언제부터인가 쌀이 천덕꾸러기가 됐다. 식습관 변화, 인구 감소 등 여러 가지 요인에서 비롯될 수 있다. 쌀 소비량은 지속적으로 급감하는데 해마다 과잉 생산으로 쌀값 하락과 농가소득 감소라는 악순환을 낳고 있다.
통계청에 따르면 2023년 우리나라 1인당 쌀 소비량은 56.4㎏이다. 10년전(67.2㎏) 보다 10.8㎏가 줄었다. 인구도 2024년부터 감소하기 시작해 2041년에는 5천만 명 시대가 끝나는 것으로 나타났다.
이처럼 쌀 소비량과 인구는 감소하는데 수요량에 비해 생산량이 더 줄어들지 않고 있다. 2024년도 쌀 생산량은 3천584천t이다. 인구(2024년 12월 기준)는 5만1천238천 명이다.
산술적으로 보더라도 인구수에 1인당 쌀 소비량을 곱해보면 해마다 많은 양의 쌀이 남는다는 것을 알 수 있다. 당연히 수요량 보다 공급량이 많으면 쌀값은 하락한다. 쌀값 하락은 농가소득 감소로 직결된다.
매년 과잉 생산된 쌀 소비 촉진을 위해 아침밥 먹기 운동, 쌀 무료 나눔 행사 등 다양한 행사를 한다. 행사를 한다고 해서 밥 한공기 먹는 사람이 두공기 먹지 않는다.
좀처럼 쌀 생산량이 줄어들지 않은 것은 벼농사가 밭농사에 비해 기계화율이 높고 편리하기 때문이다. 과잉 생산되면 시장격리에 대한 기대 심리도 있어 쌀 생산 편중이 고착화되는 것 같다.
쌀값 안정화를 위해 소비 촉진도 중요하지만, 근본적인 해결 방안은 밥쌀용 쌀의 적정 생산이다. 수요량을 예측해 적정 수준으로 공급량을 맞추면 적정한 가격이 형성된다.
우리나라도 경제 성장과 생활 수준이 향상되면서 육류와 같은 고단백 식품소비가 증가했다. 한국농촌경제연구원에 따르면 2023년 우리나라 1인당 육류 소비량은 60.6㎏이다. 쌀 보다 4.2㎏을 더 소비한다. 10년 후에는 65.4㎏을 소비할 것으로 예측했다.
육류 소비량이 증가함에 따라 한우, 돼지, 닭 등 가축 사육량과 육류 수입량도 증가했다. 배합사료 주원료인 옥수수 수입액도 증가했다. 최근 몇 년새 국제 곡물가격이 상승하여 수입 사료용 옥수수 값도 두 배가량 올랐다.
관세청에 따르면 2020년 95억 톤의 사료용 옥수수를 수입하는데 19억 달러였던 것이 2023년 92억t을 수입하는데 29억 달러가 됐다. 수입 사료용 옥수수 가격에 따라 사료값이 급등하면서 축산농가의 경영난이 심화됐다.
이에, 전남도는 정부에 밥쌀용 쌀 대신 논에 타작물로 사료용 쌀 재배를 제언했다. 밥쌀용 쌀을 적정량 생산해 가격을 안정화 시키고, 수입 사료용 옥수수를 일부 대체해 외화유출을 절감하자는 취지였다.
옆나라 일본도 사료용 쌀 생산을 확대해 밥쌀용 쌀 생산량을 안정화 시켰다.
2018년 8만㏊였던 재배면적이 2024년에는 9.9만㏊까지 늘어났다.
이는 일본 쌀 전체 생산량의 8% 규모이다. 여기에 더해 사료용 쌀로 키운 축산물을 브랜드화시켜 부가가치를 높였다.
사료용 쌀은 밥쌀용 쌀 재배기술과 사용하는 농기계도 같다. 벼 재배농가가 쉽게 접근할 수 있는 작물이다.
