혁신 성장을 위한 농업부문 데이터 경제 체계 구축과 활성화 방안(1/2차년도)
A plan to establish and revitalize the agricultural sector data economy system for innovative growth (Year 1 of 2)
R 950 l 2021. 12. l
경제 인문사회연구회 협동연구 총서
“혁신 성장을 위한 농업부문 데이터 경제 체계구축과 활성화 방안(1/2차년도)”
1. 협동연구 총서 시리즈
협동연구 총서
일련번호 연구보고서명 연구기관
21-69-01 혁신 성장을 위한 농업부문 데이터 경제
체계구축과 활성화 방안(1/2차년도) 한국농촌경제연구원 21-69-02 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 농업
부문 디지털 전환과 플랫폼 구축 방안 순천대학교 산학협력단
2. 참여연구진
연구기관 연구책임자 참여연구진
저자 서대석, 김연중, 이정민, 김의준, 조재우
주관 연구 기관
한국농촌경제연구원 서대석 연구위원 (총괄책임자)
김연중 선임연구위원 이정민 전문연구원 김의준 연구원 조재우 연구원
협력 연구 기관
순천대학교 산학협력단 여현 책임연구원
이명훈 연구원 양광호 보조원 김승재 보조원 조현욱 연구보조원
R 950 | 2021. 12. |
혁신 성장을 위한 농업부문 데이터 경제 체계 구축과 활성화 방안(1/2차년도)
A plan to establish and revitalize the agricultural sector data economy system for innovative growth (Year 1 of 2)
연구 담당
서대석︱연구위원︱연구 총괄
김연중︱선임연구위원︱정책 및 제도 개선 이정민︱전문연구원︱국내외 실태 분석 및 개선방안 김의준︱연구원︱자료 수집 및 분석
조재우︱연구원︱자료 수집 및 분석
이명훈︱순천대학교 교수︱제5장 위탁연구 수행 엄지범︱순천대학교 교수︱일본 사례 수집 분석 성형주︱ABC Lab 대표︱미국, EU 사례 수집 분석
연구보고 R950
혁신 성장을 위한 농업부문 데이터 경제 체계 구축과 활성화 방안 (1/2차년도)
등 록︱제6-0007호(1979. 5. 25.) 발 행︱2021. 12.
발 행 인︱김홍상
발 행 처︱한국농촌경제연구원
우) 58321 전라남도 나주시 빛가람로 601 대표전화 1833-5500
인 쇄 처︱크리커뮤니케이션
I S B N︱979-11-6149-538-5 93520
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최근의 세계 경제는 혁신 성장의 핵심요소인 데이터를 활용하여 산업의 발전과 새로운 혁신적 비즈니스 및 서비스를 통해 부가가치를 창출하는 ‘데이터 경제 (Data Economy)’로 전환하고 있다. 데이터 자체가 새로운 형태의 자산이며 생산 요소로 평가되어 새로운 경제 구조를 창출하고 있으며 빠른 성장속도를 나타내고 있다. 우리나라를 비롯하여 세계 주요국에서는 글로벌 기업은 물론 정부가 주도 적으로 관련 산업을 활성화하는 노력을 기울이고 있으며 농업부문 역시 관련 대응 을 위해 노력하고 있다.
이 연구는 미래 산업화와 혁신 성장 동력원으로서 농업부문의 효율적인 데이터 경제 체계를 구축하고 이를 활성화할 수 있는 방안 마련을 위한 1차년도 연구이 다. 농업부문의 디지털 전환과 데이터 활용 및 실용화할 수 있는 방안을 마련하여 농업부문 데이터 경제 체계를 구축하고, 이를 구체화하여 농산업 부문에 활용할 수 있는 활성화 방안과 정부의 제도적 보완 및 중장기 정책 방안을 제시하고자 하 였다. 또한 데이터 기반 농산업 활성화를 위한 R&D 확대 및 후방산업 육성 방안 을 마련하고 이를 통한 정책 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 1차년도에는 농업부문 데이터 경제의 기반인 디지털 전환 및 플랫폼과 공공부문의 대응 방안에 대한 연구를 수행하였다.
이 연구의 결과가 농업부문의 혁신성장을 위해 노력하는 농업인들과 농업전·후 방 산업계뿐만 아니라 미래농업을 위한 학계와 정책당국의 참고자료로 활용되기 를 기대한다. 위탁연구로 참여한 전문가들과 이 연구의 자문과 관련 자료를 제공 해 준 농림축산식품부와 유관기관의 담당자들을 비롯한 전문가와 연구자들께 심 심한 감사의 뜻을 표한다.
2021. 12.
한국농촌경제연구원장 김 홍 상
머리말
연구 배경과 목적
○ 최근의 세계 경제는 혁신 성장의 핵심요소인 데이터를 활용하여 산업의 발전 과 새로운 혁신적 비즈니스 및 서비스를 통해 부가가치를 창출하는 ‘데이터 경 제(Data Economy)’로 전환하고 있다. 데이터 경제는 데이터 자체가 경제와 산 업활동의 중요한 생산요소로 사용되는 새로운 경제 구조이다. 관련 산업의 성 장도 연평균 7% 이상의 고성장세를 나타내고 있고 데이터 자체가 새로운 형태 의 자산으로 평가되고 있다. 주요 국가와 세계적 글로벌 기업을 중심으로 관련 제도를 정비하고 투자와 인력을 늘리고 있으며, 우리나라 정부 역시 ‘4차산업 혁명 대응 계획’을 비롯한 디지털 뉴딜 등의 적극 정책을 통해 대응하고 있다.
○ 농업부문에서 데이터 중심의 미래 산업화를 위해 빅데이터 분석 및 인공지능 적용을 위한 연구가 진행되고 있으나, 특정 부문과 데이터 체계 전체를 다루고 있지 못하는 한계가 있다. 농업부문은 시설원예와 축산 등 일부 분야와 첨단 농기자재에 한정해 추진됨으로써 농업부문 데이터 전주기 활성화는 물론 데 이터 산업 관련 육성기반 구축도 미비한 상태이다. 따라서 농업부문에서도 4 차산업관련 기술의 융복합과 디지털 전환과 다양한 플랫폼 구축 등 데이터 경 제 체계를 구축하고 활성화를 통해 세계적 경제·산업 구조변화에 적극 대응함 은 물론 새로운 혁신 성장 동력원으로 적극 활용할 필요가 있다.
○ 이 연구의 목적은 미래 산업화와 혁신 성장 동력원으로서 농업부문의 효율적 인 데이터 경제체계를 구축하고 이를 활성화할 수 있는 방안을 도출하는 것이 다. 먼저, 농업부문의 디지털 전환과 데이터 활용 및 실용화할 수 있는 방안을 마련하여 농업부문 데이터 경제 체계를 구축하고, 이를 구체화하여 농산업 부
요 약
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문에 활용할 수 있는 활성화 방안과 정부의 제도적 보완 및 중장기 정책 방안을 제시하고자 하였다. 또한 데이터 기반 농산업 활성화를 위한 R&D 확대 및 후 방산업 육성 방안을 마련하고 이를 통한 정책 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 1차년도에는 농업부문 데이터 경제의 기반인 디지털 전환 및 플랫폼과 공공부문의 대응방안을 다루고, 2차년도에는 데이터 경제를 위한 전·후방산 업과 민간부문의 대응을 다루고자 한다.
연구 방법
○ 이를 위해 이 연구에서는 통상적인 사회과학 연구 방법론을 준용하였으나, 다 른 연구와 달리 아직 국내 농업부문에 본격적으로 도입되지 않은 데이터 경제 체계 구축을 위해 통계 및 계량분석 등의 한계와 특성을 보다 객관적으로 제시 하고자 다양한 문헌 조사와 사례조사, 설문조사를 비롯하여 전문가 의견 수렴 과 정책당국과의 협의회 등을 중요한 연구 방법으로 활용하였다. 설문조사는 이메일을 통해 농업인(KREI 현지통신원과 정부지원 스마트팜 도입 농가) 761 명, 각계전문가 51명의 응답결과를 활용하여 집계 분석하였다.
연구 결과
○ 이 연구는 최근 지능정보화(Intelligence of Things)로 발전하고 있으며, 매우 빠른 성장세를 나타내는 데이터 경제로의 변화 환경에 적극 대응하고 새로운 혁신 성장 동력원으로서 농업부문에 체계를 도입해야 하는 데이터 경제 관련 체계를 위한 비전과 목표를 명확히 설정하고 면밀한 추진전략과 정책방향을 제시하였다.
