[창간 특별 인터뷰] 김대현 국립원예특작과학원장에게 농업 미래를 묻다

대한민국 원예·특작 산업이 거대한 전환기를 맞았다. 기후변화에 따른 작황 부진, 농촌 고령화로 인한 극심한 인력 부족, 고공 행진하는 인건비와 자재비는 현장 농가들의 생존을 위협하는 핵심 요인이다. 이 같은 위기 속에서 ‘우장춘 박사의 정신’을 이어받아 대한민국 원예 연구의 근간을 세워온 국립원예특작과학원이 인공지능(AI), 로봇, 데이터 기반의 최첨단 스마트농업을 앞세워 돌파구를 마련하고 있다. 본지는 창간을 맞아 대한민국 원예·특작 분야 연구개발(R&D)을 총괄하는 국립원예특작과학원 김대현 원장을 만났다. 김대현 원장과 함께 이상기후와 인력난 등에 직면한 한국 농업의 미래 로드맵, 그리고 현장 중심의 애그테크 솔루션 등에 대해 이야기를 나눴다.

대담: 이현우 편집국장
일시: 2026년 6월 15일
장소: 국립원예특작과학원 

-우장춘 박사의 정신을 계승해 대한민국 원예 등의 분야에서 근간을 세운 국립원예특작과학원이 올해 개원 73주년을 맞았다. 소감 한 말씀 바란다.
“지난 73년 동안 품종 개발, 재배 기술 혁신, 현장 문제 해결을 통해 우리 농업과 산업 발전에 꾸준히 기여해 왔다. 여기에는 우리 원의 출발점이자 초대 원장이신 우장춘 박사의 정신과 헌신이 자리하고 있다. 박사님은 1950년대 종자와 원예 연구의 중요성을 일깨우고 배추, 무, 화훼, 감귤 등 국민 식생활과 농업 현장에 꼭 필요한 분야에서 연구 기반을 닦았다. 이러한 역사와 전통을 이어받은 기관의 원장으로서 큰 자부심과 함께 무거운 책임감을 느낀다.

대한민국 농업 생산액 중 원예·특작 부문이 약 26조 원을 차지할 정도로 그 위상이 갈수록 커지고 있다. 과거 5년, 10년 전 데이터와 비교해도 끊임없이 오르막길을 걸으며 성장 중이다. 과거에는 자급자족이 목적이었다면, 이제는 과수·화훼는 물론 치유농업, 인삼·특작을 활용한 건강기능식품까지 ‘웰빙과 건강’이 핵심 키워드로 진입했다. 농업인과 소비자 모두가 건강이라는 가치에 주목하고 있는 만큼, 앞으로 이 산업이 더욱 폭발적으로 성장할 것이라 확신한다. 기후변화, 디지털 전환, 소비 변화 등 새로운 환경에 더욱 적극적으로 대응하겠다. 선배 연구자들이 쌓아온 토대 위에서 미래지향적 연구를 강화하고, 농업 현장과 산업에 실질적으로 도움이 되는 성과를 만들어가겠다." 

-임기 내 가장 집중하고 싶은 핵심 과제는 무엇인가?
“원예원은 지난 70년이 넘는 세월 동안 수많은 원예·특작 기술을 개발하며 농업 현대화를 이끌어왔다. 하지만 우수한 R&D 성과가 현장에 흡수되지 못하고 소비자와 연결되지 않는다면 그것은 살아있는 기술이 아니다. 따라서 임기 동안 연구실과 농가 현장의 속도 차이를 좁히고, 기술의 '현장 침투율'과 '실질적 성과 창출'에 전력투구할 생각이다. 그리고 이상기후, 온난화 등에 대비하는 미래 대응이다. 스마트팜, 피지컬AI, 내재해성 품종 개발·보급 등 현장에서 체감할 수 있는 기술이 실질적으로 보급될 수 있는 것에 방점을 두고 추진하겠다.” 

