빅데이터 쓰임새는 무궁무진하다.

한국형 뉴딜 사업에 ‘데이터 댐’이 편입된 이유도, 최근 금융권을 중심으로 확산되는 ‘마이데이터’도 모두 이 빅데이터를 제대로 써보자는 공동의 목적을 갖고 있다.

최근 빅데이터 전문기업 네모파트너스비에이(대표 최원규)는 [서비스개발 R&D 사업]‘화밀량(꽃꿀) 정보서비스와 양봉수익성 예측 서브플랫폼’ 사업을 소개, 화제가 되고 있다. 

이번 사업은 작년 중소벤처기업부의 ‘2020년도 빅데이터 기반 서비스개발 R&D’ 과제에 채택된 주제다.

본 사업은 스마트 영농 전문 기업 ‘허니엣비’ 주도로 추진 중이다. 

◆사업의 목적은 = 이번 R&D는 빅데이터 양봉 서비스를 통해 임업∙양봉 농가 소득 증대와 미래지속 가능한 농업 창출을 목적으로 하는 사업이다. 

그동안 국내 양봉업계는 ▲아카시아 나무의 노후화 및 기피로 인해 밀원수 면적감소 ▲기후변화로 인한 밀원 채집기간 단축 ▲2014년 대비 2018년 양봉 생산량 61% 감소, 소득 92% 감소 등 어려움을 겪고 있다.

이번 R&D는 ▲공공데이터 및 관련 빅데이터를 연계·가공해, 임업농가와 양봉농가에 직접적으로 실익을 주는 새로운 서비스 제공 ▲일반 국민에게 꿀벌 생태지표 기반 자연생태 환경도 서비스 제공을 준비하는 사업이다. 

1, 2차 연도 사업으로 나눠지는데, 1차년도의 사업범위는 밀원데이터 기반 화밀량(꽃꿀)  정보시스템 개발을 타이틀로 가져가며 각 데이터들을 활용해 밀원수종의 화밀량예측, 양봉농가에 벌통 최적위치 추천, 임가 또는 양봉농가에 최적의 밀원 조림수목 추천을 큰 주제로 한다. <그림1 ‘화밀량(꽃꿀) 정보서비스와 양봉수익성 예측 서브플랫폼 1차 연도 사업범위’ 참조>

▲ 그림1 ‘화밀량 정보서비스와 양봉수익성 예측 서브플랫폼 1차 연도 사업범위’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

이후 2차 연도부터는 양봉수익성 예측서비스를 타이틀로, 각 데이터를 활용해 종봉별 꿀벌의 채밀량을 예측하고, 1차연도에서 만든 화밀량과 채밀량 데이터를 이용, 양봉사업의 수익성을 예측한다는 계획이다. <그림1 ‘화밀량(꽃꿀) 정보서비스와 양봉수익성 예측 서브플랫폼 2차연도 사업범위’ 참조>

▲ 그림2 ‘화밀량 정보서비스와 양봉수익성 예측 서브플랫폼 2차 연도 사업범위’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

◆빅데이터 주요 개발 내용은 = 양봉 농가 수익 증대라는 큰 테제를 갖고 추진하는 [서비스개발 R&D 사업]‘화밀량(꽃꿀) 정보서비스와 양봉수익성 예측 서브플랫폼’ 사업은 각 수집할 수 있는 데이터를 수집 또는 신규 생성한다. 

주제를 선정하고 전처리 후에 예측모델을 개발한 후, 여러 모델 중 가장 성능이 좋은 모델을 선택하고 시각화 서비스를 구현하게 된다.<그림3 ‘개발 프로세스’ 참조>

▲ 그림3 ‘개발 프로세스’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

이같은 개발 프로세스를 전제로, 네모파트너스비에이와 하니엣비는 ▲화밀량 예측서비스 개발 ▲벌통 최적위치 추천 서비스 개발 ▲최적 조림수목 추천 서비스 개발 ▲채밀량 예측 서비스 개발 ▲수익성 예측 서비스 개발 등에 나서게 된다.

‘화밀량 예측 서비스’는 수종별 임상도와 국내외 밀원식물 정보들을 이용해 일치하는 것들에 관해서만 매칭을 하고 매칭된 밀원수종 임상도에 수목별 화밀량 정보와 수목별개화시기 정보를 자문, 문헌조사를 통해 신규데이터 생성 및 매칭시켜 지역별, 기간별 화밀량 학습데이터를 구축한다.

