서비스형 소프트웨어(SaaS, Software as a Service)를 기반으로 농산물 가격과 생산량·출하량을 예측할 수 있는 서비스가 개발돼 지방자치단체의 효율적인 농업 정책 수립 및 전개에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 기후 변화, 경제 상황 변동 등 다양한 요인으로 농산물의 생산량과 출하량과 함께 가격 등락이 심해지면서 농업 정책을 수립하는 지자체들이 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 많은 지자체가 빅데이터 분석 사업을 통해 농산물 예측 시스템을 구축, 운영하고 있지만, 지자체별로 별도 구축돼 있어 서로 다른 개발 환경 아래 여러 개발 기업이 참여하는 등 통합·배포의 지속성이 떨어지는 한계가 있었다.
지디에스컨설팅그룹(대표 김은석)이 한국지능정보사회진흥원(원장 황종성, 이하 NIA)의 ‘공공부문 이용 Saas 개발·검증사업 : 공공 SaaS 트랙’ 과제로 개발한 ‘농산물 품목별 예측 서비스’는 인공지능(AI)을 활용해 시장 거래 및 수출입 내역, 기상 관측, 날씨 이슈, 이전 생산량 및 가격 등 기초 현황을 분석해 도매가격, 생산량·출하량을 미리 알려준다.
당근·무 등 대표 작물에 대해 최대 90일까지의 분석 데이터를 제공하며, 특히 예측 정확도 95% 수준의 생산량 예측 모형을 적용하고 있어 지자체가 이 서비스를 활용할 경우 농작물의 미래 상황에 대한 예측과 이에 따른 농정 효율화가 가능하다. 농가 입장에서도 작물을 선택해 재배하는 등 농업 경영을 최적화할 수 있다.
해당 시스템은 SaaS 기반이라 많은 장점이 있다. 지자체별로 별도 구축해 서로 다른 개발 환경 아래 다수 개발 기업이 참여해 데이터 수집이나 정제·가공 및 모델 개발을 제각각 수행함으로써 발생하는 낭비를 줄일 수 있다. 또 모델 갱신 및 배포가 빠르고, 데이터 구축 및 모델 개발 리소스의 절감이 가능하다. 이와 함께 신규 예측 모델 개발을 희망하는 지자체는 다른 지자체의 선행 경험을 활용해 시행착오를 줄일 수 있다.
회사 측은 예측 적용 범위를 현재의 가격에서 내년에는 생산량·출하량으로 넓히고, 품목도 30개 작물에서 20개를 더해 총 50개 작물의 분석 데이터를 제공하기로 했다. 이어 본격 사업화에 나서 광역·기초 지자체와 농업 분석 관련 대학·연구소를 대상으로 영업을 전개할 계획이다.
김은석 지디에스컨설팅그룹 대표는 “NIA의 지원으로 이번 SaaS 기반 시스템 개발을 할 수 있었다”면서 “예측 정확도도 높고 기존 시스템에 비해 개발 비용이 최대 10분의 1까지 감소하는 효과가 있어 공공 클라우드에 먼저 론칭하고, 이후 민간 클라우드 인프라에도 적용할 예정”이라고 말했다.
