함영화 대표(㈜애그리로보텍)

한국낙농은 안정적인 우유가격을 보장받는 산업으로 성실하게 노력하면 지속가능성이 높은 산업이며 세계 3위의 우유생산성을 가지고 있는 분야다.
80년대 초반 연간두당 5천500kg의 생산에서 최근에는 1만kg으로 향상된 것을 볼 때 1세대 낙농인들의 노력과 열정이 얼마나 많았는지를 알 수 있다.
과거 1세대 낙농인들은 자식들이 도시에서 직업을 가지고 생활하기를 희망하여 낙농인으로 육성하는 사례가 많지 않았다.
하지만 최근에는 낙농목장의 규모화와 자동화에 따라 2세대 경영인을 육성하는 경우가 늘고 있다. 1세대가 40년간 경험을 통해 얻은 기술을 가장 빠르고 정확하게 2세대에게 전수하는 방안이 필요한 요즘 가장 좋은 방법은 무엇일까?
그것은 모든 것을 경험으로만 익히는 낙농에서 ‘데이터 낙농'으로, 힘든 노력만을 강요하는 낙농에서 ‘행복한 낙농'으로 [그림1]과 같이 변화시키는 방법일 것이다.
과거에는 데이터 낙농과 행복한 낙농으로 목장을 운영하기에는 현실적인 문제가 많이 존재했지만 최근 [그림2]와 같이 축산분야 ICT장비, 로봇장비들의 등장과 목장에서 발생하는 데이터를 수집하여 분석 제공하는 소프트웨어들이 개발됨에 따라 새로운 패러다임으로 전환되고 있기에 가능한 시대가 됐다.
미래낙농을 위해서는 ICT, 로봇, 빅데이터의 도입과 적용이 필수적인 것이다.
전환의 시기에 많은 낙농인들이 한번에 ICT장비, 로봇 및 빅데이터의 적용을 하는 것이 좋은가 생각하게 된다.
ICT 장비 도입시에는 순차적으로 도입 계획을 수립하고, 도입 장비의 효과와 목표를 분명히 하고 수집되는 데이터의 항목과 항목별 적정한 측정치의 범위를 파악해야 하며 목장에 도입된 장비간의 연관성을 가지는 항목의 데이터를 분석할 수 있는 방법을 고려해야 한다.
목장 스스로 도입된 장비의 유지보수와 운영상 문제발생 상황에 대비할 수 있는 교육과 정비체계가 가능한지도 살펴봐야 한다.
단계별 ICT 장비, 로봇 및 빅데이터 적용을 보면 1단계는 착유정보, 냉각정보, 환경정보, 사료(음수)정보, 생체(활동)정보를 수집할 수 있고 농장의 자동화를 향상시킬 수 있는 장비를 설치하고 운영하는 단계다.
첫 단계에서는 착유 및 업무의 자동화와 자동화에 따른 운영 중에 데이터를 수집할 수 있다면 성공한 것이라 할 수 있다.
착유정보를 위해서는 착유정보 수집기, 로봇착유기를 활용하고 냉각정보는 운영기록을 관리할 수 있는 냉각기를 고려하고 환경정보는 온도, 습도, 풍속 및 가스 등을 측정하고 환기팬을 제어하는 장치를 통하여 관리하면 된다.
사료(음수)정보는 사료자동급이기, TMR배합기, 음수측정기를 활용하고, 생체(활동)정보는 활동량, 반추량, 반추위내 pH 및 체온 등을 측정하는 목걸이, 이표, 반추위내 장치를 활용하여 각 장치별로 수집된 데이터를 조회하고 문제점을 파악할 수 있도록 하면 된다.
2단계는 수집된 데이터를 분석하고 목장에 설치된 장비를 통합하여 개별장비로서 운영하는 것이 아니라 통합된 시스템으로 운영하는 단계여야 한다.
예를 들어 목장의 사료섭취량 변화에 따른 산유량의 변화를 비교할 수 있고 변화의 원인이 개체의 문제인지, 환경의 문제인지 등을 파악할 수 있으면 성공한 것이라 할 수 있을 것이다.
3단계는 자동화 장비와 로봇을 활용하여 절감된 현장의 근무시간을 수집된 데이터를 조회·분석하고 현장의 적용방안을 고민하는 시간으로 전환해야 한다.
이를 통해 1세대 낙농인들이 40년 경험으로 터득한 기술을 ICT장비, 로봇, 빅데이터를 활용하여 빠르게 기술이전을 받고 습득할 수 있을 것이다.
미래낙농의 모습은 개체별로 건강상태와 생산유량, 유질을 쉽게 파악하고 이를 통한 사양관리(치료, 급이, 수정 등)를 실시, 생산성을 향상시키는 것이다.
젖소에게는 동물복지를, 목장주에게는 행복을 주는 ICT·로봇장비들이 설치되어 운영될 것이며, 소비자에게는 안전하고 좋은 우유를 공급할 수 있다.
목장주는 동일한 근로시간에 규모화된 목장을 운영하거나 여유로운 시간에 고품질의 조사료 생산, 순환농업을 위한 분뇨처리 또는 여가시간을 활용하여 가족과 함께 할 수 있을 것으로 기대된다.
낙농분야 ICT의 현장적용으로 수집된 데이터를 분석해 주는 컨설턴트·전문가의 역할이 필요하지만 전문가의 육성이 부족한 상황이다.
당분간은 장비의 도입에 대한 효과와 생산성 개선에 대한 논란의 가능성이 있지만 이러한 진입시기의 경험을 통하여 얻어지는 전문가의 분석자료·결과를 ‘분석 로직’ 으로 변화시켜 소프트웨어에 적용하면 도입효과와 생산성개선을 보장할 수 있는 성장시기로 이어질 수 있을 것이다.
결론적으로 경험의 낙농에서 데이터 낙농으로 힘든 낙농에서 행복한 낙농으로 변화시켜 나아가기 위해서는 목장의 자료의 수집과 분석을 통한 데이터 낙농을 준비해야 한다.
데이터 낙농은 반복되는 실수를 줄이고 빠른 기술습득을 도와주고 미래의 경쟁력을 높여 줄 것이다.
데이터 낙농을 위해서는 과거처럼 수기를 통한 기록은 한계가 있으므로 ICT장비, 로봇 및 빅데이터 시스템을 활용하여 수집 분석할 수 있도록 대비해야 한다.