쌀 초과생산에 따른 시장격리 매입비, 창고보관료 등도 발생하지 않는다. 정부에서 사료용 쌀을 전략작물 품목으로 선정해 주고, 국내 배합사료 업체에서 일정량의 사료용 쌀을 사용하도록 인센티브를 주면된다.
밥쌀용 쌀 대신 논에 타작물로 사료용 쌀을 재배하여 폭락한 쌀값을 잡고, 배합사료 주원료인 옥수수를 일정량 대체하여 급등한 사료값을 잡는 일거양득의 기회를 잡아 보자.
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[기고] 스마트 팩토리와 AI의 미래 스마트 팩토리와 AI의 미래: 제조업의 혁신을 이끄는 인공지능디지털 전환이 가속화되면서 제조업의 패러다임이 급변하고 있다. 그 중심에는 스마트 팩토리와 인공지능(AI)이 있다. 전통적인 생산 방식에서 벗어나 AI 기반의 자동화와 데이터 분석이 결합된 스마트 팩토리는 생산성을 극대화하고 비용을 절감하며, 보다 유연한 생산 환경을 조성하고 있다.AI는 스마트 팩토리의 핵심 동력으로 작용하고 있다. 먼저, AI 기반 예측 유지보수 시스템은 기계의 고장 가능성을 사전에 감지해 비효율적인 생산 중단을 최소화한다. 또한, AI를 활용한 품질 검사는 사람의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 결함까지 탐지해 불량률을 크게 줄인다.뿐만 아니라, AI는 생산 계획과 공급망 관리에서도 중요한 역할을 한다. AI 알고리즘은 실시간 데이터를 분석하여 최적의 생산 일정과 자원 배분을 자동으로 조정할 수 있다. 이를 통해 기업들은 원자재 낭비를 줄이고, 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다.스마트 팩토리는 단순한 자동화를 넘어, 자율적으로 학습하고 개선하는 '자율 공장'으로 진화할 것이다. AI와 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅이 결합된 제조 환경에서는 공장 내 모든 기계와 설비가 실시간으로 데이터를 공유하며 최적의 생산 조건을 유지할 수 있다.향후 AI는 더욱 정교한 딥러닝 기술과 결합되어 인간과 협업하는 형태로 발전할 것이다. 예를 들어, AI가 작업자의 행동 패턴을 분석하여 보다 안전하고 효율적인 작업 환경을 제공하거나, 로봇이 인간과 함께 작업하며 생산성을 높이는 방식이 도입될 것으로 예상된다.AI 도입의 과제와 해결 방안스마트 팩토리의 확산에는 몇 가지 도전 과제가 따른다. 첫째, 초기 투자 비용이 높아 중소기업이 AI 기반 솔루션을 도입하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이에 대한 해결책으로 정부와 대기업의 협력 모델이 중요하다. 클라우드 기반 AI 솔루션을 활용하면 중소기업도 비교적 낮은 비용으로 AI 기술을 도입할 수 있다.둘째, AI 기술 도입에 따른 인력 재교육과 고용 문제도 고려해야 한다. AI와 자동화가 단순 반복 업무를 대체하는 만큼, 기존 노동자들의 직무 전환을 돕는 교육 프로그램이 필요하다. 또한, AI를 관리하고 유지보수하는 새로운 직업군이 등장하면서 기술 교육과 인력 양성이 더욱 중요해질 것이다.AI와 스마트 팩토리는 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이를 통해 기업들은 생산성을 극대화하고, 불확실한 시장 환경에서도 경쟁력을 유지할 수 있다. 하지만 AI 기술의 효과적인 도입을 위해서는 적절한 투자와 인력 교육이 필수적이며, 산업과 정부의 협력이 함께 이루어져야 한다.다가오는 미래, AI가 주도하는 스마트 팩토리는 더 나은 품질과 효율성을 제공하는 동시에, 인간과 기계가 공존하는 새로운 제조 환경을 만들어 나갈 것이다.
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