□ 제주연구원(원장 김동전) 안경아 책임연구원은 ‘기상빅데이터를 활용한 콩 수확량 모델 개발과 농업수입보장보험 개선방안’연구보고서를 통해, 연속된 재해 시 농업수입보장보험보험금 산정 방식의 문제를 발견하고, 이를 개선하기 위해서는 기상요인을 활용한 콩 수확량 모델을 보험금 산정에 적용할 필요가 있다고 제안하였다.

□ 2016년 기준 농업수입보장보험 대상품목 중 콩 수입보장보험 가입 농가 수가 가장 많고, 콩 수입보장보험 가입 지자체 중 제주지역 농가 수가 가장 많다. 
  ○ 2016년 기준 전국 작물별 농업수입보장보험 가입 농가 수 분석 결과, 작물별 가입 농가 수는 콩 684호(48%), 포도 491호(34%), 양파 157호(11%), 마늘 97호(7%) 등의 순으로 나타났다.
  ○ 2016년 기준 지자체별 콩 농업수입보장보험 가입 농가 수를 분석한 결과, 지자체별 가입 농가 수는 제주 286호(42%), 경북 267호(39%), 강원 83호(12%), 전북 48호(7%) 등의 순으로 나타났다.

<그림 Ⅱ-> 2016년 전국 작물별 농업수입보장보험 가입 현황

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<그림 Ⅱ-> 2016년 기준 지자체별 콩 수입보장보험 가입 현황

□ 2015년부터 제주지역 콩 농업수입보장보험 시범사업이 추진되었으나, 제주지역 콩 가입면적이 2015년 399ha, 2016년 286ha, 2017년 287ha 이므로, 시범사업 기간 동안 가입면적이 증가하지 않은 것으로 나타났다.

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□ 이에 콩 수입보장보험 보험금 산정방식을 검토한 결과, 전년도에 조사된 단위 면적당 수확량이 올해 보험금 산정에 영향을 주므로, 연속된 재해 발생 시에는 보험금이 감소하는 경향이 있다.

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□ 이를 개선하기 위해서 보험금 산정 방식에 적용할 수 있는 콩 수확량 모델을 개발하고 예측력을 측정한 결과, 콩 수확량 모델의 예측력은 93%인 것으로 나타났다.
  ○ 기존 연구 및 기상 데이터 검토 결과, 콩 수확량에 영향을 주는 기상 요인은 콩 초기 생장기인 6월 최저기온, 생육기간인 6~10월 평균기온, 강수량, 일조량, 7~10월 월 최대순간풍속(태풍)인 것으로 나타났다.
  ○ 콩 수확량에 영향을 주는 기상데이터를 활용하여 콩 수확량 모델을 개발하고 예측력을 측정한 결과, 기상데이터를 활용한 콩 수확량 모델(인공신경망 모델)의 예측력은 93%인 것으로 나타났다.

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□ 이 연구를 통해 개발된 콩 수확량 모델을 보험금 산정방식에 적용하면, 기상요인으로 인한 수확량 감소분은 농업수입보장보험으로 보장할 수 있을 것으로 예상된다.
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