농업 데이터의 표준화 문제와 개방형 API 개발 동향 – 데이터 연동의 핵심 쟁점은?

  스마트 농업이 기술적 진보를 거듭하면서도 현장에서 여전히 체감하기 어려운 이유는 다양하다. 그중에서도 가장 뿌리 깊은 원인 중 하나가 데이터 표준화의 부재이다. 농업용 센서, 제어 시스템, 예측 모델, 경영 관리 플랫폼은 모두 데이터를 중심으로 작동하지만, 이들 간의 데이터 형식과 구조가 제각각이기 때문에 시스템 간 연동이 불가능하거나, 비용이 높아지는 현상이 발생하고 있다.

 

  예를 들어 한 농가는 온실 제어를 위한 환경 센서를 A사 제품으로 설치하고, 수확량 예측은 B사의 클라우드 플랫폼을 사용하며, 출하 및 판매는 C사의 쇼핑몰 연동 시스템을 이용할 수 있다. 이 세 가지 시스템이 서로 데이터를 주고받지 못한다면, 농가는 동일한 정보를 세 번 입력해야 하며, 분석 결과는 단절되고 중복된 결과가 발생한다. 이러한 비효율은 디지털 농업의 본질적 효과를 약화시키며, 데이터 중심 스마트 농업이 ‘시스템의 섬’으로 전락하는 원인이 된다.

 

  이 글은 이러한 문제의 본질인 농업 데이터의 비표준화, 그리고 이를 해결하기 위한 개방형 API(Open API) 개발 동향을 분석하며, 향후 스마트 농업 시스템 통합의 가능성과 과제를 점검한다.

왜 농업 데이터 표준화가 어려운가?

  농업은 산업 자체가 매우 이질적이고, 경작 방식도 농가마다 다르다. 토양 유형, 작물 종류, 경작 규모, 설비 수준이 상이하므로, 수집되는 데이터의 단위, 형식, 주기, 항목 자체가 제각각일 수밖에 없다. 예를 들어 온도는 어떤 센서는 섭씨 기준으로, 어떤 센서는 화씨로 수집하며, 시간 단위도 1분 단위, 10분 평균값, 일평균 등으로 나뉜다.

  또한 동일한 항목이라 해도 명칭이 통일되어 있지 않다. 어떤 시스템은 토양 수분을 ‘SoilMoisture’로 기록하고, 다른 시스템은 ‘SM’, ‘soil_humi’, ‘토양수분’으로 기록하는 식이다. 데이터 구조 역시 CSV, JSON, XML, 바이너리 등 혼재되어 있어, 자동 변환이나 통합 처리가 매우 어렵다.

 

  이러한 상황에서 농업 데이터 표준화를 시도하려면, 국가적 차원의 정의와 강제력이 필요하다. 하지만 농업은 지역별로 기후, 작물, 경영 방식이 달라, 일률적인 규격 제정 자체가 어렵다. 이 때문에 현재까지도 표준화는 시도되고 있지만 현장 확산은 미미한 수준에 머물고 있다.

표준화 전과 후의 농업 데이터 연동 차이

항목	비표준화 상태	표준화 적용 상태
시스템 연동 난이도	고비용·수작업 연동, 변환 작업 필요	자동 연동 가능, 플러그인 방식 연계 가능
데이터 구조	항목명 불일치, 형식 제각각	항목명·단위·형식 통일
중복 기록 가능성	동일 데이터 중복 저장·관리	동일 ID 기반 통합 기록 가능
사용자 불편	여러 시스템에서 같은 정보 반복 입력	한 번 입력하면 모든 시스템에 공유 가능
시스템 간 기능 통합	연동 한계로 분석 기능 단편화	통합 분석 가능, 예측·제어·관리 전 영역 커버 가능

 

개방형 API란 무엇이며 왜 필요한가?

  개방형 API(Application Programming Interface)는, 서로 다른 시스템이 정해진 규약에 따라 데이터를 주고받고 기능을 연동할 수 있도록 하는 기술이다. 특히 스마트 농업에서는 다양한 하드웨어 제조사와 소프트웨어 플랫폼이 동시에 존재하기 때문에, API는 일종의 ‘디지털 번역기’ 역할을 수행한다.

