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연구제안

생성형 AI 기반 개인 맞춤형 농식품 시스템: 데이터 중심 농업의 신가치 창출 모델

2025.04.18
32
공공누리 제 4유형:출처표시+상업적 이용금지+변경금지
카테고리
답변완료
작성자
박용환
이메일
sanoramyun8@gmail.com
소속(기관명)
크리에이티브 넥서스
과제성격
중장기 과제(전략적 대형 핵심과제)



제안과제명: "생성형 AI 기반 개인 맞춤형 농식품 시스템: 데이터 중심 농업의 신가치 창출 모델"


1. 과제의 성격: 정책연구

이 연구는 생성형 AI 기술을 활용한 개인 맞춤형 농식품 시스템 구축을 위한 정책적, 기술적, 산업적 기반을 마련하는 정책연구입니다.

 

2. 연구기간: 중장기 대형과제(2년)

데이터 수집 체계 구축, AI 모델 개발, 농식품 가치사슬 혁신 방안 도출, 비즈니스 모델 설계 및 실증 연구를 위해 2년간의 연구기간을 제안합니다.

 

3. 연구의 필요성과 목적:

오늘날 글로벌 농식품 시장은 표준화된 대량생산에서 개인화된 맞춤형 가치 제공으로 급속히 전환되고 있습니다. 최신 시장 분석에 따르면, 전 세계 개인 맞춤형 영양 시장은 2023년 약 170억 달러에서 2030년 500억 달러 규모로 성장할 것으로 예측되며, 특히 아시아 태평양 지역에서의 성장세가 두드러질 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 건강에 대한 소비자 관심 증가, 만성질환 예방을 위한 식이요법의 중요성 인식, 그리고 디지털 헬스케어 기술의 발전에 기인합니다.

동시에, 농업과 식품 산업에서는 생성형 AI(Generative AI)의 활용이 급속히 확대되고 있습니다. 2024년 주요 농업 기술 트렌드 보고서에 따르면, 생성형 AI는 농업 데이터 분석, 의사결정 지원, 소비자 경험 개인화 등 다양한 영역에서 혁신을 가속화하고 있습니다. 특히 빅데이터와 결합된 생성형 AI는 복잡한 패턴을 식별하고 예측하는 능력이 뛰어나, 소비자 건강 데이터와 농업 생산 데이터를 연결하는 새로운 가능성을 열고 있습니다.

한국의 농식품 산업은 고부가가치화와 차별화를 통한 경쟁력 확보가 시급한 과제로 대두되고 있습니다. 농림축산식품부 통계에 따르면, 한국 농업의 부가가치율은 약 35%로, 선진국의 50~60%에 비해 낮은 수준에 머물러 있습니다. 더불어 농가 소득 정체, 고령화, 농촌 인구 감소 등의 구조적 문제는 농업의 새로운 가치 창출 모델 발굴을 더욱 절실하게 만들고 있습니다.

한편, 한국은 세계 최고 수준의 디지털 인프라와 의료 데이터 시스템을 보유하고 있어, 개인 맞춤형 농식품 시스템 구축에 유리한 조건을 갖추고 있습니다. 특히 국민건강보험공단, 건강검진 데이터, 웨어러블 기기 확산 등을 통해 축적되는 방대한 건강 데이터는 개인 맞춤형 농식품 개발의 귀중한 자산이 될 수 있습니다.

이러한 배경에서 본 연구는 다음과 같은 구체적인 목적을 가지고 추진하고자 합니다:

첫째, 생성형 AI를 활용한 개인 맞춤형 농식품 시스템의 개념적 프레임워크를 정립합니다. 소비자 건강 데이터와 농업 생산 데이터를 연결하는 통합적 접근 방식과 이를 지원하는 기술적, 제도적 요건을 체계화합니다.

둘째, 개인 건강 데이터, 마이크로바이옴, 유전체 정보 등을 활용한 맞춤형 농식품 추천 및 생산 연계 시스템을 설계합니다. 생성형 AI의 패턴 인식과 예측 능력을 활용하여 개인별 최적 영양 프로파일을 도출하고, 이를 농업 생산과 연결하는 메커니즘을 개발합니다.

셋째, 데이터 기반 농식품 가치사슬 혁신 모델을 제시합니다. 생산자와 소비자를 직접 연결하는 새로운 유통 패러다임과 데이터 공유를 통한 가치 창출 메커니즘을 설계합니다.

