변호사마케팅 지구 온난화로 최근 한국 농업 현장에서는 아열대 과일과 채소 재배가 빠르게 확산하고 있다. 재배 가능 지대가 북상하고 있는 것이다. 제주에 국한되던 바나나, 망고, 패션프루트, 파파야 같은 아열대 작물이 남해안과 내륙 일부 지역에서도 재배되고 있다.
아열대 작물이 새로운 소득 작물로 주목받는 만큼 유통 과정에서의 품질 관리가 과제로 떠오르고 있다. 남해안 한 농가에서는 우수한 품질의 망고를 수확했음에도 유통 중 빠른 후숙과 연화로 납품 직전 상품성이 떨어져 출하가 거부되거나 헐값에 판매해야 하는 상황을 겪은 사례도 있다. 재배 성공이 곧 판로 확보로 이어지지 않은 대표적인 사례다.
국내에서 재배되는 아열대 작물은 앞으로 외국산과의 품질 경쟁을 피할 수 없다. 국내산의 장점은 숙성도가 높은 상태에서 수확해 유통할 수 있다는 점이다. 해외에서 들어오는 아열대 과일은 대부분 미숙 단계에서 수확돼 국내 도착 뒤 후숙을 거치기 때문에 향과 당도 등에서 국내 완숙과가 우위에 있다.
하지만 이 장점은 품질관리 측면에서 국내 농가가 감당해야 하는 위험 요소이기도 하다. 완숙과는 수확 당시 품질이 뛰어나지만 후숙 속도가 매우 빨라 연화, 변색, 향 손실이 쉽게 발생한다. 농가는 출하 직전까지 품질이 유지되는지 예측하기 어렵고, 단기 보관조차 쉽지 않다. 결국 국내산이 가진 장점이 적절한 품질관리 기술이 없는 상황에서는 가장 큰 위험으로 작용할 수 있다.
게다가 기존 수확 후 관리 기술 대부분은 온대 작물 중심이라는 한계가 있다. 사과는 저온 관리를 통해 최대 10개월까지 품질 유지가 가능하지만, 바나나는 12도 이하에서 조직의 물러짐 같은 ‘저온장해’ 현상이 발생한다.
따라서 아열대 작물 특성을 반영한 ‘맞춤형 수확 후 관리 기술’ 개발과 현장 보급이 필요하다. 한국식품연구원은 이를 위해 인공지능(AI)을 활용한 숙성도 정량화 기술과 신선도 유지 기간 예측 알고리즘 기술 등을 개발해 왔다. 다양한 파장대 빛을 이용해 화학 구성을 파악할 수 있게 하는 ‘초분광 정보’를 활용해 키위 연부병을 조기 판정하고 증상 정도를 구별하는 기술도 개발돼 있다. 연부병은 수확 시점에는 이상이 없다가 유통 과정에서 과육이 물러지고 부패하는 증상을 보인다. 판매자와 소비자 간 품질 관련 갈등이 발생할 수 있는 요소다. 초분광 정보 기술을 활용하면 이러한 문제를 예방할 수 있다.
초분광 정보 활용 기술은 저온 저장 이력 및 저온장해 식별에도 활용된다. 바나나, 망고, 패션프루트는 일정 기간 저온에 노출되면 풍미, 맛, 조직감이 급격히 저하되지만 외관상 변화가 거의 없어 소비자가 품질 저하를 인식하기 어렵다. 이 기술을 활용하면 과일이 저온에 얼마나 노출됐는지, 저온장해가 얼마나 진행됐는지, 유통 시점에서 소비자가 체감할 품질 저하는 어느 정도인지를 사전에 판단할 수 있다.
그러나 아열대 작물의 종류가 다양하고, 전문 연구기관과 인력이 부족해 기술 개발과 보급 속도가 현장 변화를 따라가지 못하고 있다. 이대로라면 국내산 아열대 작물은 품질 경쟁력을 갖추고도 적절한 품질관리 기술 부족으로 시장에서 가치를 인정받지 못할 위험이 있다.
아열대 작물 재배가 증가하는 현실 속에서 선택해야 할 대응 방법은 명확하다. 저장·유통 품질관리 기술을 선제적으로 개발하고 현장에 보급하는 것이다. 정부의 정책 지원, 연구기관의 기술 개발, 유통·산지 협력 강화가 함께 이루어진다면 국내 아열대 작물은 기후위기의 부산물이 아니라 대한민국 농업의 새로운 성장 기회가 될 것이다.