○ 농업부문 데이터 경제 체계 구축과 활성화를 위한 비전은 ‘데이터 경제 구축을 통한 혁신 성장 미래농업’으로 설정하였다. 규모가 큰 미국 등 선진사회가 주 도하는 데이터 경제 관련 산업은 최근 국내와 세계적으로 어느 산업보다 빠르 게 성장하고 있고, 현재와 앞으로도 미래 혁신 성장을 주도할 것이며 농업부 문 역시 데이터 기반 농업, 첨단 농업으로의 발전을 통한 미래농업 실현이 가 능하다.
○ 농업부문 데이터 경제 구축의 가장 큰 목표는 첫째, 첨단 미래농업으로의 육성 이고, 둘째, 농업의 혁신 동력원 기반 구축이다. 새로운 혁신 성장원으로서의 데이터 경제 활성화를 통해 첨단 미래농업으로 육성하고자 하는 목표는 우리 나라 농업부문에서 전략적 로드맵 구축을 통해 추진해야 할 과제이다.
○ 미래 혁신과 성장을 위한 농업분야 데이터 경제 체계를 구축하기 위해서는 다 음과 같은 추진전략을 통해 적극적으로 대응할 필요가 있다.
○ 첫째, 현재 농업 생산부문의 스마트 및 디지털화를 추진하는 정부사업을 노지 와 과수 등으로 확대하여야 하며, 농업 전방위적인 전후방산업을 연계하여 스 마트 및 디지털화시키기 위한 노력이 필요하다. 아울러 중앙정부뿐만 아니라 지방정부 사업과 디지털 정보화로 연계 확대되어야 하며, 첨단 융복합 기자재 적용 및 활용 역시 확대되어야 한다.
○ 둘째, 농업부문 데이터 경제의 가치사슬 전 단계 체계화를 위해 가장 먼저 데 이터의 표준화가 필요하고 데이터 수집과 분석 및 진단을 위한 관리 주체의 명확화와 전문화 등 체계 확립이 필요하다. 또한, 공공과 민간의 유무형 정보
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에 대한 보안 관리 체계와 민간과 개인의 노하우 등 유무형 자산의 데이터 수 집을 위한 정당한 보상 체계를 마련해야 한다.
○ 셋째, 공공데이터 플랫폼 관련 서비스의 양적 질적 확대가 필요하며, 이를 이 용하고 활용하는 민간부문의 접근과 활용 규제를 완화할 필요가 있다. 아울러 새로운 소비 트렌드와 농생명산업 등 새로운 농업으로 확장할 수 있도록 신성 장 산업과 연계한 관련 플랫폼과 연동하여야 한다.
○ 넷째, 농업부문 데이터의 생산과 소비 주체인 농업인을 대상으로 한 관련 교 육과 지원을 확대하고, 개방형 데이터에 대한 거래 기반을 구축, 데이터를 활 용한 창농과 창업 등 활동을 지원하고 농업과 첨단분야 융복합 사업화 확대를 지원하여야 한다.
정책 제언
○ 제시된 추진 전략은 정부의 정책을 통해 실현되고 구체화될 것이다. 이를 위 한 정책방향은 크게 다음 네 가지로 제시하였다.
○ 첫째, 농업부문 디지털 전환 및 데이터 경제 추진 목표와 비전을 명확하게 제 시하여야 한다. 비전과 목표에서 제시한 바와 같이 데이터 기반 농업과 농업 부문 데이터 경제 체계를 통해 농업의 혁신 성장 동력화를 이루고, 데이터 기 반농업의 개념과 수용성 확대를 통해 관련 산업 규모를 확대하며, 이를 통해 농업인의 삶의 질을 전반적으로 향상시키는 것은 물론 농업의 지속가능성을 제고할 수 있다.
○ 둘째, 농업부문의 스마트 및 디지털화 확산을 확고히 구축해야 한다. 정밀농 업 기반의 스마트 및 디지털 농업을 전방위로 확산하고, 디지털 전환과 플랫 폼을 통해 농업부문에 양질의 데이터 생산, 수집 기반을 구축하며 농산업 빅 데이터의 활용 기반을 넓히고, 이를 종합적으로 구현할 수 있는 데이터 기반 농업 혁신지구를 조성하고 확대할 필요가 있다.
○ 셋째, 데이터 기반 농업 및 디지털 전환 지원과 근거 마련을 위해 법과 제도를 정비하고, 전문 운영기관과 기구 설치를 지원하며, 농업 데이터 경제 혁신지 구를 통한 산학연 협력 체계를 강화하여 성과를 확산할 수 있도록 관련 거버 넌스 체계를 구축·지원하여야 한다.
○ 넷째, 데이터 기반 농업과 경제는 민관 협력체계 없이 운영과 발전이 불가능 하다. 농산업 부문 융복합 전문인력을 육성하고, 민간 전문가가 주도할 수 있 도록 지원과 보장이 필요하며, 다부처 및 유관기관 협력과 연계하여 지원 및 운영되어야 하고, 전체 이해관계자의 노력을 통해 데이터 기반 농산업 시장의 확대를 지원하여야 한다.
○ 농업부문 데이터 경제 체계 구축은 관련 주체별 역할을 강화와 실천을 통해 실 현될 수 있다. 먼저 가장 먼저 농업인들의 수용성과 참여 확대이다. 농업 현장 에 있는 농업인들이 양질의 기초 데이터 생산자이며, 이를 활용한 서비스의 최 종 수요자이기 때문이다. 또한 경제 관련 주체 간 협력 네트워크 구축이 요구 된다. 농업부문의 전담 부서인 농림축산식품부의 명확한 비전과 정책목표 설 정 및 종합적인 로드맵을 통한 사업을 추진, 관련 정부부처 및 유관기관과의 협력 체계 역시 필수적이다. 또한 전문운영기관 설립을 통해 전체적인 컨트롤
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타워 역할을 수행하고, 초기에는 정부 주도 설립과 운영, 중장기적으로는 민간 위탁형식의 운영 노력이 필요하다.
○ 정부가 마련한 데이터 3법 및 데이터 기본법을 적극 활용하여 농업부문에 공 공서비스와 연계하는 전문 민간부문의 참여와 주관을 확대할 필요가 있다. 농 업부문 데이터는 농민, 소비자, 기업, 정부 등 다양한 수요 주체에 따라 유·무상 활용범위와 목적이 상이하다. 따라서 농업부문 데이터의 활용 방법 및 권한에 대한 체계적 규정과 제도적 규제 및 이용과 활용 방침 마련이 필요하다. 같은 데이터라 할지라도 목적에 따른 가공 방법, 아이디어, 주체에 따른 의미, 데이 터의 경제적 권리에 따른 활용 방법 및 권한에 대한 설정이 전제되어야 한다.
따라서 농업관련 데이터 체계에 대해 보다 체계적인 관리와 규정 마련이 필요 하며, 이를 위해서는 농림축산식품부의 관련 법제화에 이러한 요인과 내용이 포함될 필요가 있다.
○ 이 연구에서는 우리나라 농업부문 데이터 체계 구축을 위해 필요한 정책목표 와 추진전략은 물론 정책방향에 대해 상세히 제시하였다. 또한 이의 실현을 위 한 각 주체별 역할에 대해서도 가능한 세부적으로 제시하였다. 아울러 2차년 도 연구를 통해 농업 관련 민간부문의 참여 확대와 활성화를 위한 방안, 역할 등으로 연구 내용이 확대될 필요가 있다.
A plan to establish and revitalize the agricultural sector data economy system for innovative growth (Year 1 of 2)
Purpose of Research
○ The global economy is moving toward the data economy, which develops industries and creates values through innovative businesses and services by using data—a core element for innovative growth.
Data economy is an economic system where data works as an essential element for production in economic activities. Related industries grow rapidly at 7% or more per year, and data itself is considered as a new asset. Major nations and leading global firms work to arrange related regulations and enhance the labor force. Korea also responds actively through the Digital New Deal Policy, including the plans for the 4th industrial revolution.
○ There has been a research effort in agriculture to analyze big data and apply artificial intelligence for data-centered future industries.
However, such an endeavor has failed to cover the entire data system.
It focuses on state-of-the-art farming equipment and some sectors in agriculture such as greenhouse horticulture and livestock farming.
Therefore, the agricultural sector has no good platforms to nurture the data industry and activate full-cycle data. To respond to global economic and industrial changes, Korean agriculture should shift to technological convergence for the 4th industry and digital transfer. It
ABSTRACT
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also has to set up various platforms for the data economy. In addition, it needs to use data as an innovative growth engine.
○ This study discusses ways to establish and invigorate efficient data platforms to drive innovative growth in agriculture down the road.
First, it focuses on the digital transfer and draws up plans to apply and commercialize data in the agriculture sector. Based on this effort, this study proposes directions to set up data economic platforms and use them for the sector. It also advises the government on supplementary regulatory regimes and long-term policy directions. Moreover, this study lays out plans to expand research and development endeavors and foster back-end sectors to boost data-based agricultural businesses. To fulfill its goals, it focuses on digital transfer, platforms, and the public sector’s countermeasures in its first year. The second-year study will explore front-end and back-end industries for the data economy and the private-sector’s responsive measures.
