"잔류농약 부적합 외부요인은?"…농관원, 빅데이터 첫 분석·활용연구 성과

(세종=뉴스1) 심언기 기자 = 국립농산물품질관리원(농관원)은 2년여에 걸친 연구와 빅데이터 수집·분석으로 농산물 잔류농약 부적합 가능성을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모형 개발 기틀을 마련했다고 21일 밝혔다.

농관원은 잔류농약 부적합에 영향을 미치는 외부요인을 분석한 데이터가 없다는 점에서 착안해 2021년부터 2022년에 걸쳐 외부 변수의 영향력을 객관적으로 분석할 수 있는 데이터를 확보했다.

이후 농산물 잔류농약 부적합에 영향을 미치는 외부요인을 △농업인 △기상 △농산물가격 3가지로 구분해 축적된 농산물 안전성 조사 자료와 외부요인을 연계한 통계적 유의성 검정을 진행, 부적합에 영향을 미치는 세부 요인(변수)을 분석했다.

구체적으로 농업인 요인 파악을 위해 농업경영체 데이터베이스(DB) 자료를 연계, 적합과 부적합 간의 유의한 농업경영체 변수는 △생산자 성별 △연령 △영농경력 △농업시작형태 △농업종사형태 △재배면적 △영농형태 △재배형태(시설, 노지)로 나타났다.

유효인자의 예측모형 분석 결과 농산물 잔류농약 부적합 확률은 △성별은 남성이 △연령은 높아질수록 △영농경력이 짧을수록 △다른 산업에서 전환한 경우 △겸업농가 △재배면적이 작을수록 △경종‧축산 복합농가 △시설 재배농가 등에서 높게 나타났다.

기상 요인 파악을 위해 부적합 상위 5개 품목을 기상청 기상관측자료와 연계한 결과 모든 품목 공통으로 적합과 부적합 간의 유의한 기상 변수는 △기온 △강수량 △풍속 △상대습도 △증기압 △일조시간 △일사량 등인 것로 나타났다.

이 밖에 부적합 상위 5개 품목을 도매가격 자료와 연계한 결과 모든 품목에서 공통적으로 적합과 부적합 간 유의한 가격 변수는 상(上)품 가격 및 중(中)품 가격으로 나타났다고 농관원은 밝혔다.

농관원은 이번 연구결과를 기반으로 농산물 안전관리에 필요한 새로운 정보를 추출, 농산물 잔류농약 부적합 가능성을 예측할 수 있는 인공지능 모형을 개발해 나갈 예정이다.

서해동 농관원장은 “농관원 업무시스템에 축적된 데이터의 활용을 통해 디지털 행정기반을 구축하는 일련의 과정이 시작됐다”라며 “안전성 조사 정보 이외에도 농관원이 가지고 있는 친환경 인증을 비롯한 인증정보, 원산지 조사 정보 등의 빅데이터를 더욱 가치 있게 활용할 계획"이라고 밝혔다.

eonki@news1.kr