정부, 활용성·비용 효율·파급효과 평가…네이버는 독자성 ‘미흡’상반기 중 정예팀 1곳 추가…총 4개 팀 2차 경쟁, 연내 2곳 압축
네이버클라우드와 NC AI가 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 탈락의 고배를 마셨다. 네이버클라우드 모델이 독자성 기준을 충족하지 못한 것으로 판단되면서 탈락팀이 당초 1개에서 2개로 늘었다. 정부는 상반기 내로 추가 공모를 통해 정예팀 1곳을 더 선정해 4개 팀 경쟁 체제를 갖춘다는 방침이다.
과학기술정보통신부는 “5개 정예팀 중 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤 팀이 2차 단계로 진출한다”고 15일 밝혔다.
1차 단계평가에선 벤치마크(수량화된 기술 척도·40점 배점), 전문가(35점), 사용자(25점) 평가를 진행했다. 과기정통부는 “AI 모델 성능과 실제 현장에서의 활용 가능성, 비용 효율성, 국내외 AI 생태계로의 파급효과 등을 종합적으로 평가했다”고 설명했다.
LG AI연구원이 세 가지 평가에서 모두 최고점을 받아 총점 90.2점으로 가장 우수한 성적을 거뒀다. 5개 팀 평균은 79.7점이었다. LG AI연구원 외 다른 정예팀 점수는 공개하지 않았다. 벤치마크·전문가·사용자 평가 점수를 종합한 결과 NC AI의 탈락이 결정됐다.
정부는 네이버클라우드의 AI 모델이 기술적 측면에서 ‘독자성 기준’에 부합하지 못한다고 판단해 네이버클라우드까지 탈락시켰다. 네이버 측이 알리바바가 개발한 큐웬 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치(정보의 중요도를 조절하는 값)를 쓴 것이 문제가 됐다. 비전 인코더는 이미지·영상 같은 시각 정보를 AI 모델이 이해할 수 있는 코드로 변환하는 역할을 한다.
류제명 과기정통부 2차관은 “오픈 모델을 활용했다 하더라도 스스로 확보한 데이터를 가지고 가중치를 채워나간 것이 검증돼야 하는데 가중치를 그대로 갖다쓴 부분에 대해 전문가 평가위원들도 기술적 측면에서 문제가 있다고 봤다”고 말했다.
앞서 일부 정예팀 모델을 두고 독자성 논란이 불거졌는데, 정부가 ‘독자 AI 모델’의 구체적 기준을 제시하지 않아 혼란을 키웠다는 지적이 나오기도 했다. 정부는 공모 안내서를 통해 독자 AI 파운데이션 모델을 “해외 모델 미세조정(파인튜닝) 등으로 개발한 파생형 모델이 아닌 모델의 설계부터 사전학습 과정 등을 수행한 국산 모델(타사 모델에 대한 라이선싱 이슈 부재)”이라고 정의한 바 있다.
이날 정부는 기술적·정책적·윤리적 측면으로 나눠 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 기준을 제시했다. 과기정통부는 기술적 측면에 대해 “독창적 AI 모델 아키텍처 설계부터 대량의 데이터를 스스로 확보·가공하고, 독자적 학습 알고리즘 기법 적용 등을 통해 전 과정 학습을 수행한 ‘AI 모델의 독자적 구현’을 지향한다”고 밝혔다. 정예팀이 검증된 오픈소스를 활용하더라도 가중치를 초기화한 후 학습·개발을 수행하는 것이 모델의 독자성 확보를 위한 최소 조건이라고 봤다.
평가 결과는 10일간의 이의제기 기간을 거쳐 확정된다. 정부는 빠른 시일 내에 공모를 진행해 1개 정예팀을 추가로 선정할 계획이다. 1차 평가에서 떨어진 네이버클라우드와 NC AI는 물론 본선에 진출하지 못한 기업, 그 외 역량 있는 기업 모두 참여할 수 있다. 정부는 연내 정예팀 2곳을 최종 선정한다.
류 차관은 추가 공모가 특정 기업에 다시 기회를 주기 위한 것 아니냐는 지적에 대해 “특정 기업을 배려하기 위해 급조된 접근 방법은 아니다”라며 “최대한 많은 기업을 지원해 AI 기술 개발에 박차를 가하도록 하는 차원”이라고 말했다.
네이버클라우드는 “1차 단계평가에 대한 과기정통부의 판단을 존중한다”며 추가 공모 참여 여부에 대해선 “검토하고 있지 않다”고 했다. NC AI는 “논의 중”이라고 밝혔다.

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