뉴스종합 > 지방자치뉴스

나주시 공무원, 토양검정 시료채취 자동화 기술 개발 '화제'

- 농촌진흥청 제안 공모전, 정석곤 농촌지도사.김애진 농업연구사 최우수상 영예

기사입력 2020-07-29 오후 5:13:31 입력
페이스북 트위터


[중앙통신뉴스=장호남 기자]나주시 공무원이 토양 검정을 위한 시료채취 작업 효율성을 높여줄 ‘전동식 오거’(auger)와 ‘시료봉투 QR코드 전산화’ 시스템을 개발해 화제다.

 

▲  나주시농업기술센터 정석곤 농촌지도사(우), 김애진 농업연구원(좌)

 

나주시(시장 강인규)는 농업기술센터에 근무 중인 정석곤 농촌지도사와 김애진농업연구사가 최근 2020년 농촌진흥청 주관 ‘국민·공무원 제안 공모전’에서 최우수상을 수상했다고 29일 밝혔다.

 

이들은 토양검정 시료채취와 관련해 작업에 임하는 직원들의 노동력 절감을 위한 도구 신제품 개발과 시료 정보에 정확성을 기할 수 있도록 관련 시스템을 개선하는 아이디어를 제안했다.

 

주 제안자인 정석곤 농촌지도사는 토양 시료 채취에 쓰일 전동식 오거를 개발했다. 전동오거는 채취 작업에 주로 사용돼왔던 수동식 오거에 전동기기(드릴)을 연결한 제품으로 노동력 절감과 노동시간 단축 등 작업에 효율성을 높여줄 것으로 기대된다.

 

정 지도사는 “여성 공직자가 증가하는 추세에 상대적으로 근력이 약한 여성 직원들이 시료 채취 시 손목, 어깨 등 근골격계를 반복 사용해 노동 부담을 겪는 모습을 보면서 전동오거 개발을 생각해냈다”고 밝혔다.

 

▲ 수동식 오거(좌), 전동식 오거(우) 토양 시료 채취 장면

 

전동오거의 장점은 이 같은 신체적 부담 해소뿐만 아니라 균일한 깊이의 토양시료 채취에 도움을 주고 노동 시간도 크게 단축시킨다는 것이 정 지도사의 설명이다.

 

실제 제품 시연 결과 토지 100필지에 대한 시료 채취에 수동식 오거는 약 1시간 소요된 반면 전동오거는 사용 8분여 만에 작업을 마쳤다. 작업시간이 약 1/8가량 단축된 셈이다.

 

나주시 농업기술센터는 전동기기 관련 업체와 9월 출시를 목표로 시제품 개발에 착수했으며 농촌진흥청과는 기존 오거와 전동기기를 연결하는 핀을 제작 중에 있다.

 

정 지도사는 토지별 지적 정보를 간편하게 입력·관리할 수 있는 ‘QR코드 전산화’ 시스템도 제안했다. 이 시스템은 토양 시료 기본 정보를 QR코드로 집약시켜 관리하는 시스템이다. 지리정보시스템(GIS)을 활용, 토양 정보를 QR코드로 라벨링화시켜 시료 봉투에 부착하는 방식이다.

 

토양 정보에 대한 오류 최소화는 물론 장기 보관의 용이성, 직원들의 업무시간 단축 등의 효과가 기대된다.

 

▲ 시료봉투 수기작성(좌), QR코드 라벨 부착(우)

 

그는 “시료 봉투 용지에 토양 시료 정보를 직접 기재하고 내역을 일일이 대장으로 작성해 전산화시켜야하는 기존 수기 방식의 복잡성을 개선하기 위함”이라고 제안 배경을 설명했다. 

 

이 같은 제안을 통해 전남농업기술원은 현재 QR코드형식의 라벨링화 전산화 장비를 개발하고 있다.

 

나주시는 전동오거 출시 및 시료봉투 QR코드 전산화 구축이 완료되면 토양 검정 작업분야 선진 우수사례 홍보와 기술 상용화에 힘쓸 계획이다.

 

강인규 나주시장은 “동료 직원들의 과중한 업무 부담을 덜어주고자 두 직원이 고안해낸 창의적인 아이디어에 찬사를 보낸다”며 “영농 발전에 보탬이 되는 다양한 연구와 정책 제안이 활성화되는 계기가 되길 기대한다”고 축하했다.

 

 


-Copyrights ⓒ 무단전재 및 재배포 금지-<광주.전남.부산.대전.세종.서울 실시간 뉴스 및 동영상제공>

장호남 기자 (ikbc88@hanamail.net)

최근기사

네티즌 의견
내용은 200자 이내로 적어야합니다. 기사와 무관한 글은 임의로 삭제 될 수 있습니다.
(스팸방지코드  )
의견
쓰기

최근 가장 많이 본 기사인물

  1. 이용섭
  2. 구충곤
  3. 이승옥
  4. 신우철
  5. 김영록
  6. 김철우
  7. 최형식
  8. 명현관
  9. 정종순
  10. 이동진
  11. 전동평
  12. 임택
  13. 김준성
  14. 서대석
  15. 이낙연
최근 가장 많이 본 기사인물은 독자들이 기사인물에 대한
클릭수(읽기)가 실시간으로 적용된 것입니다.

최근 가장 많이 본 기사