"무료로 3분 만에 분석" 반려식물 추천 서비스, 직접 써보니

2026.03.09. 16:19:35

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[IT동아 박귀임 기자] 성인 10명 중 7명이 식물을 키우는 시대다. 식물과 집사를 합친 신조어 '식집사'가 낯설지 않을 만큼, 반려식물은 어느새 일상의 한 자리를 차지하고 있다. 농촌진흥청이 2024년 성인 500명을 대상으로 조사한 결과 응답자의 72%가 반려식물을 기른다고 답했다. 반려식물 산업 규모도 2조 4215억 원에 달한다.

그러나 실제로 식물을 고르려고 하면 막막할 수밖에 없다. 종류가 다양하고 많은 데다가 나의 생활 환경이나 성향에 맞는 식물이 무엇인지도 알기 어렵다. 이를 해결하기 위해 농촌진흥청 국립원예특작과학원이 나서 '반려식물 추천 서비스'를 개발했다.

5년간 데이터 분석, 228종 선정

반려식물 추천 서비스는 성격 유형 검사인 엠비티아이(MBTI) 방식과 비슷하다. 8가지 문항에 대한 이용자의 응답 결과를 총 32가지 반려 유형으로 구분한다. 이에 맞춰 총 228종 반려식물 중 어울리는 것을 추천해주고 식물별 생육 관리 정보도 제공한다.

8가지 문항은 기대 기능과 개인 성향으로 나뉜다. 기대 기능의 경우 정서 안정을 원하는지, 공기정화 효과를 우선시하는지, 인테리어 목적인지 등에 대해 묻는다. 개인 성향은 햇빛이 잘 드는 환경인지, 식물을 키워본 경험이 있는지 등 실제 생활 맥락을 반영한 질문으로 구성된다.

반려식물 추천 서비스는 국립원예특작과학원이 지난 5년간 연구한 결과를 바탕으로 만들었다 / 출처=농촌진흥청

특히 반려식물 추천 서비스는 즉흥적으로 만들어진 것이 아니다. 국립원예특작과학원은 지난 5년간 반려식물의 우울감 개선, 외로움 해소 등 정서 안정 효과와 공기정화 등 기능적 효과를 데이터로 축적해왔다. 추천 식물 목록 228종 역시 이 연구 데이터를 바탕으로 선정된 결과다.

32가지 반려 유형 바탕으로 반려식물 추천

반려식물 추천 서비스는 국립원예특작과학원 누리집의 '치유·도시농업' 메뉴에서 접근 가능하다. 별도의 회원가입이나 앱 설치 없이 누구나 무료로 이용할 수 있다.

이 서비스의 핵심은 8가지 문항 기반의 유형 진단이다. 이를 통해 ▲정서안정(치유형/케어형) ▲공기정화(정화형/심미형) ▲인테리어(화려형/단아형) ▲생육스타일(관리형/관계형) 등을 확인하게 된다.

결과는 총 32가지 반려 유형 가운데 하나로 제시된다. 예를 들어 우울감 해소와 따뜻한 분위기를 원하는 유형은 '성실한 식집사'로 분류되고, 베고니아와 벤자민 고무나무 등이 추천된다. 공기정화 기능과 단정한 느낌을 선호한다면 '은은한 식집사'로 분류된 후 율마 같은 식물을 제안받는다.

세밀한 맞춤화 한계···식물 초보자에 유용

기자가 직접 반려식물 추천 서비스를 이용해봤다. 8개 문항을 모두 답하는 데 걸리는 시간은 2~3분 남짓. 일반 심리 검사처럼 복잡한 답변을 요구하지 않고, 선택지 중 하나를 고르는 방식이라 부담이 없다.

8가지 문항을 답한 후에는 성별과 연령을 선택해야 한다. 이어 '결과 확인'을 누르면 된다. 기자의 경우 치유형, 감성형, 정화형 등에 해당하는 '고요한 식집사형'이 나왔다. 고요한 식집사는 소리 없는 잔잔한 위로도 기쁘게 받아줄 수 있는 사람으로 '차분하게 깊은 매력을 가진 반려식물과 좋은 친구가 될 것 같다'고 알려줬다. 또 팔손이나무와 덕구리난, 그리고 돈나무를 추천받았는데 모두 처음 보는 식물이었지만 마음에 들었다.

뿐만 아니라 반려식물 추천 결과 화면에서는 식물 이름과 함께 생육 환경, 물 주기, 관리 주의사항 등 실용적인 관리 정보도 함께 확인할 수 있다. 반려식물을 구매하더라도 관리 걱정을 덜 수 있겠다는 생각이 들었다.

물론 보완할 부분도 있었다. 8개 문항이 간결한 만큼 세밀한 맞춤화에는 한계가 느껴졌다. 예를 들어 반려동물과 함께 생활할 경우 식물 선택에 영향을 미치는 변수들이 아직 반영되지 않았다. 또 모바일 버전은 결과가 일부 잘려 보여 아쉬웠다. 그럼에도 불구하고 228종이라는 폭넓은 식물 데이터베이스와 5년치 연구 결과를 바탕으로 하는 부분은 신뢰도가 높다. 식물 초보자에게는 유용할 것으로 보인다.

농촌진흥청은 반려식물 추천 서비스 사용 결과와 이용자 의견을 반영해 추천 정확도와 기능을 개선해 나갈 계획을 밝혔다.

IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)