Research Method
○ This study uses general social science research methods to achieve its goals. However, as data-driven platforms are not fully introduced in the agriculture sector in Korea, there are limited sources for statistics and quantitative analysis. Therefore, this study uses previous literature reviews, case studies, surveys, experts’ opinions, and meetings with related policymakers for objective research outcomes. The survey targets 761 farmers (KREI field correspondents and smart-farming farmers
supported by the government) and 51 experts from various fields.
Main Findings
○ Amid the rapid progress in the Intelligence of Things, Korea’s agriculture sector should actively respond to a shift to the data economy and use it as an innovative growth engine. Against this backdrop, we set up a vision and targets and suggested implementation plans and policy directions.
○ We selected the vision for agricultural data platforms as the innovative future farming through the setup of data economy. Industries linked to the data economy, which is growing fast and led by the U.S. and other advanced nations, will continuously lead innovative growth down the line. The agriculture sector can also move forward by developing data-based, hi-tech farming.
○ The primary goals for establishing the data economy for agriculture are i) Nurturing hi-tech farming and ii) setting up an innovative framework to drive agriculture. Korea’s agricultural sector has to set up a strategic roadmap to nurture farming by invigorating the data economy—a new growth engine for innovation.
○ We suggest four detailed implementation strategies for establishing the data economy for agriculture.
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○ First, the government should expand its smart farming programs to include bare grounds and fruit trees. Also, it has to link front-end and back-end industries for smart farming. In addition, the central government’s endeavors need to connect to local governments’
programs for digitalization. State-of-the-art convergence devices need to be introduced.
○ Second, standardizing data is a prerequisite to organizing all stages in the value chains of the data economy. Also, clarifying entities in charge of data gathering, analysis, and diagnosis is essential. Also, there should be a fair compensation scheme for security management for tangible/ intangible information and data collection for tangible/
intangible assets, including individuals’ expertise.
○ Third, the government needs to expand high-quality services related to public data platforms. It also has to allow the private sector more access to such services and alleviate related regulations. There should be platforms linked to new-growth industries so that the agriculture sector can expand into new consumer trends and agriculture and life sciences.
○ Fourth, the government should expand education and support for farmers who produce and use data. It has to set up platforms to trade open data to support agricultural start-ups and expand programs to apply hi-tech convergence skills to farming.
Policy Suggestions
○ The implementation strategies suggested can be in action through the government’s policies. We propose four policy directions in this regard.
○ First, the government should develop a clear vision and targets for a shift to digitalization and data economy. As previously discussed regarding the vision and targets, agriculture can achieve innovative growth through data-based farming in the data economy. Also, the industrial scale can be expanded by enlarging the concept and acceptability of data-driven agriculture. Moreover, such progress will improve farmers’ quality of life and sustainability in agriculture.
○ Second, the government should strengthen smart farming and digitalization. Smart farming based on precise technologies needs to be expanded. It should focus on digitalization and platform construction to produce and collect high-quality data. By doing so, it will be able to increase the use of big data in agriculture and create data-based agricultural innovation districts.
○ Third, the government should arrange laws and regulations to prepare grounds to support data-driven agriculture and digitalization. It has to establish operational organizations with expertise and enhance collaboration among industries, universities, and research institutions.
By doing so, it can set up a governance system to spread achievements.
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○ Fourth, the collaboration between the private and public sectors is a prerequisite for the operation and progress of the data-driven agriculture and economy. So the government should nurture human resources with expertise in convergence technologies and provide support for experts in the private sector to lead collaboration. Also, various government agencies and related organizations should cooperate for support. All stakeholders should work together to expand the data-based agro-industrial market.
○ Establishing the data economy for farming is agriculture by enhancing related stakeholders’ roles and actions. First, farmers’ acceptability and participation need to be increased, as they are high-quality data producers in the field and the end-consumers of data services. In addition, it is necessary to construct networks for cooperation between primary stakeholders. The Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs should set clear visions and policy targets, implement programs based on a comprehensive roadmap, and build collaborative networks with other government agencies and related organizations. In addition, it has to set up an operational organization to work as a control tower. The government needs to lead in the beginning and gradually transfer its roles to the private sector over time.
○ It is essential to expand the participation of private-sector entities linking public services to the agriculture sector by using the Framework Act on Promotion of Data Production, Transaction, and Utilization and three major data privacy laws. Agricultural data have
different utilization scopes and purposes depending on entities using the data, such as farmers, consumers, enterprises, and the government.
Therefore, the government should prepare regulations and guidelines on data utilization methods and rights. There should be different utilization methods and rights for the same data depending on processing methods, ideas, meanings for different entities, and economic rights for data. So it is necessary to prepare systematic management and regulations for agricultural data. So the Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs should specify those matters in its legislation endeavors.