넷째, 개인 맞춤형 농식품 시스템 구축을 위한 정책 지원 방안과 규제 개선 과제를 도출합니다. 데이터 주권, 개인정보 보호, 품질 인증 등 관련 제도의 정비 방향과 산업 생태계 조성을 위한 정책 패키지를 제안합니다.

 

4. 주요 연구내용:

1) 생성형 AI 기반 개인 맞춤형 농식품 시스템 프레임워크 개발

개인 맞춤형 농식품 시스템의 개념적, 기술적 프레임워크를 체계적으로 정립합니다.

첫째, 글로벌 맞춤형 농식품 트렌드와 기술 발전 현황을 분석합니다. 미국, EU, 일본 등 주요국의 맞춤형 영양 시장 동향과 기술 개발 사례를 조사하고, 한국 적용 시 고려사항을 도출합니다.

둘째, 건강 데이터와 농업 데이터의 통합 아키텍처를 설계합니다. 개인 건강정보, 마이크로바이옴 데이터, 유전체 정보, 식이 선호도 등의 소비자 데이터와 농산물 특성, 생산 환경, 영양 성분 등의 농업 데이터를 통합하는 데이터 프레임워크를 개발합니다.

셋째, 생성형 AI의 농식품 시스템 적용 방법론을 연구합니다. 대규모 언어 모델(LLM), 딥러닝, 강화학습 등 다양한 AI 기술의 특성과 적용 가능성을 분석하고, 최적의 모델링 접근법을 도출합니다.

넷째, 윤리적, 법적 고려사항과 대응 방안을 모색합니다. 개인정보 보호, 알고리즘 투명성, 데이터 주권 등 개인 맞춤형 시스템 구축 과정에서 고려해야 할 윤리적, 법적 쟁점과 해결 방안을 제시합니다.

2) 개인 맞춤형 농식품 추천 및 생산 연계 시스템 설계

생성형 AI를 활용한 개인별 농식품 추천 시스템과 이를 생산과 연계하는 메커니즘을 개발합니다.

첫째, 개인별 최적 영양 프로파일 도출 알고리즘을 개발합니다. 건강 상태, 유전적 특성, 장내 미생물 구성, 생활 패턴 등 다양한 개인별 요소를 고려한 맞춤형 영양 요구 도출 방법론을 연구합니다.

둘째, 국내 농산물의 영양, 기능성 성분 데이터베이스를 구축합니다. 주요 농산물의 영양 성분, 기능성 물질, 재배 환경에 따른 변이 등을 체계적으로 데이터화하고, 이를 개인 맞춤형 추천과 연계하는 방안을 개발합니다.

셋째, 맞춤형 농식품 수요 예측 및 생산 계획 연계 시스템을 설계합니다. 개인별 추천에 기반한 농산물 수요를 예측하고, 이를 농업 생산 계획과 연계하는 방법론과 기술적 요건을 연구합니다.

넷째, 개인 맞춤형 식단 설계 및 농산물 추천 서비스 프로토타입을 개발합니다. 실제 건강 데이터와 식이 선호도를 기반으로 맞춤형 식단을 설계하고 적합한 농산물을 추천하는 서비스 모델을 구현하고 테스트합니다.

3) 데이터 기반 농식품 가치사슬 혁신 모델 개발

개인 맞춤형 농식품 시스템을 지원하는 새로운 가치사슬 구조와 비즈니스 모델을 연구합니다.

첫째, 데이터 중심 농식품 가치사슬 재구성 방안을 도출합니다. 생산자와 소비자 간 직접 연결, 중간 유통 단계 최소화, 데이터 기반 품질 관리 등 가치사슬 혁신 방향을 제시하고, 이의 실현을 위한 조건과 과제를 분석합니다.

둘째, 개인 맞춤형 농식품 비즈니스 모델을 개발합니다. 구독 모델, 플랫폼 모델, 직거래 모델 등 다양한 형태의 비즈니스 모델을 설계하고, 각 모델의 경제성과 실현 가능성을 평가합니다.

셋째, 농업 생산자 참여 확대 전략을 수립합니다. 소규모 농가, 청년 농업인, 스마트팜 등 다양한 생산 주체의 맞춤형 농식품 시스템 참여 방안과 이를 위한 지원 체계를 설계합니다.

