"수확 후 관리, 이제 경험 아닌 데이터로" 농산물 '품질백서' 구축

안녕하십니까? 농촌진흥청 국립원예특작과학원장 김대현입니다.

바쁘신 가운데 함께해 주신 기자 여러분께 진심으로 감사드립니다.

오늘 소개할 내용은 농산물 품질을 보다 체계적으로 관리할 수 있는 농산물 수확 후 품질백서 구축 성과입니다.

아시다시피 농산물은 수확하는 순간부터 품질이 변하기 시작합니다. 같은 사과라도 수확 후에 얼마의 온도에서 어떻게 얼마 동안 저장했는지에 따라서 당도와 경도, 색깔과 식감이 달라집니다. 원예작물은 이러한 변화가 특히 빠르게 나타나는 작물이 되겠습니다.

최근에는 이상기상으로 수확 이후에 품질 변동성이 더욱 커지고 있습니다. 여기에 온라인 도매 거래 확대와 스마트 산지유통센터의 보급까지 더해지면서 저장과 출하 판단에 바로 활용할 수 있는 객관적이고 통합된 품질 정보의 필요성이 더 커지고 있습니다.

그러나 지금까지는 관련 정보를 현장에서 확인하고 활용하기가 어려웠습니다. 그 결과 저장과 출하 시기를 여전히 경험과 감각에 의존해서 판단하는 경우가 많았습니다.

물론 숙련된 농업인과 유통 전문가의 경험은 매우 중요합니다. 다만, 사람이 기준이 조금씩 다르고 농가, 산지유통센터, 도매시장, 소비자 사이의 품질 판단기준이 달라서 저장 중에 품질 변화를 함께 보는 데 한계가 있는 상황입니다.

이에 농촌진흥청은 그동안 축적해 온 수확 후 품질 측정 데이터를 하나의 기준으로 정리해서 보다 쉽게 활용할 수 있는 온라인 플랫폼으로 구축을 했습니다.

품질백서에는 크게 세 가지 핵심 내용을 담았습니다.

첫째, 재배 환경과 저장 중 품질 변화를 한눈에 볼 수 있도록 했습니다.

날씨와 토양 정보와 연결된 수확 직후 품질 그리고 저장 방법과 저장 환경에 따른 품질 변화를 시간 흐름에 따라 그래프로 시각화했습니다. 즉, 농산물이 어떤 품질로 출발했고 어떤 환경을 거쳐서 현재 품질이 어떻게 변했는지를 한 화면에서 볼 수가 있습니다.

둘째, 품질을 같은 기준으로 측정하고 비교할 수 있도록 표준화를 했습니다.

소비자는 과일 하나를 고를 때도 크기와 색을 보고 먹었을 때는 당도와 산미, 단단함과 식감을 종합적으로 해서 판단을 하고 있습니다. 따라서 품질을 데이터로 활용하려면 측정 부위와 기준을 정해야 합니다.

우리 연구진은 당도와 산도, 경도와 색도 등 주요 품질 항목에 대한 측정 부위와 방법, 단위를 하나의 기준으로 정리를 했습니다.

쉽게 말씀드리면 농가에서 측정한 데이터, 유통센터에서 측정한 데이터 그리고 연구기관이 측정한 데이터가 서로 비교되고 연결될 수 있도록 공통의 언어를 만든 것입니다. 이는 AI 학습에 필요한 수확 후 빅데이터를 구축하기 위한 표준체계를 마련했다는 점에서 의미가 있습니다.

셋째, 외관 중심의 등급 기준을 보완해서 맛과 식감까지 새로... 반영한 새로운 등급 정보를 함께 담았습니다.

기존의 무게와 색상 중심 기준에서 나아가서 달콤함, 새콤함, 아삭함 같은 맛과 식감 요소를 함께 고려한 등급이 되겠습니다. 이를 통해 소비자가 보다 직관적으로 이해할 수 있는 품질 정보를 제시하였습니다.

축적된 품질 데이터가 실제 현장에서 활용할 수 있는 곳이 산지유통센터, 즉 APC입니다. 그러나 시설을 자동화했다고 해서 바로 스마트 APC가 되는 것은 아닙니다. 진정한 스마트 APC에는 현재 농산물의 품질과 적정 출하기를 판단할 수 있는 데이터가 필요합니다.

이번 품질백서를 적용하면 앞으로는 APC에서도 저장 방법별로 품질 변화와 중량 감소율 그리고 상품성 저하 시점을 함께 확인하면서 품질이 떨어질 수 있는 물량을 우선 출하하는 방식으로 관리 수준을 높일 수가 있습니다.

여기에 비파괴 선별 기술과 AI까지 결합하면 과실을 자르지 않고도 영상이 광학 기술로 외부와 내부 품질을 판단하게 되고, 이를 유통·저장 데이터와 연계를 해서 자동 선별과 저장 기간 예측에 활용할 수 있게 될 것입니다.