 

-올해 농촌진흥청은 ‘AI 융합으로 더 커가는 농업, 함께 행복한 농촌’이라는 업무 추진 계획을 전면에 내세웠다. 원예원이 역점을 두고 추진하는 최첨단 AI 스마트 농업 관련 핵심 정책과 중점 사업은 무엇인가.
“핵심은 AI와 데이터, 자동화 기술을 활용해 생산부터 수확 후 관리, 병해충 방제, 품종 개발에 이르기까지 원예특작 전 주기를 더욱 정밀하고 효율적으로 바꾸는 것이다. 우선 노지와 시설을 아우르는 스마트농업 고도화에 집중하고 있다. 사과, 배, 감귤, 포도 등 주요 과수와 배추, 마늘, 양파 등 밭작물을 대상으로 스마트관리시스템을 구축하고 있다. 사과원의 기계자동화 생산기술, 영상진단 및 AI 모니터링 기술, 저온피해 예측 모델, 여름철 배추 작황 관측·예측 기술 등이 대표적이다.

그리고 시설원예와 특용작물 분야의 데이터 기반 정밀재배 기술을 확산하고 있다. 시설원예작물의 표준 환경조절 속성 정보를 개발하고, 정밀 양·수분 관리시스템과 차세대 온실 플랫폼인 아라온실의 고도화 및 확산을 추진 중이다. 특용작물 분야에서도 느타리버섯 생육 예측, 인삼 생장 모델링 등 AI 기반 스마트관리 기술을 개발하고 있다.

수확 후 관리와 유통의 디지털화도 진행 중이다. 스마트 APC 실증 모델 구축, 생산환경 데이터와 연계한 품질관리 기술 개발, 감귤류 품질 추적 및 스마트 유통기술 연구 등을 진행하고 있다. 네 번째로는 AI 기반 병해충 예찰과 정밀 방제 기술 개발이다. 고추, 복숭아, 인삼, 느타리버섯 등 주요 품목을 대상으로 영상분석과 딥러닝 기술을 활용한 병해충 조기 진단, 발생 예측, 맞춤형 방제 기술을 고도화해 농가 피해를 줄이는 데 중점을 두고 있다.

마지막으로 품종 개발 분야에서 디지털 육종 전환을 본격 추진한다. 이미지 기반 표현체 분석, 유전체 및 오믹스 데이터 통합 분석을 통해 신품종 개발 기간을 단축하는 데 힘쓰고 있다. 아울러 치유농업 분야에서 AI 기반 정서 분석과 인지 활성 반응 분석, 반려식물 교감 플랫폼 구축 등 융복합 연구를 추진 중이다.”

-과수 분야에서 가장 주목받는 사업이 바로 ‘미래형 사과 재배 체계 구축’이다. 이 사업을 추진하게 된 배경과 궁극적으로 지향하는 재배 목표는 무엇인가.
“우리나라 사과 재배는 오랫동안 ‘세장방추형’ 수형을 중심으로 발전해 왔다. 하지만 수관 구조가 입체적이어서 전정, 적과, 수확 등 주요 작업의 기계화와 자동화에 한계가 있었다. 이는 농촌 고령화와 인력 부족 심화 상황에서 생산비 절감에 제약이 됐고, 이상고온 등 잦은 기상재해로 안정적인 생산도 어려워졌다.

이에 나무를 평면 형태로 배치하는 ‘평면형 수형’을 기반으로 재배 체계를 전환하고, 이에 적합한 전정·방제·수확 등 기계화 기술을 함께 개발하고자 한다. 미래형 사과 재배 체계는 같은 면적에서 더 적은 노동력과 비용으로 안정적인 수량과 고품질 과실을 생산하는 것이 목표다. 노동력을 획기적으로 절감하고, 생산성과 과실 품질을 동시에 높여 지속 가능한 사과 산업의 새로운 표준 모델을 제시하겠다." 

