“어째서 우리는 10년 전이나 지금이나 여전히 어렵게 돼지를 키우면서 누군가를 불신하게 되었을까? 그 이유는 바로 종돈과 질병은 빠르게 진화하는 반면 농장의 생산성에 영향을 미치는 다양한 변수들, 즉, 환경, 영양, 위생, 모돈의 변화를 추적하고 모니터링 할 수 있는 데이터가 없기 때문이다. 여전히 우리는 눈을 가린 채 운전하는 것처럼 위험하기 짝이 없고 절에 가서 젓갈을 찾듯이 엉뚱한 곳에서 시간을 낭비하며 소 잃고 외양간 고치는 시행착오를 반복하고 있다”

최근 들어 고병원성 PRRS가 큰 화제를 모을 정도로 전국적인 확산세를 이어가고 올해 초부터 PED까지 득세하며 상당히 많은 농가들이 큰 피해를 입는 등 과거와는 사뭇 달라진 질병의 위력에 농가들의 긴장감도 높아졌다.

농장에 한 번 들어온 질병은 터줏대감으로 자리를 잡고서 농장주를 틈만 나면 괴롭힌다. 뿐만 아니라 또 다른 질병까지 불러들여서 집단으로 조리돌림을 가하기 때문에 농장 성적이 형편 없이 망가지고 다시 복구하기도 힘들어 진다.

그렇게 대다수의 한돈농가들은 무서운 질병의 위협에서 늘 자유롭지 못하다. 우리나라는 좁은 바닥에 농가수는 많다 보니 완벽한 감옥 생활이 아니고서는 방역이 쉽게 뚫릴 수 밖에 없기 때문이다.

그래서 어떤 농장주는 질병이 없는 상태(음성)를 유지하다가 감염이 될 경우 그 피해가 훨씬 더 크다는 생각에서 굳이 성공 확률이 낮은 PRRS 음성 유지를 고집하기 보다 안정화된 상태를 유지하는 걸 목표로 관리하기도 한다.

PRRS 음성이거나 질병이 없는 농장은 특별히 관리하지 않아도 건강한 돼지가 알아서 최고의 성적을 만들어 준다. 잔잔한 호수에서는 유능한 뱃사공을 구별하기 어렵고 넓고 평탄한 도로에서 운전 실력을 판단하기 어려운 것과 마찬가지다.

그러나 일단 질병이 들어오고 나면 시간이 지나도 안정화가 되지 못하고 삐끗하면 탈이 생기는 평범한 농장으로 되돌아 가는 경우가 부지기수다.

시설이 노후 되고 질병이 있는 농장에서 하수와 고수의 차이는 쉽게 드러나게 된다. 질병이 있다 하더라도 다시 성적을 끌어올리고 안정적으로 잘 유지해 나가는 것이 바로 고수의 관리 노하우이고 진짜 실력이라고 할 수 있다.

그렇다면 거칠어진 파도 위에서 배가 좌초되지 않고 굽이굽이 좁은 비탈길에서도 자동차가 낭떠러지로 굴러 떨어지지 않기 위해 갖춰야 할 것들은 무엇일까?

본고에서는 양돈농가들이 질병이라는 거센 파도길과 험준한 산악길에서 좀 더 안전하게 나아가는 법을 찾고 어떻게 목적지까지 더 빠르게 도달할 수 있을 것인지 고민해 보고자 한다.

대한민국의 많은 양돈농가들이 생산비 절감을 위한 노력을 하고 있지만 그만큼 다양한 문제들이 발목을 잡는다. 생산성이 떨어지면 높은 고정비 부담이 출하돈에 전가되기 때문에 오히려 원가 상승을 부추기고 고돈가에서 기회 수익도 잃어 버리는 역효과를 만들어 내게 되는 법이다.

두더지 잡기 게임처럼 늘 크고 작은 문제와 싸워야 하는 양돈장에서 어떻게 하면 효과적으로 생산성을 높이고 유지해 나갈 수 있을지 함께 답을 찾아가 보면 어떨까 싶다.