넷째, 농식품 데이터 가치 평가 및 보상 체계를 연구합니다. 농업 생산 데이터, 품질 인증 데이터, 소비자 피드백 데이터 등 다양한 데이터의 가치를 평가하고, 이에 대한 공정한 보상 메커니즘을 설계합니다.

4) 정책 지원 방안 및 규제 개선 과제 도출

개인 맞춤형 농식품 시스템의 활성화를 위한 정책적, 제도적 기반 구축 방안을 연구합니다.

첫째, 농식품 데이터 표준화 및 품질 관리 체계를 설계합니다. 농산물 특성, 영양 성분, 생산 환경 등에 관한 데이터 표준을 개발하고, 데이터 품질 보증을 위한 제도적 장치를 마련합니다.

둘째, 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 위한 규제 개선 방안을 제시합니다. 건강 데이터의 안전한 활용을 위한 가명화, 익명화 기준과 데이터 결합 시 고려사항을 연구하고, 관련 법령 개정 방향을 제안합니다.

셋째, 맞춤형 농식품 인증 및 품질 보증 제도를 설계합니다. 개인 맞춤형 농식품의 효능, 안전성, 품질 등을 보증하기 위한 인증 체계와 품질 관리 기준을 개발합니다.

넷째, 산업 생태계 조성을 위한 정책 패키지를 제안합니다. 연구개발 지원, 창업 촉진, 인프라 구축, 인력 양성 등 개인 맞춤형 농식품 산업의 생태계 조성을 위한 종합적인 정책 방안을 도출합니다.

5) 실증 연구 및 시범 사업 설계

개발된 모델과 시스템의 실효성 검증을 위한 실증 연구와 시범 사업 방안을 설계합니다.

첫째, 대상 작물 및 품목 선정 기준을 개발합니다. 영양 성분의 다양성, 맞춤형 생산 가능성, 시장성 등을 고려한 우선순위 선정 체계를 구축하고, 시범 사업에 적합한 작물과 품목을 도출합니다.

둘째, 참여 농가 및 소비자 모집 방안을 설계합니다. 다양한 유형의 농가와 소비자 참여를 유도하기 위한 인센티브 구조와 홍보 전략을 수립합니다.

셋째, 성과 평가 및 모니터링 체계를 구축합니다. 영양 최적화 효과, 소비자 만족도, 농가 소득 증대, 환경 영향 등 다양한 측면에서의 성과를 평가하기 위한 지표와 방법론을 개발합니다.

넷째, 확산 전략 및 장기 발전 방안을 수립합니다. 시범 사업의 성과를 바탕으로 전국적 확산을 위한 단계적 전략과 지속가능한 발전을 위한 장기적 비전을 제시합니다.

 

5. 기대효과 및 활용방안:

1) 정책적 기대효과

본 연구를 통해 다음과 같은 정책적 효과가 기대됩니다:

첫째, 농업의 새로운 가치 창출 모델이 정립됩니다. 생산량 중심에서 데이터와 맞춤형 가치 중심으로 농업의 패러다임을 전환함으로써, 농업의 부가가치를 높이고 국가 경제에 대한 기여도를 제고할 수 있습니다.

둘째, 농식품 산업의 디지털 전환이 가속화됩니다. 생성형 AI와 빅데이터 기술을 농식품 가치사슬 전반에 적용함으로써, 산업 전체의 디지털 역량 강화와 혁신성 제고에 기여할 것입니다.

셋째, 국민 건강 증진과 의료비 절감 효과가 기대됩니다. 개인별 최적화된 영양 섭취를 통해 만성질환 예방과 건강 수명 연장에 기여함으로써, 국가 차원의 의료비 부담 경감과 삶의 질 향상 효과를 기대할 수 있습니다.

넷째, 농업-보건-IT 융합을 통한 신산업 창출이 촉진됩니다. 이종 산업 간 융합을 통해 새로운 비즈니스 영역과 일자리가 창출되며, 이는 국가 경제의 새로운 성장 동력으로 작용할 것입니다.

2) 경제적 기대효과

본 연구를 통한 생성형 AI 기반 개인 맞춤형 농식품 시스템 구축은 농업 경제에 다각적인 파급효과를 가져올 것으로 예상됩니다.