○ This study discusses suggestions for policy targets, implementation strategies, and policy directions required for establishing data platforms in the agriculture sector. Also, it suggests each stakeholder’s roles in a detailed manner to achieve the goals.
However, as there are no sufficient data and roadmaps for establishing specific data platforms, this study has limitations in suggesting economic benefits and validity analysis. The following research should focus on overcoming the limitations.
Researchers: Suh Daeseok, Kim Yeonjung, Lee Jungmin, Kim Euijun, Cho Jaewoo Research period: 2021. 1. ~ 2021. 12.
E-mail address: dssuh@krei.re.kr
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제1장 서론 ··· 1
1. 연구의 필요성과 목적 ··· 3
2. 선행연구 검토 ··· 7
3. 연구의 범위와 방법 ··· 14
제2장 데이터 경제의 개념과 관련산업 및 정책 현황 ··· 21
1. 데이터 경제의 개념 ··· 23
2. 국내외 데이터 관련 산업의 현황 ··· 32
3. 국내외 데이터 경제 관련 정책 ··· 38
4. 시사점 ··· 52
제3장 농업부문 데이터 활용 현황과 문제점 ··· 55
1. 농업 공공부문 데이터 현황과 문제점 ··· 57
2. 국내 농업부문 주요 통계 및 정보 현황과 문제점 ··· 68
3. 국내 민간부문 농업관련 데이터 현황과 문제점 ··· 76
4. 시사점 ··· 77
제4장 농업부문 데이터 경제의 인식과 중요성 ··· 79
1. 데이터 기반 농업에 대한 농업인의 인식과 수용성 분석 ··· 81
2. 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 중요성과 시급성 분석 ··· 99
3. 시사점 ··· 107
제5장 농업부문 디지털 전환 및 플랫폼 구축 방향 ··· 109
1. 농업부문 디지털 전환의 방향 ··· 111
2. 농업부문 플랫폼 구축의 방향 ··· 118
차 례
3. 해외 주요국의 농업부문 플랫폼 관련 사례 ··· 124
4. 시사점 ··· 132
제6장 농업부문 데이터 경제 체계 구축 방안 ··· 135
1. 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 비전과 목표 ··· 137
2. 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 세부 추진과제 ··· 139
3. 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 거버넌스 체계 및 정책제언 ··· 144
제7장 요약 및 결론 ··· 151
1. 요약 ··· 153
2. 결론 ··· 158
참고문헌 ··· 161
xviii 제1장
<표 1-1> 데이터 경제 활성화를 위한 농가 및 전문가 조사 개요 ··· 18
제2장
<표 2-1> 데이터 경제의 개념 ··· 24
<표 2-2> 데이터 경제의 특성 ··· 26
<표 2-3> 디지털 플랫폼의 유형 ··· 27
<표 2-4> 데이터 가치사슬 ··· 29
<표 2-5> 데이터 자산 가치를 높이는 요인 ··· 30
<표 2-6> 데이터 경제 체계의 이해관계자 및 개념도 ··· 31
<표 2-7> 데이터 산업 정의 및 매출 발생 구조 ··· 33
<표 2-8> 데이터 산업 시장 규모 ··· 34
<표 2-9> 일반산업의 전체 매출액 대비 IT 예산 투자 비중 ··· 35
<표 2-10> 데이터 산업 부문별 빅데이터 도입률 ··· 36
<표 2-11> 2016~2020(E) 주요국 데이터 산업 시장 규모 ··· 37
<표 2-12> 한국판 뉴딜 내 농식품 분야 과제 ··· 42
<표 2-13> 미국의 연방 데이터 전략(federal data strategy: FDS)의 세부과제 ···· 43
<표 2-14> 미국 농무부(USDA) 데이터 전략 주요목표 ··· 45
<표 2-15> Horizon 2020 중 농업부문 데이터 경제 관련 프로젝트 ··· 48
제3장
<표 3-1> AGRIX 시스템 사용자 구분 및 역할 ··· 58
<표 3-2> 농업경영체 등록관리 현황 ··· 60
<표 3-3> Agrix(농림사업정보시스템) 문제점 및 개선방안 ··· 61
<표 3-4> 농경지 전자지도 주요 제공 정보 ··· 64
<표 3-5> 농업부문 주요 통계 및 정보 현황 ··· 69
표 차례
<표 3-6> 스마트팜 도입 농가의 주요 농업 정보제공 사이트의 이용빈도 및 유용성, 기대치 분석 ··· 73
<표 3-7> 스마트팜 미도입 농가의 주요 농업 정보제공 사이트의 이용빈도 및 유용성, 기대치 분석 ··· 74
<표 3-8> 농산업분야 공공데이터의 미활용 이유 ··· 75
<표 3-9> 공공데이터 활용·분석 시 편리하고 유용한 플랫폼 형식 의견 ··· 75
제4장
<표 4-1> 데이터 경제 구축 및 활용이 필요한 분야(현재) ··· 86
<표 4-2> 데이터 경제 구축 및 활용이 필요하고 이용빈도가 높아질 분야(미래) ··· 86
<표 4-3> 농업부문 디지털 전환(데이터 기반 농업)을 통한 첨단화 진행에 대한 의견 (우려되는 부문) ··· 87
<표 4-4> 민간기업에 데이터 활용·분석 의뢰한다면 생산 분야에서 원하는 정보 종류 · 88
<표 4-5> 민간기업에 데이터 활용·분석 의뢰한다면 유통 분야에서 원하는 정보 종류 · 88
<표 4-6> 민간기업에 데이터 활용·분석 의뢰한다면 소비 분야에서 원하는 정보 종류 · 88
<표 4-7> 민간부문에서 데이터 활용을 한 사례 유무 ··· 89
<표 4-8> 민간기업에 데이터 활용·분석한 적이 있다면 생산 분야에서 이용한 정보 종류 ··· 89
<표 4-9> 민간기업에 데이터 활용·분석한 적이 있다면 유통 분야에서 이용한 정보 종류 ··· 90
<표 4-10> 민간기업에 데이터 활용·분석한 적이 있다면 소비 분야에서 이용한 정보 종류 ··· 90
<표 4-11> 민간부문에서 제공한 데이터 수집·활용 시 어려운 점(애로사항) ··· 91
<표 4-12> 민간부문에서 데이터 수집·활용을 하지 않은 이유 ··· 91
<표 4-13> 민간분야 데이터 활용·분석 시 편리하고 유용한 플랫폼 형식 의견 ··· 92
<표 4-14> 농산업의 생산 분야에서 데이터 농업체계가 활성화될 경우, 예상할 수 있는 변화 ···· 93
<표 4-15> 농산업의 유통 분야에서 데이터 농업체계가 활성화될 경우, 예상할 수 있는 변화 ···· 94
<표 4-16> 농산업의 소비 분야에서 데이터 농업체계가 활성화될 경우, 예상할 수 있는 변화 ···· 94
<표 4-17> 데이터 자료 수집, 결합, 분석 서비스 WTP 조사(기본정보) ··· 96
<표 4-18> 데이터 자료 수집, 결합, 분석 서비스 WTP 조사(중급정보) ··· 97
<표 4-19> 데이터 자료 수집, 결합, 분석 서비스 WTP 조사(고급정보) ··· 97
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<표 4-20> 데이터 자료 수집, 결합, 분석 서비스 WTA 조사(기본정보) ··· 98
<표 4-21> 데이터 자료 수집, 결합, 분석 서비스 WTA 조사(중급정보) ··· 98
<표 4-22> 데이터 자료 수집, 결합, 분석 서비스 WTA 조사(고급정보) ··· 99
<표 4-23> 디지털 경제 체계 구축을 위한 대응과제와 전략 평가 ··· 102
<표 4-24> 디지털 경제 체계 구축을 위한 정책 추진 목표에 대한 평가 ··· 105
제5장
<표 5-1> 농업부문 플랫폼 구축을 위한 형태 및 특징 ··· 118
제6장
<표 6-1> 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 세부 추진과제(디지털 전환 가속화) ·· 139
<표 6-2> 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 세부 추진과제(생산 수집 관리 체계화) ·· 140
<표 6-3> 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 세부 추진과제(플랫폼 서비스 확대) ··· 141
<표 6-4> 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 세부 추진과제(데이터 이용 활성화) ·· 141
<표 6-5> 디지털 경제 체계 구축을 위한 정책 목표 추진 시기 ··· 143
<표 6-6> 「데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법」 주요 내용 ··· 147
제1장
<그림 1-1> 농업부문 데이터 경제 체계 개념도 ··· 15
<그림 1-2> 농업부문 혁신 성장 주도 데이터 경제 연구 추진 체계도 ··· 19
제2장
<그림 2-1> 데이터 기반 결정 과정 ··· 25
<그림 2-2> 2016~2020(E) 주요국 데이터 산업 시장 규모 ··· 37
<그림 2-3> 정부의 비전과 추진 전략 ··· 40
<그림 2-4> 정부의 한국판 뉴딜 정책 추진방향 ··· 41
<그림 2-5> 유럽연합의 데이터 경제 관련 비전과 목표 ··· 47
제3장
<그림 3-1> 농림사업정보시스템 통합 DW 플랫폼 ··· 59
<그림 3-2> 농경지 전자지도(팜맵) 및 팜맵의 대용량 파일 제공 화면 ··· 64
<그림 3-3> 농식품 공공데이터 포털로 집중되는 서비스 모형 ··· 72
제4장
<그림 4-1> 데이터 기반 농업에 대한 인지도 ··· 82
<그림 4-2> (스마트팜 미도입 농가) 데이터 기반 농업에 대한 인지도 ··· 83
<그림 4-3> 농업의 디지털 전환을 통한 데이터 기반의 첨단화 필요성 ··· 84
<그림 4-4> (스마트팜 미도입 농가) 농업의 디지털 전환을 통한 데이터 기반의 첨단화 필요성 ··· 85
<그림 4-5> 데이터 기반 영농관리 애플리케이션 상용화 시 이용 여부 ··· 85
<그림 4-6> 민간부문에서 하나의 공공플랫폼 형식으로 모든 분야의 데이터가 통합된 사이트를 이용하는 경우, 향후 데이터 활용 시 미치는 영향 분석 ··· 92
<그림 4-7> 농가에서 데이터 활용이 농업분야에 미치는 영향 정도 ··· 93
<그림 4-8> 데이터 제공할 의사 여부 조사 ··· 95
그림 차례
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<그림 4-9> 농업부문 데이터 경제 체계 구축 전략별 IPA 분석(중요도, 시급성, 경제성)결과 ·· 103
<그림 4-10> 농업부문 데이터 경제 체계 구축 정책별 IPA 분석(중요도, 시급성, 경제성)결과 ·· 106
제5장
<그림 5-1> 농업부문 디지털 전환 및 디지털 농업의 질적 혁신 방향성 ··· 113
<그림 5-2> 농업부문 디지털 전환을 위한 디지털 전환 구상 ··· 116
<그림 5-3> 농산업 전주기 데이터 연계체계 ··· 117
<그림 5-4> 디지털 전환 중심의 농업부문 플랫폼 구상 ··· 120
<그림 5-5> 데이터 중심 플랫폼의 구성 ··· 121
<그림 5-6> 지역별 플랫폼 구축 방안(예시) ··· 122
<그림 5-7> 농업부문 디지털 전환과 디지털 트윈을 활용한 미래농업 모습 ··· 123
<그림 5-8> FBN의 분석 서비스 Tool과 분석 서비스 영역 ··· 125
<그림 5-9> LetsGrow 플랫폼의 주요 기능 ··· 126
<그림 5-10> WAGRI의 데이터 수집 및 공유 시스템 구조 ··· 128
<그림 5-11> WAGRI의 데이터 보호 시스템 구조 ··· 129 제6장
<그림 6-1> 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 비전과 추진전략 ··· 138
제1장
K O R E A R U R A L E C O N O M I C I N S T I T U T E
제1장
서론
1. 연구의 필요성과 목적
1.1. 연구 필요성
데이터는 4차산업혁명 시대와 미래사회의 중요한 자원이며 생산요소로 부각되 고 있다. 사물인터넷(IoT)·센서 등을 통해 생성되는 대량의 데이터가 기존 생산요 소(자본, 노동, 토지)를 능가하고 경제와 산업 발전을 견인하는 중요한 생산요소 로 작용한다. 데이터가 ‘자산’으로 부각되는 이유는 스마트폰과 같은 휴대용 개인 미디어의 급속한 보급으로 길 찾기, 금융, 쇼핑 등 우리의 일상생활이 데이터로 기 록되고 이러한 데이터를 매개로 한 사업이 급속하게 성장하기 때문이다(정용찬 2017). 사용할수록 소모되는 기존의 생산요소와 달리 데이터는 사용하고 활용하 는 과정에서 만들어지는 새로운 데이터를 다른 분야에 활용하는 과정이 순환되면 서 부가가치를 지속적으로 만들 수 있다. 따라서 사물인터넷과 같은 기술의 발전 으로 더 많은 데이터가 생산될수록 관련 산업 및 경제 활성화를 견인하는 원동력 이 될 것이다(김미정 외 2019).