이후 구축된 데이터를 통해 화밀량 예측 알고리즘 개발을 골자로 한다.<그림4 ‘화밀량 예측 서비스 개발’ 참조>

▲ 그림4 ‘화밀량 예측 서비스 개발’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

‘벌통 최적위치 추천 서비스 개발’은 앞단에 화밀량 예측을 위한 학습데이터들을 필요로 한다. 

각 위치의 밀원량과 양봉농가 정보를 통해 화밀량 대비 양봉농가의 벌 봉군비율을 통해 과밀지역 구분이 가능하고, 양봉농가에서 2~4km 반경 내 가장 많은 화밀량을 얻을 수 있는 위치 정보 추천을 골자로 한다.<그림5 ‘벌통 최적위치 추천 서비스 개발’ 참조>

▲ 그림5 ‘벌통 최적위치 추천 서비스 개발’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

‘최적 조림수목 추천 서비스 개발’은, 맞춤형 조림지도안에 담겨있는 밀원 수종 목록만 매칭시키고, 밀원이 아닌 수종의 목록은 비슷한 환경에서 자라는 국내외 밀원식물들과 비교해 대체한다. <그림6 ‘최적 조림수목 추천 서비스 개발’ 참조>

▲ 그림6 ‘최적 조림수목 추천 서비스 개발’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

‘채밀량 예측 서비스’는, 허니엣비의 내부 데이터를 이용해 각 벌의 종봉별 채밀량을 예측하는 내용을 주요내용으로 개발한다. <그림7 ‘채밀량 예측 서비스’ 참조>

▲ 그림7 ‘채밀량 예측 서비스’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

‘수익성 예측 서비스 개발’은 각 밀원수종의 화밀량 예측과 종봉별 채밀량 예측데이터를 이용해 각 양봉농가의 수익성 예측 시스템 개발을 골자로 하게 된다.<그림8 ‘수익성 예측 서비스 개발’ 참조>

▲ 그림8 ‘수익성 예측 서비스 개발’.(출처 : 네모파트너스비에이 제공)

최원규 네모파트너스비에이 대표는 “20여년간 금융 및 금융 예측 시스템 개발에 매진해 왔다”며 “네모파트너스비에이는 그동안 축적된 노하우를 기반으로, 생산자-소비자 모두에게 빅데이터의 사회적 역할이 기여할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 강조했다. 

한편, 네모파트너스비에이(www.nemo-ba.com)는 SAP코리아, SAS코리아, 메리츠금융정보시스템에서 빅데이터 연구를 전문으로 해 온 최원규 대표가 지난 2013년 설립한 빅데이터 분석 전문 기업이다. 

데이터분석, AI 자문(컨설팅), 분석 솔루션 개발, 데이터 공급 및 관련 서비스 등을 주력으로 한다.

애초 비에이시스테즈로 출발한 이 회사는 3년전, 네모파트너스 그룹으로 편입됐다.

국내외 석학들로 구성된 ‘네모 파트너스(Nemo Partners)’ 그룹은 전략, 인사·조직, 운영혁신 등 9가지 경영현안에 대한 전방위적인 기업 자문을 제공하며, 해외진출·현지화, 부동산 거래, 신규사업 개발·운영, 투자유치 및 M&A 등 비즈니스 서비스 또한 함께 지원하고 있다.

특히, 네모파트너스 그룹은 한국을 HQ로 총 11개국 13개 오피스를 운영 중이며, 각 국가에 대한 출중한 이해도와 전문성의 법인장이 리드하고 있다. 

그동안 네모파트너스비에이는 ▲흥국생명, 국민카드 등 금융분야 데이터 분석 사업 ▲SK그룹, 하나투어, LG유플러스, 한화그룹 등 빅데이터 분석 프로젝트 참여 ▲한국 소비자원, 한국건강증진개발원 등 공공 데이터 분석 프로젝트 ▲건강보험 심사평가원 감염병 예측, 비급여, 의약품 추적 모델링 등 헬스케어 분야 빅데이터 분석 및 AI 사업 3년간 수행 ▲메리츠화재, 한화손해보험, 푸르덴셜생명 등 빅데이터 기반 보안 사업 수주 등 레퍼런스를 갖고 있다.

최원규 대표는 “직원들 상당수가 여전히 금융 데이터 분석에 노하우를 갖고 있는 인력”이라며 “IT 융복합 시대, 금융 빅데이터 노하우를 여타 산업으로 확산시키는 게 회사의 목표”라고 덧붙였다. 

<김동기 기자>kdk@bikorea.net