-미래형 사과 재배 체계 방식은 기존 전통 사과 재배 체계와 비교했을 때 구조적으로 어떻게 다른가. 특히 노동 시간 단축과 경영비 절감 등 생산성 측면의 변화가 궁금하다.
”미래형 사과 재배 체계는 기계화·자동화·스마트화를 전제로 설계된 생산 시스템이다. 기존 과원은 세장방추형 수형을 기반으로 나무 크기가 크고 작업 높이가 높아 대부분의 작업을 인력에 의존해야 했다. 반면 미래형 체계는 평면형 수형을 기반으로 나무 크기를 낮추고 과원 구조를 단순화해 기계와 스마트 장비를 효율적으로 활용할 수 있다.

농가가 가장 크게 체감할 수 있는 변화는 노동력 절감이다. 평면형 과원은 작업 동선이 단순하고 작업 높이가 낮아 전정, 적과, 수확 등 주요 작업의 효율이 높다. 노동력 투입 감소는 생산비 절감으로 이어진다. 기존 재배 체계에서는 인건비가 경영비의 큰 비중을 차지하지만, 미래형 체계는 작업 시간을 줄이고 인력 의존도를 낮춰 경영비 부담을 완화한다. 초기 시설 투자비는 다소 높을 수 있으나 장기적으로는 경제성이 높아진다. 평면형 수형은 광합성 효율이 향상되고 과실 착색과 품질이 개선돼 안정적인 수량 확보와 농가 수익성 향상에 유리하다." 
 

-농업용 로봇이 현장에서 활용되려면 과수원의 디지털 환경 조성이 전제돼야 한다는 목소리가 높다. '과수원 디지털 환경 표준화'와 스마트 기술 보급 계획은 어떻게 준비하고 있나.
“공간정보, 생육·환경 데이터 수집 체계, 스마트 과원 플랫폼과 연계를 위한 표준화 작업이 선행돼야 한다. 우선 과원 내 자율주행과 농작업 로봇 도입을 위해 LiDAR·RGB를 기반으로 과원 3차원 전자지도 표준화를 진행 중이며, 디지털 트윈 기반 매핑 기술을 개발하고 있다.
또한 IoT센서·기상관측망·영상자료를 실시간으로 수집·연계해 수체 단위 데이터를 구축하고 있으며, 이를 항목별로 표준화해 AI 기반 생육진단과 방제 의사결정의 입력자료로 활용할 방침이다. 구축된 데이터는 스마트 과원 플랫폼과 연계해 과원 맞춤형 농작업 AI 솔루션을 제공하는 데 쓰이게 된다.

스마트 기술 보급은 개별 장비 중심에서 벗어나 데이터와 AI 기반의 통합 서비스 보급으로 전환한다. 사과·배·포도·감귤 스마트농업 테스트베드를 구축해 재배 환경 모니터링, 영상 데이터를 활용한 생육진단 기술, 토양수분분포를 분석하는 자동관수 제어 등 핵심 기술을 개발하고 실증하겠다. 이와 함께 국립농업과학원의 제초로봇, 전남대학교의 정밀 전정로봇 등 농작업 자동화 기술 개발을 협업하고 있다. 궁극적으로 이 모든 데이터를 통합 관리하는 스마트영농 통합관리플랫폼을 구축해 농업인이 하나의 플랫폼에서 영농 의사결정 서비스를 활용할 수 있도록 연구 중이다.” 

-마늘, 양파 등 밭작물의 기계화도 시급한 과제다. 현재 대한민국의 마늘·양파 기계화 단계는 어디까지 와 있나.
“2023년을 기준으로 마늘과 양파의 전체 기계화율은 67.5%이지만, 정작 일손이 가장 많이 필요한 파종·정식과 수확 단계는 여전히 낮은 수준이다. 마늘의 파종 기계화율은 17.6%, 수확은 59.7%이며, 양파의 파종·정식 기계화율은 22.7%, 수확은 31.4%에 불과하다.