최근의 세계 경제는 혁신 성장의 핵심요소인 데이터를 활용하여 산업의 발전과
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새로운 혁신적 비즈니스 및 서비스를 통해 부가가치를 창출하는 ‘데이터 경제 (Data Economy)’로 전환하고 있다. 데이터 경제는 데이터 자체가 경제와 산업활 동의 중요한 생산요소로 사용되는 새로운 경제 구조이다. 관련 산업의 세계 데이 터 시장 규모는 2017년 1,508억 달러에서 2020년 2,100억 달러로 연평균 7.6%로 빠르게 성장하고 있으며 데이터는 새로운 형태의 자산으로 평가되고 있다. 즉, 데 이터의 생산· 수집·분석이 쉬워짐에 따라 다양하고 가치 있는 데이터가 거래되고 있고 데이터를 단순히 생산·수집·분석하는 단계를 넘어 이를 공유하고, 공동 자본 으로 활용함으로써 경제적 효과를 창출하는 시대로 전환이 필요하다. 이러한 데 이터 경제는 데이터 산업을 활성화하여 전 산업에 걸쳐 효율성과 생산성을 증대함 으로써 새로운 산업으로 창출하는 과정이 필요하다. 데이터를 새로운 부가가치로 상품화하고 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 거래의 장을 만들 수 있도록 적극 적인 지원이 필요하다.
세계 주요국은 이미 데이터와 이를 활용한 AI 산업을 주도하기 위해 국가적 차 원의 대책을 마련하고 추진하고 있다. 미국은 데이터와 AI 분야에서 전체적 전략 투자로 세계 최고 경쟁력을 보유하고 있다(AI R&D Strategic Plan, ’16. 5.). 유럽 은 AI 분야에 대규모 투자를 추진하고 개인정보 보호 등 데이터 보호 강화 제도를 정비하고 있고 일본은 데이터 개방을 확대하고 주요 산업에서 AI 상용화를 추진 하는 전략을 마련하고 있다(AI Technology Strategy, ’17. 3.). 중국은 데이터 AI 분 야 대규모 선행 투자와 플랫폼을 육성(Next Generation AI Development Plan, ’17.
7.)하고 있고 독일은 성공적인 AI산업 활성화를 위해 연구강화, 챌린지, 기업 역량 강화 등 12개의 분야로 나누어 AI 정책 지원을 추진하고 있다(AI made in Germany Plan, ’18. 11.). 또한 글로벌 대기업들은 빅데이터의 축적, 관리 및 분석 을 통한 상용 서비스를 준비하고 있으며 다양한 AI 혁신 체계를 구축하여 새로운 산업 영역으로 확장하고 있다. 대표적으로 세계적 데이터 기업인 Google은 AI로 지능화한 OS인 ‘Android Pie’, 무인 자동차 기업부문인 Waymo(구글카)와 AI 처 리 최적화 클라우드 TPU(텐서처리장치) 등을 추진하고 있고 Amazon사는 AI 플 랫폼인 ‘Alexa’, AI 기반 스마트비서 서비스인 ‘Amazon Echo’, 무인점포로 운영
하는 ‘Amazon Go’ 등의 사업을 추진하고 있다.
우리 정부는 데이터 경제를 혁신 성장의 중요한 정책과제 중 하나로 선정하고 있으며, 4차산업혁명을 새로운 성장과 일자리 창출의 기회로 보고 2017년 11월부 터 ‘4차 산업혁명 대응 계획’을 수립·추진하고 있다. 또한 혁신성장 경제관계장관 회의에서 ‘데이터 산업 활성화 전략’(2018. 6.)을 발표하여 데이터·AI 경제를 플랫 폼 경제 구현을 위한 3대 혁신 성장 전략 투자 분야로 제시하였다. 정부는 데이터 경제로의 전환과 ‘데이터를 가장 잘 다루면서, 가장 안전하게 다루는 나라’를 비전 으로 제시하고 이를 추진하는 경제 활성화를 위한 산업 육성과 데이터 활용 관련 산업 활성화 전략을 천명하였다(관계부처합동 2019).
정부는 혁신 성장 가속화를 위해 데이터 부문 투자 대폭 확대, 정보주체 중심 데 이터 활용(My Data) 전환, 빅데이터 센터 100개소 구축, 중소벤처 데이터 구매·가 공 바우처 지원, 전략 투자 확대를 통해 데이터 경제 활성화를 위한 산업을 육성하 고자 한다. 공공·민간 분야(금융, 통신 등)별로 다양한 데이터가 수집, 제공될 수 있는 빅데이터 센터(100개)와 양질의 데이터가 결합·유통되고 새로운 서비스가 창출될 수 있는 빅데이터 플랫폼(10개)을 구축하고, 중소·벤처기업이 데이터를 활 용한 새로운 서비스를 개발할 수 있도록 데이터 구매, 가공비용을 지원하는 바우 처 사업을 추진(연 1,640개)할 예정이다. 또한 국민들이 데이터 활용에 따른 혜택 을 체감할 수 있도록 본인의 동의하에 개인데이터를 활용하는 사업을 확대·실시 (연 8개)하는 데이터 가치사슬 전주기 활성화를 위한 추진전략을 제시했다. 특히 주무부서인 과학기술정보통신부는 주요 업무 추진계획 중 하나로 DNA(Data, Network, AI) 기반 디지털 선도 국가를 선정하고 ’20년 이후 DNA 활성화와 규제 개선을 통한 경제활력 제고(관계부처 합동 2019. 12.)방안을 발표했다. 또한 정부 는 데이터 3법 개정을 통해 공공부문 마이데이터 포털(국민이 자기정보를 검색·
다운로드하고 안전하게 유통·활용할 수 있는 플랫폼)을 구축, 마이데이터 기반 융 합서비스를 발굴·확산, 빅데이터 플랫폼 데이터 개방 확대 및 혁신 서비스 발굴, 데이터 거래 기반(데이터 연계·표준화, 데이터 가격산정, 거래·구매 프로세스 정 립 등) 정비를 통한 데이터 경제의 본격화 추진을 명확하게 제시하였다.
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하지만 농업부문에서 데이터 중심의 미래 산업화를 위해 빅데이터 분석 및 인 공지능 적용을 위한 연구가 진행되고 있으나, 특정 부문과 데이터 체계 전체를 다 루고 있지 못하는 한계가 있다. 또한 영농형 로봇 개발(잡초 제거, 농장 수확용 로 봇), 스마트팜 중심의 빅데이터 생산 및 활용 체계, AI 기반 가축관리서비스(팜스 플랜)를 통하여 농업용 로봇과 자율 주행 농기계 및 드론 활용 등 첨단 농기자재화 와 작물 및 가축 관리를 위한 빅데이터 관리 체계 개발을 하고 있지만 이러한 농업 부문은 시설원예와 축산 등 일부 한정된 분야와 첨단 농기자재에 한정되어 추진됨 으로써 농업부문 데이터 전주기 활성화는 물론 데이터 산업 관련 육성기반 구축도 미비한 상태이다.
농업부문 GDP는 2010년 28.3조 원에서 2016년 28.4조 원으로 정체, 실질성장 률은 0% 수준이다. 농가인구의 고령화 심화, 농가인구 감소, 청년농과 청년 인력 등의 농업부문 유입 저조, 농작업인력 부족, 생산성 둔화 등 농업 구조와 여건은 악 화되고 있다. 기존의 중요한 생산요소인 노동과 토지 등의 투입은 감소하고 있으 나, 농업에 대한 투자 등 고정자본과 중간 투입재에 대한 투입은 증가 추세이다.
즉, 토지자본 투자를 제외하고, 농기계를 비롯한 농업용 시설과 농기자재 등 농업 용 고정자본 투입량이 꾸준히 증가하여 자본 집약도, 자본 구성도, 자본 계수 등이 전부 증가하는 추세로 나타났다(서대석 외 2021). 농업부문의 미래성장을 위해 새 로운 혁신동력원을 발굴하고 적극 도입하여 발전할 수 있는 활성화 전략이 요구된다.