농촌진흥청은 이번 품질백서 안에 사과, 참외, 양파, 3개 품목의 데이터를 우선 업로드하였습니다. 내년까지 채소, 과수, 화훼·특작 등 11개 품목으로 적용 대상을 확대해서 대국민 서비스를 제공할 계획에 있습니다.

정리해서 말씀드리겠습니다. 농산물 수확 후 품질백서는 연구 데이터를 현장의 의사결정으로 연계를 하는 출발점이 될 것입니다.

농촌진흥청은 앞으로도 생산자가 흘린 땀이 제값을 받고 소비자가 품질을 믿고 선택할 수 있도록 현장 중심의 데이터를 계속해서 채워 나갈 계획입니다. 기자 여러분의 많은 관심을 부탁드립니다. 감사합니다.


(05:50)
[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 지금 3개의 작목이 적용되고 있는데 11개까지 늘어나면 어떤 것들이 포함되는지 궁금합니다.

<답변> 과장님, 부탁드릴까요?

<답변> (손재용 국립원예특작과학원 저장유통과장) 지금 사과, 양파, 참외 외에 복숭아, 포도, 배추, 버섯 등 이렇게 총 11품목이 추가가 되겠습니다.

<질문> 등급 표시를 하는데 저·중·고로 붙임자료에 있던데, 그런데 여기 지금 보이는 등급을 나누는 기준이 당산비, 경도, 과즙, 당도, 이렇게만 있는 게 맞을까요? 등급을 판정하는 기준이요.

<답변> 우선적으로는 말씀을 드리면 수확 이후에 손실이 저희들이 한 15~20% 정도로 보고 있거든요. 특히 과채류 같은 경우에는 한 6조 8,000억 여기에서 손실되는 게 한 1조 3,000억 정도 되는데, 그전까지는 어떻게 보면 무게하고 색깔만 가지고 들어가서 소비자들이 맛 좋은 어떤 품질에 있는 사과를, 예를 든다면 그걸 선별하기가 좀 어려웠습니다. 그래서 저희들이 맛과 관련돼 있는 요소를 더 가미하려고 했었던 거고요.

우선적으로는 저희들이 하는 게 사과 같은 경우에는 당산비라는 부분이 있습니다. 소비자들이 판단을 할 때 맛과 관련돼서 가장 영양가... 영향을 많이 미친다는 게 당도가 한 48% 되고요. 당산비가 한 38% 되는데 아직까지 당도와 산도는 오차범위가 많이 크기 때문에 그거를 정확하게 비파괴로, 그러니까 가해를 하지 않고 보기는 쉽지는 않습니다. 그거를 즙을 짜서 보면 되긴 하는데 그래도 저희들이 RGB 카메라를 가지고 영상을 가지고 하고자 하는 게 뭐냐면 당산비인데요.

당산비는 실은 가장 좋은 거, 중간, 안 좋은 거, 이런 것들이 일단 구분이 가능합니다. 그래서 그게 된다면 우선적으로는 가장 품위가 안 좋은, 저품위에 돼 있는 그것들은 한 90% 이상 선별이 가능할 거라고 보고, 내년도에 우선적으로는 시작기를 만들어서 보은거점APC 이쪽에 우선적으로 활용한다면 이런 부분들이 기존에는 실은 무게라든지 색깔만 가지고 왔었던 그런 부분들을 조금 더 소비자들 원하는 쪽으로, 정형화된 어떤 그런 부분으로 가고자 합니다. 해서 한꺼번에 경도 부분까지 다 갈 수 있는 것들은 아닌 것 같고 주요 품목에 대해서 우선적으로, 가야 될 부분들 우선순위를 가지고 이렇게 가고자 합니다.

<질문> 고령농 디지털 접근성 관련되는 예상 문제 질문에도 나왔는데요. 이게 보통 경험으로 많이 하시니까 디지털 같은 경우는 좀 어색해 하실 수도 있는데, 이게 현장에서 시범운영에 참여하시면서 고령농분들이 어떤 불편이 있었다고 말씀하셨고 이를 어떻게 반영하셨는지 궁금합니다.

<답변> 과장님, 좀 부탁드려도 될까요?