양돈장에서 시행착오를 반복하는 이유는 무엇인가?

우리나라의 농가들은 지금까지 오랜 시간 동안 실패와 성공의 경험을 통해서 문제들을 해결하려고 노력했고 노하우를 터득해 왔다. 경험은 매우 값지고 중요하다.

그러나 백이면 백, 천이면 천 모든 농장의 상황과 조건은 제 각각으로 다르기 때문에 개별 농장에서 이런 저런 전투를 치르며 경험했던 것은 상황이 달라지면 기대했던 결과를 가져다 주지 못할 때가 많고 잦은 실패와 작은 성공은 마치 “우리 농장에서는 이것이 가장 최선”이라는 고정관념과 한계를 고착화 시켜 버리기도 한다.

양돈 생산성에 관여하는 변수가 상당히 많은데다 질병이 개입되면 쭉 뻗은 아우토반에서 운전하던 자동차가 좁고 험하고 미끄러운 비탈길에 들어선 것처럼 어려워진다.

고려해야 할 변수는 더욱 늘어나고 작은 실수에도 좋지 않은 결과로 이어지는 실패의 경험 때문에 농가들은 주로 ‘브레이크’에 의존하여 소극적으로 운전하는 일이 많아진다. 그러나 단순히 브레이크만 밟아서는 경주에서 목표를 달성할 수 없는 법이다.

간혹 자돈 구간의 폐사가 심해진 농장에 가서 점검할 때가 있다. 다양한 변수들을 입체적으로 진단하여 어떤 원인이 유력한 변수로 작용하는지 찾아내서 고치는 것이 중요하지만 사고 전후의 기록을 담아놓은 블랙박스가 없는 농장에서 정확한 원인을 찾는 것은 거의 불가능한 일이다.

결국 문제가 생길 때마다 매번 불쌍한 돼지들 피를 뽑아대고 어차피 죽을 것 같은 돼지 배를 갈라 무슨 질병이 있나 검사를 올리며 항생제는 뭘 쓰고 무슨 백신을 어떻게 해야 하는지 등등 문제의 본질과는 거리가 먼 수고를 반복하게 된다.

아래와 같은 시나리오는 우리가 일반적인 농장에서 흔히 접하게 되는 문제들이다.

"뭣 때문인지는 몰라도 일단 작년 이맘 때 괜찮았던(?) 환기를 다시 뜯어 고쳐보고 백신과 항생제도 바꿔보고 나면 돼지가 좋아진 것 같은 느낌이 들어 흡족해 진다. 이후 봄이 무르익고 또 다시 돼지들이 나빠지기 시작한다. 그러는 사이에 많은 컨설턴트들과 직원들은 평가절하되고 농장주의 불신과 고정관념도 더 단단해 진다"

어째서 우리는 10년 전이나 지금이나 여전히 어렵게 돼지를 키우면서 누군가를 불신하게 되었을까? 그 이유는 바로 종돈과 질병은 빠르게 진화하는 반면 농장의 생산성에 영향을 미치는 다양한 변수들, 즉, 환경, 영양, 위생, 모돈의 변화를 추적하고 모니터링 할 수 있는 데이터가 없기 때문이다.

여전히 우리는 눈을 가린 채 운전하는 것처럼 위험하기 짝이 없고 절에 가서 젓갈을 찾듯이 엉뚱한 곳에서 시간을 낭비하며 소 잃고 외양간 고치는 시행착오를 반복하고 있다.

우리는 어떻게 반복되는 문제로부터 벗어날 것인가?

요즘은 거의 모든 자동차에 탑재되어 있는 계기판, 네비게이션, 블랙박스와 같은 스마트 주행 시스템을 생각해 보자.