따라서 농업부문에서도 4차산업혁명의 기술의 융복합과 디지털 전환과 다양한 플랫폼 구축 등 데이터 경제 체계를 구축하고 활성화를 통해 세계적 경제·산업 구 조변화에 적극 대응함은 물론 새로운 혁신 성장 동력원으로 적극 활용할 필요가 있다. 농업부문에서 필요한 데이터를 수집·생성하고 이를 다양한 플랫폼을 통해 저장·관리하여 필요한 정보를 제공하기 위해 이를 가공하고 유통함으로써 양질의 데이터를 분석하고 활용하는 효율적 데이터 경제 체계 구축이 필요하다. 아울러 데이터 기반 농산업을 체계화할 수 있는 민간부문 활성화, 전문인력 육성, R&D 확대 및 후방산업의 육성전략 역시 마련되어야 할 필요가 있다.
1.2. 연구목적
이 연구의 목적은 미래 산업화와 혁신 성장 동력원으로서 농업부문의 효율적인 데이터 경제 체계를 구축하고 이를 활성화할 수 있는 방안을 도출하는 것이다. 먼 저, 농업부문의 디지털 전환과 데이터 활용 및 실용화할 수 있는 방안을 마련하여 농업부문 데이터 경제 체계를 구축하고자 한다. 아울러 이를 구체화하여 농산업 부문에 활용할 수 있는 활성화 방안과 정부의 제도적 보완 및 중장기 정책 방안을 제시하고자 한다. 또한 데이터 기반 농산업 활성화와 육성을 위해 필요한 인력을 육성하고, 관련 산업을 활성화할 수 있는 R&D 확대 및 후방산업 육성 방안을 마 련하고 이를 위한 정책 방안을 제시하고자 한다.
2. 선행연구 검토
정보통신 기술의 빠른 발달과 실용화에 따라 최근 데이터 경제에 대한 개념이 정립되었고, 여러 산업 분야별로 이를 활성화하고자 하는 연구가 수행되고 있으 나 농업부문에 이를 적용한 연구는 매우 미미한 실정이다. 이 절에서는 데이터 경 제 활성화를 위해 선행된 연구와 농업부문에서 수행된 빅데이터 활용부분과 4차 산업혁명 기술의 농업부문 적용에 대한 선행연구를 검토하였다.
2.1. 데이터 경제 활성화 관련 연구
‘데이터 경제’라는 개념어는 Newman이 2011년 가트너(Gartner) 연구소 (Analyst company)를 통해 발표한 한 보고서를 통해 처음 사용하였다. Otto and Stephan(2013)은 이 개념을 기초로 데이터 제공 사업자들의 사업유형별 모델을 제시하였다. 이와 같은 연구가 가장 초기의 데이터 경제 관련 개념과 이를 활성화
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하고자 하는 구상의 시작으로 보인다.
Opher et al.(2016)은 IBM사의 보고서(데이터 경제의 부상)를 통해 데이터 경제 체제(data economy framework)의 데이터 표현자, 데이터 제공, 데이터 플랫폼 소 유자, 데이터 수집/관리자와 데이터 생산자 등 데이터 활용 성격별 담당자의 역할 을 제시하고, 이의 원천인 사물인터넷(IoT)을 활용한 데이터 플랫폼 최적화 및 이 를 활용하는 수익창출 방안을 구상하였다.
European Commission(2019)은 EU 공동체(경제체제)에 데이터 경제 체계 구축 보고서를 통해 데이터가 주도하는 유럽 경제 혁신체제에서 데이터 경제가치의 산 업 규모와 시장 규모 등을 밝히고 그 중요성을 부각하였다. 이의 완성을 위해 유럽 공동 데이터 스페이스 체계 구상과 공공투자 데이터환경과 혁신체제 구축, 고성 장, 고효율, 고혁신 솔루션을 위한 사업자 간 데이터 공유 체계, 데이터 혁신과 발 전을 위한 투자 방안을 제시하였다.
UNCTAD(2019)은 전 세계 데이터 경제의 현황과 미래발전 가능성 및 시장 규모 등에 대한 현황을 살펴보고 UN의 개발사업 등을 위한 데이터 이용 활성화 현황을 설명하였다. 그러나 데이터 경제의 활성화와 발전 이면에 있는 가장 큰 문제점으로 데이터의 가치평가, 데이터 정보 보호, 데이터 유통 관련 문제점 해결의 어려움을 지적하였고, 아울러 데이터 자체에 대한 개인, 기업과 국가 간 비대칭성 문제를 지 적하였다.
정용찬(2017)은 데이터 경제 관련 생태계의 특징과 부상에 대해 설명하고 주요 국가별 데이터 경제 육성전략을 소개하였다. 아울러 우리나라 데이터 산업 활성 화를 위해 데이터의 공유와 활용, 이를 위한 거버넌스전략 수립의 필요성, 데이터 관리 체계 정립, 데이터의 자유로운 유통과 활용을 위한 기반 구축과 기술의 표준 화, 공공부문 역할의 중요성, 개인정보의 유통과 활용 및 보호를 위한 사회적 합의 와 법제화 등을 제안하였다.
장동익 외(2019)는 데이터 경제 현황에 대해 해외 사례를 살펴보고 우리나라 교 통부문에서 빅데이터를 활용하는 데이터 경제 활성화 방안 제시를 위해 교통부문 의 이용 가능한 데이터와 연계 현황을 진단하고 사회 각 부문에서 교통 데이터의
취득과 활용 현황을 분석하였다. 이를 통해 데이터 생성 기관과 데이터 제공 기관, 그리고 데이터를 기반으로 한 서비스 및 솔루션 제공 기관을 분리할 필요가 있고, 데이터 품질인증과 표준화를 위한 데이터 전담기관의 설립 및 운용이 필요함을 제 안하였다. 특히, 데이터 경제의 생태계가 유기적으로 돌아가기 위해서는 매우 중 요한 부분이 거버넌스라고 진단하였다.
김미정 외(2019)는 데이터 경제 활성화를 위해 미래 공간정보의 형태와 역할을 정의하고 이를 달성하기 위한 생산체계의 발전방향과 추진 전략을 도출하고자 하 였다. 이를 위해 데이터 경제의 개념과 특징을 설명하고, 데이터 경제 체제에서 공 간정보의 중요성과 가치 및 역할을 살펴보고, 공간정보 생산체계의 현황과 문제 점을 분석하였다. 이를 통해 공간정보 생산체계를 위한 공간정보의 비전을 ‘현실 과 가상을 연결하는 데이터 내비게이션’으로 제시하고, 공간정보 발전방향으로
‘현실과 일치하는 공간정보’, ‘모든 데이터를 연결하는 공간정보’, ‘사람과 기계가 이해하는 공간정보’로 제시하였으며, 생산체계 발전방향은 ‘데이터 개방공유 기 반의 협력’, ‘공공과 민간이 참여하는 수평적 생산체계’, ‘다양한 기술이 활용되는 융복합 생산체계’ 등을 제시하였다.
주재욱·윤종진(2020)는 우리나라 디지털 경제의 주요 지역인 수도권에서 관련 주요 산업의 현황과 특성을 살펴보고, 서울시에 대한 혁신 성장 전략 중 하나로 소 프트웨어 산업의 발전 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 수도권 지역 산업을 디지털경제와 비디지털경제로 양분하고, 디지털경제를 정보통신방송기기업, 정 보통산방송서비스업, 소프트웨어 및 디지털콘텐츠개발 및 제작업 등으로 세분하 여 그 현황과 특징을 분석하였다. 이 중 소프트웨어 산업에 대해 보다 집중적으로 현황과 문제점을 진단한 후 서울시의 소프트웨어 산업 발전 방향을 제시하였다.
2.2. 데이터 산업 관련 연구
Granickas(2013)는 공공데이터 개방이 사회·경제적 이익을 창출하는 방안을 제
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시하였다. 공공데이터를 개방하여 사용자들에게 다양한 공공(정부)데이터를 제 공하고, 이를 애플리케이션(앱) 등을 통해 재사용함으로써 다양한 일자리와 가치 및 서비스를 창출할 수 있고, 정부 자료에 대한 사용자들의 접근성을 향상함으로 써 개개인 민주적 의사결정의 긍정적 영향을 제시하였다.
UNCTAD(2017)는 ‘Information Economy Report 2017: Digitalization, Trade and Development’에서 디지털 기술의 발전이 세계 경제와 개발에 대한 인식과 함 의를 변화시키고, 세계 경제에서 디지털 경제의 발전이 빠른 속도로 진전됨에 따 라 세계 무역과 일자리 및 숙련기술이 변화함은 물론 다양한 정책수단이 빠른 기 술발전을 주도하고 있음을 제시하였다.