이를 타개하기 위해 국립농업과학원과 협력해 전과정 기계화 기술 개발을 추진 중이며, 최근 창녕(마늘)과 함양(양파)에서 성과공유회를 개최해 기술을 공유했다. 특히 주목하는 부분은 ‘무멀칭(무피복) 재배 기술’이다. 기존 비닐 멀칭 재배는 기계 수확 전 비닐 제거에만 10a당 약 5시간의 노동력과 10만 원의 비용이 발생해 기계화 효율을 떨어뜨렸다. 무멀칭 재배 시 발생하는 생산성 감소를 막기 위해 관행 대비 5~12% 밀식하는 재식밀도 최적화, 트랙터 부착형 비료 시비기를 활용한 깊이거름주기 및 두둑시비 등 시비 생력화 기술, 수분 센서 기반의 적정 관수 주기 설정을 결합한 재배 기술을 고도화하고 있다. 멀칭이 없어 생기는 잡초 문제는 봄철 생육기 제초제 처리 방법 등록 시험 기준을 설정해 봄철 잡초 관리를 위한 제초제 사용 확대를 추진하고 있다.”

-AI·데이터 기반 노지 스마트농업으로의 전환을 위한 향후 계획은 무엇인가.
“노지 스마트농업 전환을 위해 전남 무안·함평 등 주산지를 대상으로 초장, 엽수, 건물중, 구중 등 생육·수량 데이터와 드론 영상 데이터를 체계적으로 수집해 기준 데이터베이스를 확보할 계획이다. 다중분광 드론 영상과 현장 데이터 간 상관관계 분석을 토대로 마늘·양파 생육 추정 모델을 개발하고, 이를 이상기후·병해충 조기 대응 및 수급 안정 정책 수립을 위한 과학적 근거로 활용하겠다.”

-스마트팜 확산의 가장 큰 걸림돌은 초기 자본 부담이다. 개발 중인 ‘아라온실 플랫폼’이 실제 농가의 설치 비용을 얼마나 낮출 수 있나. 영세·중소농을 위한 맞춤형 대안이 궁금하다.
“그간의 스마트팜 정책이 대규모 첨단 온실에 편중돼 0.5ha 미만인 74%의 중소규모 농가에는 진입 문턱이 높았다. 비용을 낮추기 위해 개발한 대표적 성과가 아라온실 플랫폼이다. 이 시스템은 전기, 통신 인프라 규격과 센서, 구동기 등 장비 간 연동을 사물인터넷 기술로 제공하는 일종의 앱스토어다. 상용화되면 비용 문제를 해결하고 AI 프로그램을 쉽게 설치할 수 있다. 기존 국산 복합환경제어장치는 2500만 원, 외산은 최대 1억 원에 달하지만, 아라온실 플랫폼은 유지보수와 편의성을 높이면서도 비용을 1400만 원까지 획기적으로 낮췄다.

이 외에도 환기창, 유동팬, 환기팬, 차광 기술, 난방기, 다겹보온커튼 등 작물별 투입 기술을 설정하고 있으며, 소프트웨어로는 병해충을 예찰 진단하는 NCPMS, 기상재해 경보시스템, '이삭이' 등을 지원한다. 올해 딸기·토마토를 시작으로 총 10개 작물에 대해 중소형 스마트팜 모델의 경제성을 현장 실증할 계획이다. 이러한 맞춤형 솔루션이 현장에 확산되면 중소 농가의 경영비는 25% 줄고, 생산성은 30% 늘며, 소득은 20% 향상되는 실질적인 경영 개선 효과를 거둘 것으로 기대한다.”

-현재 추진 중인 감귤 스마트팜 시범사업 현황과 디지털 제어 성과를 소개해달라.
“노지감귤은 재배농가 중 60대 이상 고령농가 비율이 2015년 33.4%에서 2024년 50.7%로 급증했고, 여성농업인 비중도 44.1%에 달해 스마트화가 절실하다. 하지만 나무령이 40년 이상으로 오래됐고 밀식재배 비율이 높아 고품질 생산과 기계화에 한계가 있었다.