그것은 자동차의 상태와 문제점을 직관적으로 보여주고 안전한 주행을 도와주며 사고 발생 시 정확한 원인을 찾게 해 주는 매우 효과적인 수단이다. 지금은 자동차와 운전자가 대화하는 없어서는 안될 도구가 되었다.

좁고 험한 비탈길에서 사고를 최소화하고 목적지까지 안전하고 빠르게 도달하려면 자동차 자체도 더 견고하게 만들어야 할 뿐만 아니라 스마트 주행 시스템을 잘 갖추는 것이 필수적이다.

앞으로 양돈장에도 생산 과정의 전체 현황을 한 눈에 살펴볼 수 있고 사고 위험을 미리 예측하며 만일 문제가 발생했을 경우 즉시 정확한 원인을 찾아낼 수 있는 시스템을 갖추어야 질병 상황 하에서도 성적을 빠르게 개선하고 안정적으로 유지, 지속시키는 것이 가능해진다.

농장에서 전산 기록이나 ICT 장비에 의해 실시간으로 올라오는 다양한 변수와 관련된 데이터들이 바로 그러한 문제를 찾아주는 동시에 최적의 의사 결정을 하도록 도와주는 스마트 주행 시스템과 같은 역할을 하게 될 것이다.

농장에서는 어떠한 데이터가 필요할까?

양돈장에서 일어나는 모든 문제나 이벤트에 대해 실시간으로 측정되고 데이터로 보여질 수 있다면 아주 쉽고 빠르게 조치될 뿐만 아니라 강력한 학습 효과와 연관 데이터의 분석을 통해 예측 가능하고 최적화된 운영 시스템 설계가 가능해질 수 있다.

문제를 즉시 발견해 내고 조치하고 그 결과에 대해서도 곧바로 피드백을 받기 때문에 뭣 때문에 나빠지고 뭣 때문에 좋아졌는지 몰라서 오판하는 일을 줄여 굳이 비용을 크게 들이면서도 효과는 떨어지는 일을 하지 않게 된다.

예를 들어 어떤 농장에서 이유 후 3주가 지나면 위축과 폐사가 반복된다고 치자. 최근 자돈사의 환기 방식을 바꾸고 나서 나아지더니 얼마 못 가서 다시 더 나빠져 버린다면 그 이유는 과연 무엇이라고 봐야 할까?

이유 그룹별 자돈들의 어미(면역)도 다르고 외부 날씨가 크게 달라지기도 하고 사료 품질도 고정 불변이 아니므로 여러 조건과 변수들이 어떻게 작동하고 있고 변화되고 있는지 입체적으로 분석할 수 없으면 도대체 뭣 때문에 좋아지고 뭣 때문에 나빠지는지 사실 알 수가 없다.

결국 일시적으로 어떤 조치를 했을 때 생기는 변화는 다른 많은 변수들이 어떻게 달라지는지 모른다면 뭣이 중헌지 판단하기 어려워 오히려 혼란만 더 가중시키게 된다. 오늘의 정답이 내일은 오답이 되기도 하고 그 반대가 되기도 한다면 그것은 눈을 가리고 운전하는 것과 다를 바가 없는 위험천만하고 답이 없는 노릇이다.

우리가 농장에서 돼지의 생산성에 관여하거나 질병의 촉매가 되는 스트레스 요인을 알아내고 합리적인 관리 기준을 정하며 올바른 의사 결정을 하는데 필요한 주요 데이터에는 다음과 같은 것들이 있다.

내 농장에서 실시간으로 확인될 뿐만 아니라 오랫동안 축적되어 계절의 변화나 다른 많은 변수들과 연계하여 비교 분석이 가능한 데이터는 몇 개나 되는지 체크해 보도록 하자.

아마도 (그림 1)에서 보여지는 데이터 중 한 가지라도 제대로 갖추고 늘 필요할 때 쉽게 찾아서 참고할 수 있는 농장은 지극히 일부에 불과할 것이다.