조성은 외(2019)는 디지털 시대 데이터 산업 활성화를 위한 제도 개선을 위해 개인데이터의 유통 촉진 방안을 모색하는 각국의 정책을 비교 연구하였다. 이 연 구는 전략적 방향으로 등장한 마이데이터에 대한 국가별 정책과 전략을 중심으로 분석하였다. 이 연구에서 주목할 부분은 금융 부문에서 새롭게 대두되고 있는 마 이데이터를 ‘개인 주도의 데이터 유통 생태계’를 통한 새로운 전략으로 인식한 영 국의 논의 방향과 개인데이터 활용에 대한 인식 부족을 극복하는 방안 중 하나로
‘대리인(agency)’ 전략으로 보고 있는 일본의 정보은행 모델을 비교, 분석함으로 써 국내에 도입할 수 있는 관련 제도와 전략의 적합한 방향을 제시하고 있다.
최윤희(2019)는 데이터와 AI를 기반으로 하는 바이오경제의 개념과 세계적 추 세를 살펴보고, 우리나라 관련산업의 경쟁력을 분석하였다. 국내 바이오경제 생 태계를 활성화하고 데이터·AI 기반 바이오경제의 경쟁력 제고를 위한 문제점과 발전방향을 제시하였다. 특히, 재생의료를 포함하여 혁신적인 바이오 기술에 대 한 사회적 수용성 확대를 위한 논의와 바이오 데이터에 대한 보호와 활용을 위한 정책방향을 제시하였다.
윤경구·안명옥(2020)은 데이터 거래의 경제적 가치와 정책적 의미를 제시하기 위해 주요 글로벌 온라인 플랫폼 사업자에 대한 데이터 가치 창출 활동 사례를 살 펴보고, 디지털 시대에 데이터의 의미와 데이터에 대한 적정 가치 산출 방안 등을 분석하였다.
2.3. 농업부문 4차산업혁명 및 데이터 관련 연구
심재헌 외(2015)는 농업·농촌분야 정책 수립을 지원하기 위해 공간정보와 일반 정보를 연계·융합·활용·공유할 수 있는 구체적인 방안을 제시하였다. 농업·농촌 분야의 공간정보와 일반정보에 대한 수요조사를 실시하여 산재된 방대한 자료들 을 한곳에서 신속하게 조회·수집·융합·분석하였고, 개별적으로 보유하거나 창출 한 데이터를 공유함으로써 연구 성과의 배포 및 피드백이 가능한 환경 조성 방안 을 제시하였다. 이 연구에서 주목할 부분은 공간정보를 공급자 중심인 단방향의 자료 혹은 데이터 제공체계 구축을 넘어, 농업·농촌 정책 지원 공간정보 인프라 구 축 방안을 모색하였다는 것이다. 즉, 우리나라 농업·농촌의 공간정보에 기반한
‘지식생태계’ 구축을 목표로 공급자-수요자, 프로슈머의 개념에서 수요자-수요 자, 행정주체-정책 수혜자 간 공유와 협업에 바탕을 둔 농업농촌정책 지원 공간정 보 인프라 구축 방안을 제시하였다.
김연중 외(2017)는 진정한 스마트농업의 실현은 4차산업혁명 관련 기술의 접 목을 통해 이루어짐을 강조하고, 이를 확산하고 실현하기 위한 전략의 우선순위 와 보급 확대 방안을 제시하였다. 이 연구에서 4차산업혁명에 대한 정의와 범위 및 핵심기술에 대한 개념을 설명하고, 농업현안 문제를 발굴함과 동시에 문제해 결을 위한 스마트농업 적용 방안을 살펴보았다. 또한 국내외 관련 기술의 적용 사 례와 기술수준을 진단하고 보급확대를 위한 인프라와 관련 정책 방안을 제시하였 다. 특히 이 연구에서는 농업인을 대상으로 정보검색 및 스마트폰 이용현황, 관련 데이터 분석 프로그램과 애플리케이션을 이용한 생육 및 경영 관리 현황과, 관련 기술의 도입 의향에 대해 면밀히 조사 분석하였다.
김연중 외(2020)는 우리나라 스마트농업 확산을 위한 정책 방안 제시를 위해 관 련 스마트팜 도입 및 미도입 농가의 관련 기술에 대한 인지도와 수용성을 조사, 분 석하고, 확산 방안 제시를 위해 정책우선순위를 분석하였다. 미래 스마트농업의 목표를 ‘스마트농업을 미래성장산업으로 도약’으로 제시하고, 관련 추진전략은
‘스마트농업 도입 농가의 현장지원’, ‘스마트농업 보급 활성화’, ‘스마트농업의 인
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프라 구축과 지속적인 육성 거버넌스 체계 구축’을 제시하였다. 특히, 이 연구에서 는 스마트팜 도입 농가를 대상으로 스마트팜 관련 생육 데이터 등 데이터 생성 여 부, 데이터 이용과 전송 여부 등에 대한 조사 분석을 통해 스마트팜 운영 현장 데이 터 생산과 이용에 대한 농업인들의 인식과 현황을 분석하였다.
김경필 외(2017)는 농림업분야의 국내외 활용 현황과 사례 분석 및 빅데이터 수 요 분석을 통해 국내 관련분야의 빅데이터 활용도 제고를 위한 방안을 제시하고자 하였다. 빅데이터에 대한 개념과 종류, 활용 현황과 제약요인을 살펴보고, 국내외 빅데이터 활용 사례를 분석하였다. 또한 농림업분야 빅데이터 활용 수요 분석과 전망 및 활용도 제고 방안을 제시하였다.
한석호 외(2017)는 농림사업정보시스템(Agrix)의 농업경영체 DB를 활용하여 관련 정보의 가치를 분석하였다. 이 연구에 따르면 농업경영체 DB의 이용가치 (UV)는 약 1,035억 원이고, 교환가치(EV)는 316억 원으로 총 가치는 약 1,351억 원이며 정부의 관련 예산 투입 대비 6배 이상의 가치가 있음을 산출하였다. 그러 나 양질의 농업경영체 DB를 관리하고 있음에도 이를 활용함에 있어 복잡한 획득 과정과 낮은 적시성, 제한된 접근 권한과 낮은 신뢰도, 제공 자료의 다양성 부족, 타 서비스와 연계 부족 등을 한계로 지적하였다.
박준기 외(2018)는 농업정책 수립과 관련한 다양한 승인 및 미승인 통계자료의 실태를 분석하고, 지방자치단체의 통계 활용 현황과 관련 통계에 대한 수요조사 를 실시하였으며, 일본과 캐나다 등 주요국에 대한 통계지원체계 사례 분석을 실 시하였다. 이를 통해 농업 정보지원체계 구축의 필요성과 관련 정보체계화의 기 본 방향을 제시하였다.
국승용 외(2019)는 통계 정보시스템, 농림축산식품부 및 유관기관에서 운영하 는 정보시스템, 지방 행정 정보시스템 등에 대해 실태와 문제점을 분석하고, 농업 농촌 정보지원체계에 대한 개선방안을 제시하였다.
장상현 외(2020)는 데이터 관련 법과 제도의 최근 동향을 문헌분석을 통해 살펴 보고, 비식별 조치 기술, 클라우드 기술 동향과 활용 사례를 정리하여 분석하였다.
특히, 농업부문의 빅데이터 현황을 분석하고 비식별처리를 통한 활용 방안에 대
해 고찰하였다. 농식품 비식별처리 데이터를 공공 및 민간 데이터와 병합하여 활 용하게 되면 새로운 비즈니스 모델로 활용이 가능함에 따라 데이터 경제 활성화에 기여할 것으로 분석하였다. 특히 수요자 맞춤형 농식품 데이터와 관련하여 새로 운 경제적 가치 창출이 가능할 것으로 전망하였다.
2.4. 연구의 차별성
농업부문에서 데이터 경제 관련 선행연구는 미미한 수준이다. 농업부문에서는 빅데이터 관련 현황과 수요 확대 방안에 대한 연구가 일부 수행되었다. 이 연구는 미래 산업으로서 혁신 성장을 위해 농업부문 데이터 가치사슬 전주기 활용 체계 구축과 이를 위한 정책 방안을 제시하는 것이 주요 목적이다. 기존에 수행한 농림 업분야의 빅데이터 연구에서도 농업분야의 이슈와 이를 해결할 농업부문 데이터 의 활용 체계와 방안의 강구보다는 국내외 빅데이터 현황과 사례를 중심으로 빅데 이터 개념적 수요와 활용도 제고 방안에 대한 연구로 한정되었다.
이 연구에서는 농업부문 데이터 경제 체계 구축 활성화를 위해 농업부문 데이 터의 전주기 활용 체계를 구축하기 위한 데이터 활용 현황과 문제점을 진단하고, 농업부문 데이터 경제의 기반인 디지털 전환과 플랫폼 구축을 위한 방안과 이를 효율적으로 실현하기 위한 추진전략 마련을 비롯해 이를 위한 정책 개선 및 거버 넌스 방안을 제시하는 데 차별점이 있다.