먼저, 농산물의 부가가치 증대 효과가 기대됩니다. 개인 맞춤형 농산물은 일반 농산물 대비 30~100% 이상의 프리미엄을 확보할 수 있을 것으로 예상됩니다. 특히 특정 기능성과 영양 프로파일을 갖춘 맞춤형 농산물은 기존의 가격 경쟁에서 벗어나 가치 기반의 가격 책정이 가능해져, 농가 수익성 향상에 직접적으로 기여할 것입니다.

다음으로, 새로운 농식품 시장 창출 효과가 있을 것입니다. 글로벌 맞춤형 영양 시장의 성장 추세를 고려할 때, 국내 개인 맞춤형 농식품 시장은 2030년까지 약 5조원 규모로 성장할 것으로 예측됩니다. 이는 농가의 새로운 판로 개척과 안정적인 수익원 확보로 이어질 것입니다.

또한, 데이터 기반 농업의 새로운 가치 창출 효과가 예상됩니다. 농업 생산 데이터, 품질 인증 데이터, 소비자 피드백 데이터 등은 그 자체로 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있습니다. 이를 통해 농가는 농산물 판매뿐 아니라 데이터 제공을 통한 추가 수익을 기대할 수 있으며, 이는 연간 농가당 100만원~500만원의 부가 소득으로 이어질 수 있을 것으로 예상됩니다.

마지막으로, 신규 일자리 창출 효과가 있을 것입니다. 맞춤형 농식품 생산, 데이터 분석, 컨설팅, 유통 등 가치사슬 전반에 걸쳐 새로운 일자리가 창출될 것으로 기대됩니다. 특히 디지털 기술과 농업을 연결하는 전문 인력에 대한 수요가 증가하면서, 청년층의 농업 분야 유입이 촉진될 것입니다.

3) 활용방안

본 연구의 결과는 다음과 같이 다양한 방면에서 활용될 수 있습니다:

첫째, 농식품 산업 디지털 전환 전략 수립의 기초자료로 활용됩니다. 본 연구에서 도출된 데이터 중심 농식품 시스템 구축 방안은 정부의 디지털 농업 정책과 스마트 농업 발전 전략 수립에 중요한 참고자료가 될 것입니다.

둘째, 농업인 및 농식품 기업의 비즈니스 모델 혁신 가이드로 활용됩니다. 개인 맞춤형 농식품 생산, 유통, 마케팅 전략과 구체적인 비즈니스 모델 설계 방안은 농업 경영체와 식품 기업의 사업 다각화와 고부가가치화에 실질적인 지침이 될 수 있습니다.

셋째, 농식품 데이터 표준화 및 품질 관리의 기준으로 활용됩니다. 본 연구에서 제시하는 농식품 데이터 표준과 품질 관리 체계는 산업 전반의 데이터 생태계 구축에 근간이 될 수 있으며, 다양한 참여자 간의 데이터 호환성과 신뢰성을 확보하는 데 기여할 것입니다.

넷째, 정밀 영양 및 예방 의학 분야와의 협력 기반으로 활용됩니다. 본 연구에서 개발된 개인별 최적 영양 프로파일 도출 방법론과 맞춤형 농식품 추천 시스템은 의료계와 농업계의 협력 연구와 융합 서비스 개발의 출발점이 될 수 있습니다.

 

마지막으로, 이 연구는 농업의 미래 가치와 역할에 대한 사회적 인식 전환의 계기가 될 것입니다. 농업을 단순한 먹거리 생산자에서 개인 맞춤형 건강 솔루션 제공자로 재정의함으로써, 농업에 대한 사회적 가치 인식을 높이고 지속가능한 발전을 위한 사회적 투자와 지원을 이끌어내는 근거로 활용될 수 있습니다.

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한국농촌경제연구원 2025.04.18

안녕하세요. ‘연구제안’에 참여해 주셔서 감사합니다. 

본 건은 26년도 일반과제 원외 제안으로 접수되어, 해당내용을 관련 연구자들에게 전달하였습니다. 

추후 연구자의 과제 추진의사가 있을 경우, 연구원의 심의 과정을 거쳐 과제가 선정될 예정입니다. 

앞으로도 연구원 과제 발굴에 많은 관심과 성원 부탁드립니다.


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