성적과 비교·분석해 우수한 육질을 만들 수 있는 ‘육질형 유전체’ 4만2000개, 고기 양을 늘릴 수 있는 ‘성장형 유전체’ 4만개를 선발했다. 이를 바탕으로 한우 160마리를 ‘육질 유전능력’이 높은 집단과 ‘성장 유전능력’이 높은 집단으로 분류한 뒤 고·저 영양 사료를 먹여 시험 사육한 결과 위와 같은 결과를 확보한 것이다.

유전정보를 이용해 육질형으로 분류한 경우 조수입 7.5% 향상으로 마리당 62만원의 소득이 증가하고 성장형으로 분류한 경우 조수입 3.7% 향상으로 마리당 30만원의 소득이 증가한 것으로 나왔다.

이같은 빅데이터 분석을 활용하면 육성 초기에 유전능력을 예측할 수 있고 맞춤형 사료를 먹임으로써 육질형은 더 좋은 고급육으로, 성장형은 비육기간 단축으로 생산비를 절감할 수 있게 된다.

임다정 농진청 국립축산과학원 동물유전체과 연구사는 “일부 농가, 실험축 등을 통해 바이오빅데이터를 생산, 수집하고 있고 일부 유전체 자료는 학교 연구기관, 지자체 기술센터 등에 개방하고 있다”며 “빅데이터 공개를 확대할 계획으로 있고 농가사육결정에 도움을 주는 유전적 능력을 예측하는 서비스도 제공할 예정이며 3년 과제로 올해부터 연구를 시작한다”고 밝혔다.

그러나 이처럼 빅데이터를 수집, 분석, 활용하기 위한 움직임이 축산업계에서도 서서히 퍼져 나가고 있지만 여전히 민간 활용에는 한계가 있는 상황이다.

업계의 한 관계자는 “냉정하게 보면 축산부문에서 축평원의 이력제나 검역본부 KAHIS 정도가 빅데이터급에 해당하고 나머지 데이터나 시스템은 빅데이터로 이름 붙이기는 힘든 초보 수준”이라며 “민간부문도 일부 공개된 자료를 이용해 빅데이터 활용과 관련한 제안 수준의 과제에 참여하는 정도여서 좀 더 깊이 있는 연구가 이뤄질 수 있도록 제도나 시스템을 마련하고 가동할 필요가 있다”고 강조했다.