  예를 들어 토양 수분 센서에서 측정된 데이터를 클라우드 서버로 전송하고, 해당 수치를 기준으로 급수를 자동화하려면 최소 3개 이상의 시스템이 연결되어야 한다. 이때 각각이 독립적으로 작동한다면 통합이 불가능하지만, 공통된 API 스펙을 따른다면 자동으로 연계·처리될 수 있다.

 

  또한 API는 플랫폼 확장성과도 밀접하다. 예를 들어 한 농업 스타트업이 만든 작황 예측 API가 공개되어 있다면, 다른 농가나 소프트웨어 개발자가 이를 호출하여 자체 프로그램에 쉽게 접목할 수 있다. 즉, 개방형 API는 농업의 디지털 생태계를 연결하는 핵심 구조물이라 할 수 있다.

국내외 농업 데이터 표준화·API 정책 동향

  국내에서는 2023년부터 농림축산식품부 주관으로 ‘스마트 농업 데이터 표준화 시범사업’이 추진되었다. 여기서는 주요 작물별 표준 데이터 항목과 단위가 정의되었고, 일부 스마트팜 장비 제조사에게는 공통 데이터 포맷 적용이 의무화되었다. 이 사업은 2025년부터 전국 지자체 단위로 확산 중이며, 표준 연동 API를 제공하는 ‘스마트 농업 공공 데이터 허브’ 플랫폼도 구축되고 있다.

  해외에서는 유럽연합(EU)이 주도하는 AgriGaia, FIWARE, AgGateway 등이 대표적이다. 이들은 민간과 공공 데이터를 통합하고, 표준 API 스펙을 오픈소스로 제공하여 다양한 민간 기업의 참여를 유도하고 있다. 미국에서는 USDA가 Ag Data Commons라는 데이터 공유 플랫폼을 운영하며, 모든 데이터셋은 공통된 API를 통해 접근할 수 있도록 하고 있다.

  이러한 사례는 단순히 기술의 문제가 아니라, 정책과 시장이 함께 움직여야 데이터 표준화가 현실화될 수 있다는 점을 시사한다.

현재 남아 있는 쟁점과 향후 과제

  데이터 표준화와 API 개방이 스마트 농업의 필수 과제라는 데에는 이견이 없다. 그러나 몇 가지 핵심 쟁점이 여전히 해결되지 않고 있다.

  첫째는 데이터 소유권의 문제이다. 예를 들어 온실에서 수집된 센서 데이터는 농가의 소유인가, 장비 제조사의 소유인가, 플랫폼 기업의 소유인가에 대한 기준이 모호하다. 데이터 주권이 명확하지 않으면 표준화된 형식으로 공개하는 것도 어렵다.

  둘째는 기술자원의 편차다. 대규모 농장이나 법인은 API를 활용할 수 있는 개발 인력을 보유하고 있지만, 중소농이나 고령농의 경우 아무리 API가 개방되어 있어도 활용할 수 없다. 이 문제는 단순한 기술 접근성뿐 아니라 디지털 격차 문제와도 연결된다.

  셋째는 표준의 범위와 유연성이다. 지나치게 엄격한 표준은 다양한 농업 환경을 반영하지 못하고, 너무 느슨한 표준은 사실상 표준의 역할을 하지 못한다. 따라서 동적 표준(Adaptive Standard) 방식, 즉 핵심 항목은 고정하고 세부항목은 선택 가능한 구조로 설계하는 방향이 제안되고 있다.

결론: 데이터가 연결되어야 진짜 스마트 농업이 시작된다

  스마트 농업은 단순한 자동화나 센서 설치를 의미하지 않는다. 가장 핵심적인 기반은 ‘데이터의 연결’이며, 이를 위한 기반이 바로 표준화와 API이다.
  데이터가 연결되지 않으면, 기술은 고립되고 관리자는 반복 작업에 시달리게 된다. 결국 스마트 농업은 ‘기술이 많은 농장’이 아니라, ‘기술이 통합된 농장’으로 완성된다.

 

  따라서 정부와 민간, 연구기관은 각자의 시스템이 아닌, 공통된 디지털 언어를 만드는 작업에 집중해야 한다. 그리고 그 디지털 언어는 곧 표준화된 데이터와, 개방형 API로 구현되어야 한다.
  데이터를 묶는 표준화의 고리 없이는, 스마트 농업도 결국 제각각의 섬에 머물 수밖에 없다.