농생명과학&신기술

국화 ‘백강품종’ 지역 맞춤 기술로 수출길 활짝

- 농촌진흥청, 부산과 공동 추진...기술 보급 블렌딩 협력 모델 시범사업 성과 가시화
- 부산 내 재배 면적 5.4배 늘어…지난해 19만 송이 일본 수출도
- 권재한 농촌진흥청장 "고품질 국화 생산 시스템 보급 확대 중요" 강조

 

농촌진흥청(청장 권재한)은 우리나라 대표 국화 품종인 ‘백강’이 지역 맞춤 스마트 재배 기술 적용에 힘입어 내수 시장은 물론 수출도 안정화되고 있다고 밝혔다.

권재한 농촌진흥청장은 3월 13일 부산에 자리한 ‘백강’ 재배·수출 농가를 방문, 우리 국화 생산 기반 확대를 위해 추진 중인 기술 보급 블렌딩 협력 모델 시범사업 현황을 점검하고 현장 의견을 들었다.

농촌진흥청의 기술보급 블렌딩 협력 모델 시범사업은 지역의 전략작목 육성, 현안 해결 등을 위해 농업기술센터가 주관이 되어 기술보급사업, 연구사업, 민간기술을 연계하여 네트워크형으로 기술보급을 추진하는 사업이다.

 

‘백강(2015년 개발)’은 우리나라 최초로 개발한 흰녹병 저항성 국화 품종이다. 꽃 색이 깨끗하고 꽃잎이 잘 빠지지 않는 데다, 자른 꽃(절화) 수명이 3~4주로 길어 수출용으로 알맞다. 특히, 겨울철 재배 온도(18도)가 기존 품종보다 2도(℃)가량 낮고, 병 방제 비용도 덜 드는 등 재배 면에서 유리하다.

 

 

농촌진흥청과 부산농업기술센터는 지난해부터 기술보급 블렌딩 협력 모델 시범사업을 통해 ‘백강’의 재배 기술 정립과 수출 시범단지 육성 등 생산 기반 확대에 힘쓰고 있다.


농촌진흥청은 부산 시범단지에 적정 빛 가림 시간과 생장조절제 처리, 예비 냉장 등 재배와 수확 후 관리 기술을 보급하고 있다. 또한, 부산에서는 정보통신기술(ICT)을 활용, 최적의 비료와 물을 공급하는 자동화 시스템을 도입해 생산성 향상에 힘쓰고 있다.

 

이러한 노력으로 2021년 3곳에 불과했던 부산의 ‘백강’ 재배 농가는 현재 15곳, 재배 면적은 1.1헥타르(ha)에서 5.9헥타르(ha)로 약 5.4배 늘었다. 이례적으로 열대야가 9월까지 이어지며 평년보다 더웠던 작년 여름에도 부산에서는 ‘백강’ 19만 740본(송이), 12만 달러어치를 일본으로 수출해 수출 품종으로의 경쟁력도 입증했다.

 

‘백강’이 내수 시장에서 가격 경쟁력을 갖추고, 일본 수출이 안정적으로 이뤄지면서 전국 재배 면적은 2021년 3헥타르(ha)에서 2024년 18.3헥타르(ha)로 꾸준히 증가하고 있다.

 

 

부산에서 스마트 재배 기술로 ‘백강’을 재배하는 선경식 농가는 “‘백강’은 흰녹병 발생 걱정이 없고 시장 선호도가 높아 내수 판매뿐 아니라 수출용으로도 만족스럽다.”라며 “자동 양·수분 관리로 최상급 꽃 비율이 늘면서 소득 증가에 대한 기대감이 높아지고 있다.”라고 말했다.

 

이날 현장을 둘러본 권재한 청장은 “국산 국화 품종의 경쟁력을 강화하고 국내외 시장 점유율을 확대하기 위해서는 우수한 품종 개발뿐 아니라, 재배 효율을 높일 수 있는 스마트 농업 기술과 체계적인 수출 전략이 함께 만들어져야 한다.”라며 “농촌진흥청은 부산에서의 기술보급 블렌딩 협력 시범사업 사례를 모델로 삼아 고품질 국화 생산 시스템 보급을 전국으로 확대하는 한편, 안정적인 판로 확보에도 지원을 아끼지 않겠다.”라고 말했다. 나남길 kenews.co.kr


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'가뭄'...지하수에 인공지능 더해 대응
한국농어촌공사(사장 김인중)는 농업가뭄 대응을 위해 인공지능 기반의 농업용 공공관정 관리체계 구축을 추진하고 있다고 19일 밝혔다. 이상기후가 가속하면서 저수지와 하천 등 지표수가 단기간에 마르는 ‘돌발 가뭄’이 나타나고 있다. 공사는 돌발 가뭄 상황에서 지표수 중심 대응의 한계를 보완하기 위해 지하수로 수자원을 다변화하며 가뭄 대응 역량을 높이고 있다. 하지만 신규 지하수 개발은 적합한 지역 탐사와 인허가 등 사전 준비에 많은 시간이 소요돼 가뭄에 즉각 대응하기에는 한계가 있었다. 농식품부와 공사는 이를 극복하기 위해 기존 지하수 자원의 효율적 활용에 초점을 맞추고 인공지능을 접목했다. 전국 4만여 개 농업용 공공 관정에서 수집한 이용량·수위 데이터를 인공지능에 학습시켜 지하수 수급 현황을 사전에 예측하는 모형을 구현하고 있다. 이 모형을 활용하면 지하수 부족량과 가용량을 사전에 파악할 수 있어 가뭄에 대비한 선제 대응 체계를 갖출 수 있다. 현재 2차 연도 사업을 추진 중이며 인공지능을 더 고도화해 예측 정확도를 높이고, 실증을 통해 전국 확산의 기반을 마련할 계획이다. 이를 통해 농업인이 가뭄 걱정 없이 안정적으로 영농에 임할 수 있도록 한다는 구상이다

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