번식성적만 전산 입력하는 농가들도 오늘 일어난 일을 오늘 즉시 처리하지 못하는 경우가 대부분이라 연관된 다른 변수 데이터와의 관계를 비교하고 분석한다는 것은 꿈 같은 일이다.

필자는 그러한 꿈 같은 일을 기술적으로 해결하기 위해 많은 아이디어를 짜내고 양돈 현장에서 구현해 내는 실질적인 솔루션을 찾아가는데 누구보다 많은 관심을 갖고 있다.

데이터를 통해 농장에서 문제를 읽어내고 해결점을 찾는 일은 매우 다양하다. 내 농장의 돼지가 표현하는 문제가 어디서 비롯되었는지 이해하는데 중요한 실마리가 되는 데이터 분석 케이스를 몇 가지 예로 들어 보겠다.

 CASE 1 
(그림 2)에서 보는 그래프는 작년과 올해의 비육사 내부 온도와 일교차 변화를 보여주고 있다.

지난 해의 1월 초 비육사 온도가 낮고 일교차도 큰 것을 알 수 있다. 어떤 시점에 문제가 발생했을 때 모니터링이 가능한 온도나 습도와 같은 기초적인 데이터가 있다면 문제의 원인과 연관성을 찾기가 매우 용이해 진다.

 CASE 2 
(그림 3)에서 보는 그래프는 일정 기간 동안 비육사의 사료 섭취량을 비교해 본 것이다.

1번 비육사는 작년 12월 이후 해당 돈군의 일령 대비 도달해야 할 기준 섭취량보다 높은 섭취율을 보인 반면 2번 비육사는 섭취량이 눈에 띄게 떨어져 있는 걸 알 수 있다.

사료 섭취량은 사료의 기호성(품질) 뿐만 아니라 다양한 스트레스 요인을 반영해 주는 매우 중요한 지표이다.

어째서 동일한 사료를 급이했던 동기간 동안 인접한 양쪽 비육사에서 상이한 결과를 보여주었을 지 이유를 정확하게 아는 것은 시행착오를 반복하지 않기 위해 중요한 문제라 할 수 있다.

일시적인 문제인지 해당 돈사에서 지속적으로 일어나는 문제인지 구분하고 해당 돈군을 이유시킨 번식돈군과의 연계 뿐만 아니라 다른 연관 데이터를 찾아 취약점이 무엇인지 파악하여 원인을 찾아내는 것은 문제를 이해하고 근본적인 해결책을 마련하는데 큰 도움이 된다.

 CASE 3 
(그림 4)에서는 비육사 내부 온도와 사료 섭취량, 음수량을 연계하여 볼 수 있는데 돼지의 일령을 고려하여 두당 목표 기준 대비 섭취율(%)을 분석해 주면 각 데이터 상호 간에 작용하는 연관성과 관리상의 문제점에 대해 매우 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

플랫폼에서 데이터를 어떻게 보여주는 것이 효과적일지 연구하여 표현 방식만 보완해 주더라도 데이터의 활용 가치가 훨씬 더 높아질 수 있다.

또한 돈군 단위의 평균 개념도 중요하지만 하위 단계의 개별 돈방 데이터로 구체적인 문제까지 접근할 수 있다면 문제의 원인을 정확히 찾아주고 정밀한 사육 관리가 가능하다.

데이터와 인공지능(AI)은 어떻게 양돈산업을 바꿀 수 있을까?

최근 들어 최대 화두가 되고 있는 AI(인공지능) 기술의 발전과 더불어 전 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 지금까지 첨단 기술과 대규모 자본 투자의 기피 대상이 되어 왔던 양돈산업에서도 과감한 투자가 이루어지고 빠른 속도로 기술 개발의 성과를 만들어 내기 시작하면서 본격적인 데이터와 디지털 양돈 시대를 열고 있다.

