[전문가의 눈] 축산 경쟁력, 데이터 확보에 달렸다

2021년 축산업 생산액은 24조5748억원으로 농림업 전체 생산액 비중의 40%를 차지한다. 하지만 매년 가축질병이 발생하고 가축분뇨 처리 등 환경문제도 불거지며 해결 과제 또한 늘어나고 있다. 매년 외국산 축산물이 지속 유입되는 것 또한 대응 과제다.

이같은 과제를 풀어가면서 국내 축산업의 경쟁력을 높이려면 객관적인 데이터 확보와 분석이 필요하다. 유럽 등 선진국과 비교하면 생산성 격차가 여전히 존재하기 때문에 품질 개선을 뛰어넘는 차별화가 필요한 시점이기도 하다.

동물복지·탄소중립 등에 대한 소비자의 관심이 높아지면서 관련 정보에 대한 요구가 커지는 점도 대비해야 한다. 동물복지나 친환경인증, 달걀 사육환경 등 축산물 특성에 대한 정보를 제공해 소비자 요구를 충족함과 동시에 외국산과 차별화된 우리 축산물의 경쟁력을 확보해야 한다.

산업 전반의 디지털화·정보화가 가속화하고 있다. 이러한 첨단기술의 발달은 정보 정확성을 높이고 데이터 간 연계도 강화해 산업 가치를 높여줄 것으로 기대된다. 디지털 전환이 진행될수록 데이터가 산업 성장을 주도하고 경쟁력을 높이는 핵심이 될 것이다. 축산업에도 농업경영체에 대한 정보, 가축의 출생·이동 등의 이력정보, 품질등급, 방역정보 등 다양한 자료가 수집돼 각 분야에서 활용되고 있다. 이와 같은 축산 데이터를 기반으로 산업의 부가가치를 높여야 할 것이다.

축산물품질평가원의 ‘축산물원패스’가 그 연장선에 있는 사업이다. 혈통·도축 등 축산 관련 정보 보유기관의 데이터를 연계해 축산물 거래에 필요한 9종의 서류를 모바일 애플리케이션(앱)의 통합정보로 대체함으로써 이용자의 편의성을 높이고 행정비용도 줄였다. ‘축산업통합정보시스템’도 축산업 허가, 농업경영체, 방역·이력 등 각 기관의 정보를 통합해 지방자치단체나 공공기관에서 농장별 사육밀도 관리, 실시간 방역 대응에 활용하고 있다.

앞으로 데이터와 기술을 어떻게 접목하느냐가 관건이다. 가축의 생산·도축 정보, 축산물 소비동향, 가격정보 등 데이터에 인공지능(AI)을 결합해 최적의 수급시기와 관측정보를 제공할 날도 머지 않았다. 데이터를 잘 활용하면 농가 생산성을 높일 수 있고 소비자에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 이렇게 제공된 소비 데이터는 농가로 다시 환류돼 선순환의 축산 유통체계를 구축할 것이다. 정부, 관계기관, 생산·유통 업체 등 축산 관계자 모두가 축산업의 환경 변화에 관심을 갖고 어떤 데이터가 산업 발전에 필요한지 관찰하면서 데이터 협력과 참여를 확대해나가길 바란다.

박병홍 (축산물품질평가원장)