<답변> (손재용 국립원예특작과학원 저장유통과장) 현재는 기존의 정확한 데이터로 하는 건 아니고 일단 예를 들어 사과를 저장하면 그동안에 며칠 정도 저장이 되겠다, 라는 거를 경험적으로 알 수는 있습니다. 근데 그거를 정확하게 감모율이 얼마고, 중량 감소가 얼마고 하는 그런 수치적인 데이터는 알 수가 없습니다. 그래서 저희들이 실험을 통해 저장 실증을 하면서 이렇게 다양한 저장 방법별로 해서 CA 저장은 며칠 가고 일반 무처리했을 때는 얼마 가고 이렇게 저장 기술별로 데이터를 제시해서 이 데이터를 보면 저장 기간이 어느 정도 되겠다, 라는 거를 이렇게 알 수 있게끔, 예측할 수 있게끔 그런 기술을 만든 거라고 이해하시면 되겠습니다.

<질문> 3개 품목에서 내년 상반기는 11개 품목인데 8개는 어떤 품종인지 알려주시고요.

이 AI 연계 이게 별도 장치를 설치하고 전문 인력을 지원하는 건지, 왜냐하면 아까 좀 전에도 고령농 얘기했지만 그분들한테 교육이나 기술 지원이 필요한 건지 좀 여쭙... 그 부분을 여쭙겠습니다.

<답변> (손재용 국립원예특작과학원 저장유통과장) 아까 잠깐 말씀드렸는데요. 추가되는 품목은 배하고 단감, 감귤, 포도, 멜론, 버섯 종류 이렇게 해서 토털 그렇게 하면 한 11개 품목 이렇게 되겠습니다. 11품목의 품종별로 해서 총 36종 이렇게 우리가 계획을 하고 있습니다.

<답변> 아까 두 번째 관련된 질문이 있었잖아요. 고령농도 있고 그다음 별도의 영상 장비 이런 것들이 들어가 있는 그런 부분인데 바로 이렇게 이용할 수 있는지에 대한 내용.

<답변> (손재용 국립원예특작과학원 저장유통과장) 영상, 지금 아까 당산비 측정하는 경우에는 그거는 기존에 영상 장치가 설치되어 있으면 프로그램을, 저희들이 개발한 영상 프로그램으로 이렇게 깔면, 깔면 바로 활용할 수 있게끔 돼 있고요.

그래서 그거는 장치 자체를 실제로 개발해서 실증하는 연구는 필요하고 그게 우선 내년 정도에 RGB 영상으로 해서 당산비를 판정하는 그 부분을 실증해서 한번 현장에 활용될 수 있도록 이렇게 하고자 하는 계획으로 있습니다.

<답변> 그리고 부장님, 이거 관련해서 여하튼간에 고령농도 이게 많이 있는 부분이고 디지털에 익숙하지 않은 부분들도 있고 그렇기 때문에 가급적이면 현장에서 잘 활용이 될 수 있도록 노력을 하는데 아무래도 익숙하지 못한 부분이 있을 거잖아요. 그런 부분에 대해서는 하기 전에 잘 저희들이 교육도 하고 말씀도 드리고 해서, 그리고 또 이게 접근성이 훨씬 더 좋도록 시각화하는 부분도 장치에 많이 해서 현장에서 워킹되는 데 전혀 문제가 없도록 하여튼 각별하게 그 부분도 신경 많이 쓰겠습니다.

<질문> 하반기 현장 실증은 어떻게 진행되는 건지 궁금하고요. 또 현장 데이터가 지속적으로 더, 계속적으로 축적이 돼야 될 것 같은데 APC나 이런 데 참여를 어떻게 유도해 나갈 계획이신지 궁금합니다.

<답변> 과장님.

<답변> (손재용 국립원예특작과학원 저장유통과장) 일단 보은APC를 중심으로 사과 같은 경우는, 일단 품목별로 APC가 다르니까 저희들이 선정을 해서 그거는 추진할 계획으로 있고요. 사과는 보은APC를 선정했고 양파 같은 경우는 서남부, 무안의 서남부채소농협 이렇게 해서 주산지 중심으로 APC를 선발해서 실증을 할 계획으로 있습니다.

좀 전에 고령농 같은 경우 제가 잠깐 보충 설명을 드리면 이 기술은 APC에 실제로 적용할 수 있는 그런 기술이기 때문에 농가에서 APC로 예를 들어 사과라든지 농산물이 입고가 되면 관리는, 종합적으로 관리되는 거는 APC에서 종합적으로 관리가 됩니다. 그래서 고령농이 직접 관리하고 그런 거는 조금 다르게 이해하시면 될 것 같습니다.

<답변> (사회자) 추가 질문이 없으시면 이것으로 금일 브리핑은 마치도록 하겠습니다. 오늘 소개해 드린 농산물 품질백서가 널리 보급되어 농산물 수확 후 관리와 유통 환경을 개선하는 데 보탬이 되길 기대해 봅니다.

이상으로 브리핑에 관심을 가져 주신 기자 여러분께 다시 한번 감사드리며, 추가 질의·답변 시간은 오찬 장소에서 가지도록 하겠습니다. 감사합니다.

<답변> 고맙습니다.

<끝>