2022년 감귤연구소장 부임 당시 필요성을 절감해 예산을 확보하고 기반을 마련했다. 노지감귤도 수형 개발 및 무인 방제가 절실해 2310㎡ 규모로 지반을 정리하고 주간형, 2축, 4축 수형을 도입한 테스트베드를 구축하고 있다. 자동기상관측, 타이벡 토양피복재배, 토양수분센서 이용 자동점적관수, 무인예찰 및 무인방제 등을 추진 중이다. 향후 노지감귤 스마트영농 통합관리시스템을 구축하겠다. 올해 7월부터는 산업체와 공동으로 자율주행 SS기를 도입하기 위한 ‘AI 기반 스마트 방제 로봇 시스템’ 감귤원 실증 연구를 추진하며, 10월 하순에 노지감귤 테스트베드 현장평가회를 개최해 가능성을 대외에 알릴 예정이다.”

-수확 후 관리 분야의 디지털 전환이 접목되면 우리 농산물의 상품성과 정밀 수급 관리에 어떤 혁신이 찾아오나. 이에 대한 로드맵은 무엇인가.
“수확 후 관리 디지털 전환을 위해 두 가지 전략 방향을 추진한다. 먼저 데이터 기반의 정밀한 품질 예측과 스마트한 수급 관리다. 그동안 저장·유통 관리가 온도, 습도 등 정량적 조건을 맞추는 데 집중했다면, 앞으로는 데이터를 기반으로 품질 변화를 예측하고 출하 시기와 물량을 조절해야 한다. 주요 원예작물의 품질·저장 환경·유통 변화 데이터를 체계적으로 축적하고 있으며, AI를 활용해 저장 중 품질 저하 시점, 부패 가능성, 유통 가능 기간을 예측하는 기술을 고도화하고 있다. 산지에서는 출하 적기를 판단하고 유통 현장에서는 손실을 줄일 수 있다.

그리고 농산물 등급 판정 기준의 패러다임 전환이다. 기존에는 크기, 무게, 당도 같은 정량적 수치 중심이었다면, 앞으로는 맛, 식감, 신선도, 소비자 선호도와 같은 정성적 품질 요소까지 반영해야 한다. 이를 위해 비파괴 품질 진단, 영상·센서 데이터, 소비자 평가 정보를 결합해 ‘먹어서 만족스러운 농산물’을 선별하고 유통할 수 있는 기준을 만들 계획이다.”

-7월 1일 창간하는 한국농업기술신문의 독자들과 대한민국 미래 테크파머들에게 격려와 당부의 한 말씀을 부탁한다.
"지금 농업은 전통적 산업의 기반 위에 AI, 로봇, 디지털 트윈 등 첨단기술이 결합되며 새로운 미래 산업으로 빠르게 진화하고 있다. 이러한 중요한 전환의 시점에 농업기술과 현장을 잇는 전문 언론이 창간되는 것은 매우 뜻깊은 일이다. 한국농업기술신문이 연구 성과와 산업 동향, 현장 우수 사례를 폭넓게 전달함으로써 농업인과 연구자, 산업계, 정책 현장을 연결하는 소중한 가교가 되어주길 바란다.

독자 여러분과 대한민국의 미래 테크파머들께도 큰 응원을 보낸다. 앞으로의 농업은 경험에만 의존하는 산업이 아니라, 데이터와 기술, 환경과 지속가능성, 그리고 창의적 문제해결 역량이 함께 요구되는 고부가가치 산업이 될 것이다. 새로운 기술을 두려워하기보다 적극적으로 배우고, 현장에 맞게 적용하며, 실패 속에서도 혁신의 가능성을 키워가시길 바란다. 국립원예특작과학원도 실용적 기술 개발과 현장 지원에 최선을 다하겠다."