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3. 연구의 범위와 방법
3.1. 연구의 범위
3.1.1. 농업부문 데이터 경제의 개념적 범위
농업부문 데이터 경제란 우리나라 농업과 농산업 전방위에 걸쳐 공공 및 민간 정보 체계를 통해 생산, 유통 및 활용하고 있는 데이터와 정보를 포괄하며, 이를 통 한 미래 혁신 성장의 동력원으로서의 농산업 데이터 활용 시 모든 재화와 용역을 포괄하는 개념이다.
농업부문의 데이터 경제 체계란 농업과 농업관련 전·후방산업에서 모든 사물과 관련 인적자원이 생산하는 데이터를 활용하여, 누구나 쉽고 편리하게 관련 데이 터와 정보에 접근하고, 분석할 수 있으며, 이를 통해 전문지식과 활용 아이디어를 가진 누구나 데이터 분석과 ‘디지털 지능’을 활용하여 경제적 부가가치를 창출하 는 데이터 및 디지털 플랫폼 기반의 개방적 경제 생태계이다. 따라서 농업부문 데 이터 경제 체계는 농업관련 전·후방산업 전반과 농업생산 전방위의 디지털 전환 은 물론 관련 데이터 및 디지털 플랫폼 구축이 선행되어야 하며, 이와 같은 가치사 슬 전단계를 통한 부가가치 활동 전체를 아우르는 개념으로 이해할 수 있다.
3.1.2. 농업부문 데이터 경제의 체계 구축 범위와 대상
이 연구는 1차년도에서 농업부문 데이터의 생산, 가공, 유통, 소비 등 전 단계에 걸쳐 구축하여야 하나, 이 연구에서는 농업부문의 데이터 경제 체계 구축을 위한 준비 및 데이터 생산단계와 공공부문 데이터를 중점 분석하고자 한다. 또한 농업 의 공공 및 민간부문의 데이터 현황을 파악하고 농업부문 데이터 경제의 기반인 디지털 전환 및 플랫폼 구축 여건을 분석하고, 이를 통해 전체 농업부문 데이터 경
제 체계를 위한 추진방향과 정책 및 거버넌스 체계 방안을 제시하고자 한다.
2차년도에는 농업부문 디지털 전환은 농업부문 전반적인 구조변화를 요구하므 로 농업의 후방산업, 생산자를 비롯하여 전방산업 및 민간부문을 포함하고자 한 다. 농업의 공공 및 민간부문의 인프라 현황을 파악하고 농업부문 디지털 전환 및 플랫폼 구축을 위한 인력, R&D, 기업 및 정부의 역할과 제도(법률 등) 발전 전략을 통하여 농업부문의 데이터 경제 체계 구축을 위한 인프라, 관련 산업과 정책 및 제 도 개선방안 등 후방산업 중심으로 연구를 진행할 것이다.
<그림 1-1> 농업부문 데이터 경제 체계 개념도
자료: 김연중 외(2017: 5)를 활용하여 연구진 재구성.
3.2. 연구의 방법
연구 방법은 통상적 사회과학 연구 방법론을 준용하여 수행하나, 다른 연구와 달리 아직 국내에 본격적으로 도입되어 있지 않은 농업부문 데이터 경제 체계 구 축 방안 제시를 위해 통계 및 계량분석 등의 한계를 보완하고 데이터 경제의 특성 을 보다 객관적으로 제시하고자 다양한 문헌 조사와 사례조사 및 전문가 의견 수
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렴 등을 중요한 연구 방법으로 활용한다. 이러한 관점에서 이 연구의 연구 방법을 제시하면 다음과 같다.
첫째, 통상적 문헌 연구 및 자료 분석 방법을 활용하였다. 문헌 및 자료 조사로 는 국내외 데이터 활용 관련 내용과 「데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본 법」을 비롯하여 데이터 3법으로 일컫는 「개인정보 보호법」, 「정보통신망 이용촉 진 및 정보보호 등에 관한 법률(약칭: 정보통신망법)」, 「신용정보의 이용 및 보호 에 관한 법률(약칭: 신용정보법)」 등 개인정보 관련 법과 제도 등을 중점적으로 조 사하였다. 또한 농림축산식품부, 농촌진흥청, 농정원, 한국정보화진흥원 등 유관 기관과 연구기관 등에서 이루어진 데이터 경제 및 농업부문 빅데이터 활용 관련 연구 자료를 조사·분석하였다. 관련 통계로는 국내외의 데이터 산업 관련 기초통 계를 중점적으로 살펴보았다. 아울러 관련 산업의 국내외 산업 동향과 전망 자료 를 수집·분석하여 혁신 동력원으로서의 농업부문 데이터 경제 미래산업으로서의 산업 전망을 분석하였다.
둘째, 농업인과 관련분야 전문가에 대한 설문조사 방법을 활용하였다. 우선 농 업인 조사는 한국농촌경제연구원에서 운영하는 ‘KREI 현지통신원(2,584명)’과 정부 지원 스마트팜 도입 농가(3,025명)를 대상으로 조사하여 총 767명이 응답한 조사결과를 집계·분석하였다. 이를 통해 스마트팜 도입·미도입 농가를 구분하여 데이터 기반 농업에 대한 인지도와 수용성, 도입 필요성과 유용성을 비롯하여 데 이터 농업관련 데이터에 대한 ‘지불의향가격(WTP)’과 ‘판매의향가격(WTA)’ 등 에 대해 구체적으로 설문하여 분석하였다.
전문가 조사는 관련분야 학계, 정책담당자, 산업체 및 유관기관 전문가, 주요 스 타트업 임원과 영농조합법인 대표 등 전문가 150명을 대상으로 51명이 응답한 자 료를 집계·분석하였다. 우리나라 농업부문 데이터 기반 경제 체계 구축 방안과 관 련 정책목표를 제시하기 위해 조사내용을 토대로 IPA(Importance Performance Analysis) 기법 중요도 조사를 하였고 농업의 디지털 전환 가속화, 농업부문 양질 의 데이터 생산, 수집·관리 체계화, 농업부문 민·관 플랫폼 서비스 확대, 농업부문 데이터 이용체계 활성화 등 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 추진전략별
중요성, 시급성 및 경제성 분석과 농업부문 디지털 전환 및 데이터 경제 추진 목표 및 비전의 명확화, 농업부문 스마트 및 디지털 확산 기반 구축, 데이터 경제 거버넌 스 체계 지원, 민·관 협력 체계 구축 등 정책방향과 목표에 대한 전문가 의견을 심 층 분석하였다.
셋째, 이 연구는 국내외 사례조사 분석 방법을 수행하였다. 데이터 경제의 핵심 인 농업부문 플랫폼 운영에 대한 공공기관 및 스타트업에 대한 심층 인터뷰 조사 를 실시하였다. 아울러 해외 우수사례를 조사 분석하여 국내 관련 산업과 정책 개 선방안 도출을 위해 활용하였다. 이러한 해외 우수사례는 관련 선진국인 미국, EU, 일본과 중국 등 관련 산업이 빠르게 성장하고 있는 국가를 중심으로 관련 산 업의 현황과 농업부문 대응 정책 등 관련 사항을 조사 분석하여 활용하였다.
마지막으로 농업인, 정책 담당자, 전문 연구자 및 관련 전문 스타트업(데이터, 스마트팜 관련)을 대상으로 농업부문의 데이터 생산, 활용도, 제약요인, 제도 개 선, 부가가치 창출 관련 개선방안 등을 심층 면접(집단)을 통해 조사하였다. 아울 러 농업부문 빅데이터 및 데이터 서비스 관련 전문가풀(pool) 운영, 농업부문에 필 요한 데이터 서비스 범위와 방법 등에 대한 방향성 제시를 위해 전문가 연구협의 회를 비롯하여 정책 협의회 등을 활용하여 각계 의견 수렴을 통해 농업부문 데이 터 경제 체계 구축을 위한 추진전략과 목표 및 비전과 정책방향 등 현안을 검토하 여 분석 제시하였다.
또한 이 연구는 위탁연구 2종 및 협동연구 1종을 나누어 진행하였다. 미국, EU, 중국 등 주요국의 데이터 경제 현황과 농업부문 활용 사례 분석(ABC Lab), 일본 의 데이터 경제 현황과 농업부문 활용 사례 분석(순천대학교)을 통해 해외 주요국 의 농업부문 데이터 경제 및 플랫폼 현황·문제점 등을 연구하고자 하였고, 농업부 문 디지털 전환과 플랫폼 체계 구축 방안(한국전자통신연구원, 순천대학교)을 통 해 농업부문 데이터 경제 체계 구축을 위한 정책 방안 등을 도출하고자 하였다.