첨단 센서와 카메라 기술이 고도화되면서 돼지의 생체 및 행동 정보를 취득하고 데이터화하여 보여주며 특정 이벤트에 대해 즉시 알람 기능을 수행하거나 인공지능 기술을 통해 시스템이 스스로 판단하여 제어해 줌으로써 문제를 손쉽게 해결할 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능 기반의 데이터 분석 플랫폼에서는 다양한 데이터의 통합 분석 및 제어 기능 뿐만 아니라 자동차의 네비게이션처럼 최적의 솔루션을 예측, 제시해 줄 수도 있어 인공지능 기술은 앞으로 농장에서 전문경영인 못지 않은 다양한 일을 수행하게 될 것이다.

이러한 인공지능 플랫폼 기술은 전문가도 발견해 내기 어려운 복잡한 변수들 속에서 문제를 쉽게 찾아내 줌으로써 전문성이 떨어지거나 적은 인력으로도 높은 효율을 달성하면서 빠르고 정확한 대응으로 생산성 극대화와 비용 절감 기회를 제공하게 될 것이다

자동차 산업에서도 인공지능 기술을 이용한 자율 주행 시스템이 계속해서 진화하고 있다. 매우 복잡하고 다양한 도로 상황과 돌발 변수들로 인해 완전 무인 자율 주행은 실현하기가 쉽지 않지만 사람의 개입을 최소화하면서 안전성을 확보해주는 반 자율 주행 기술이 이미 적용되고 있다.

주변에서 음식을 나르는 로봇이나 커피를 타 주는 단순 로봇도 흔히 볼 수 있고 공장에서 정밀한 작업을 반복 수행하거나 위험한 공정을 처리하는 로봇 기술도 매우 빠르게 성장하고 있다.

한돈산업에서도 간호분만이나 주사 처치 등 단순 반복 업무의 고된 노동을 대체하는 로봇 기술이 수년 내에 상용화 될 수 있을 것으로 예상된다.

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데이터는 강력한 설득 근거이며 소통과 교육의 수단이기도 하다. 한돈농가들도 데이터에 기반하여 입체적으로 문제를 들여다 볼 수 있게 된다면 각자의 제한적이고 지엽적인 경험에서 오는 오류 가능성을 대폭 줄여주게 될 뿐만 아니라 목소리 큰 사람의 감이나 추측에 의한 잘못된 의사 결정이 아닌 객관적인 데이터에 따른 합리적인 소통을 통해 소모적 논쟁이나 갈등도 크게 줄어들게 될 것이다.

무엇보다도 데이터는 경험이 부족한 2세 양돈인들이 양돈 실무를 빠르고 쉽게 이해, 적응하는데 크게 기여하며 의사 결정에 대한 확신과 자신감을 높여준다.

또한 실질적인 데이터를 놓고 직원들과 소통하다 보면 자연스럽게 교육 효과를 거두게 되며 확실한 근거를 기반으로 도출된 아이디어는 구성원들의 높은 지지로 인해 자신감 있는 강력한 실행으로 이어질 수 있다.

아직 한돈산업은 1세대의 경험을 중시하는 경향이 매우 강하고 신기술에 대한 보수적 성향을 가지고 있기 때문에 기술과 자본 투자를 기피하는 분야에 속하기도 하지만 돈키호테 같은 몇몇 기업들의 도전적이고 적극적인 투자 노력으로 디지털 양돈의 미래를 앞당겨 가고 있다.

기존의 농가 불만 요소였던 기술적인 난제들이 많이 보완 개선되고 있고 농가의 다양한 요구가 반영되면서 디지털 기술의 활용 가치도 점점 더 높아지고 컴알못이나 외국인 노동자도 어렵지 않게 활용할 수 있도록 지원해 주고 있으므로 막연히 두려워 하기 보다는 흥미와 관심을 갖고 도전해 본다면 농장의 발전에 보탬이 되는 도구로 충분한 가치를 보여줄 수 있을 것이다.

▣ 이일석 이사
카길애그리퓨리나 양돈스페셜리스트
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