오늘날의 전통 산업과 ICT 기술의 융복합 경향은 제조업과 첨단 산업뿐만 아니라 대표적인 1차 산업인 농·축산업으로 범위를 넓혀간다. 이는 농민 경험에 의존하는 기존 영농 방식에서 데이터에 의한 논리적 의사결정 구조를 반영한 스마트 농업 시스템으로의 변혁을 의미한다. 인공지능을 필두로 한 첨단 기술은 생산부터 소비에 이르는 농업 가치사슬의 모든 단계에 적용 가능한 혁신적 기술로 떠오르고 있다. 이미 많은 농업 선진국들은 인공지능 기술을 활용해 농업 생산 기술을 단순 개선하는 데 그치지 않고 기존 농산업의 경계를 허무는 혁신적인 농업 서비스 제품을 속속 출시하고 있다. 이에 국내외에서 추진하는 농업 AI 활용 사례를 소개하고 우리나라 농업 미래상을 생각해보고자 한다. 인공지능과 농업용 로봇
잡초 제거 로봇(왼쪽)과 AI잡초 영상 인식 기술(오른쪽). 지능형 농군 로봇”팜 봇”는 인공 지능 기술을 이용하고 잡초만 제초제를 극소량 살포하다. ⓒ 농촌 진흥청의 인공 지능 기술이 비약적으로 발전하고 과거의 자동화가 거의 불가능하다고 생각하던 농사만 자동화가 가능했다. 대표적인 사례가 잡초 방제 작업이다. 농업인에게 잡초 문제는 작물의 생산량과 품질에 직접 영향을 미친 대표적인 문제이다. 대규모 노지에서 잡초를 일일이 구분하고 제거하는 작업은 필요 이상의 많은 노동력과 비용이 드는 번거로운 작업이다.문제점을 해결하기 위해서 개발한 “팜 봇”(FarmBot)은 사람 대신 주야를 불문하고 필드를 자동 운전하면서 잡초를 제거하는 지능형 농군 로봇이다. 이 로봇은 인공 지능 인식 알고리즘을 이용하고 풀과 작물을 정확히 구분하고 잡초만 제초제를 극소량 살포하고 토양 오염을 최소화하는 동시에 작물 생산량 증가에 기여한다.이와 유사한 영상 인식 기술은 수확용 로봇에도 적용된다. 스페인”아구 로봇”(AGROBOT)가 나온 딸기 수확용 로봇에는 인공 지능을 활용한 광학 인증 기술이 사용됐다. 그동안은 딸기를 수확할 때 눈으로 하나하나 무르익고 있는지, 익지 않았는지 확인하면서 취했어야 했지만 이 로봇은 탑재된 인공 지능 광학 인증 기술을 통해서 모든 각도에서 딸기 사진을 찍은 뒤, 로봇이 무르익고 있는지 여부를 판단한다. 수확 적기의 딸기만 잘라내고 크기별로 분류해서 상자에 넣는 작업까지 로봇이 수행한다. 인공 지능과 작물 재배
AI영상 생육 분석(왼쪽)과 “팜 로그 소스”영농 플랫폼(오른쪽). 인공 위성 등이 촬영한 영상을 분석하는 원격 탐사 기술은 작물 생육 모니터링에서 널리 쓰이고 있다. ⓒ 파ー무로그스 농업은 일조량과 강수량, 갑작스런 병 등 자연 환경에 크게 좌우하는 산업이다. 농작물의 생육 상태를 관찰하고 조만간 평가하는 기술의 확립은 안정적인 생산성 확보를 위해서 중요하다. 그 가운데 원격 탐사(Remote Sensing)기술은 인공 위성이나 항공기 드론이 촬영한 영상을 분석하고 유용한 정보를 얻는 기술로 작물 생육 모니터링에서 널리 쓰이고 있다.최근에는 위성이 수집하는 대용량 고해상도 영상을 인공 지능 기술을 활용하고 거의 실시간으로 분석하여 작물과 토양 상태를 평가하고 수치화, 시각화하기도 한다. 이는 농장주가 중장기적 계획을 세우는 체계적인 농장 경영을 할 수 있도록 돕는 역할을 한다. 시간 경과에 따른 작물 생육 양상 분석과 함께 작물 재배 단계와 현 시점 발육 상태 등을 기반으로 농작물 성장이 최적화할 수 있는 환경 조건을 이끌어 내는 잠재적 예측 수량을 제시하는데 적용할 수 있기 때문이다.대표적으로 미국”팜 로그 소스”(FarmLogs)는 위성 사진과 기상 정보 등 다양한 데이터를 바탕으로 작물의 건강 상태나 생육 현황, 토양 영양 상태, 예상 수확량의 다양한 농업 정보를 IoT기기 등을 통해서 농가에 제공하는 서비스를 운영한다. 이 서비스 플랫폼은 미국 농가 중 3분의 1이상이 이용하는 정도로 큰 인기를 얻고 있다. 인공 지능과 소비·유통
지난 2021년 6월 30일 aT는 빅데이터를 활용한 농산물 물류 효율화를 위해 AI 물류 스타트업 ㈜센디와 업무협약을 체결했다. 협약 체결 후 기념촬영을 하고 있는 김충진 한국농수산식품유통공사(aT) 사장(오른쪽)과 염상준 ㈜센디 대표. ⓒ ⓒaT
최근 인공 지능 기술은 농산물 생산 과정뿐만 아니라 유통 소비 등 농산업 전반에 광범위에 적용되고 있다. 공업 제품보다 짧은 유통 기한을 가진 대다수의 농산물은 단기간 내에 유통, 소비가 이뤄지지 않으면 상품 가치가 급속히 감소할 위험이 커서 소비재이다. 그러므로 생산-유통-소비로 이어지는 일련의 면밀한 공급-수요 체계의 확립이 무엇보다 중요하다. 이런 농산물 유통, 소비가 효율적으로 이뤄지도록 지원하기에 인공 지능이 활용되고 있다.인공 지능 기술은 유통 과정에서 공급과 소비자 수요를 정밀하게 예측하고 농산물 생산과 유통 과정에 직접 참여한다. 예측 수요량 정보를 바탕으로 정책적으로 생산 단계의 조기에 수급을 조절하거나 각 수요처로 당일 필요한 물량, 즉 소비가 이뤄질 것으로 예상되는 물량만 진열되도록 유통망을 정밀 조정하는 역할을 수행한다. 이는 버려지는 신선 농산물을 최소화하고 소비자가 재고 부족으로 농산물을 구입할 수 없는 상황이 발생하지 않도록 하고 소비자 만족도와 농가 이윤을 동시에 최대화하는 데 기여한다. 인공 지능과 우리 나라 농업
2021년 3월 16일 디지털 농업을 조기에 농업 현장에서 구현하기 위한 10대 핵심 추진 과제를 박병헌 당시 농촌진흥청장이 발표한 바 있다. ⓒ농촌 진흥청
2021년 3월, 농촌 진흥청은 데이터에 근거한 디지털 농업에서 지속 가능한 농업을 실현하겠다는 계획을 발표했다. IoT기반의 농업 플랫폼 구축과 서비스 개발을 축으로 인공 지능 기술을 활용한 농업 데이터 및 운영 플랫폼을 만들겠다는 것이 주요 과제이다. 최신의 ICT기술을 활용하고 작황 및 재해, 기상 등을 예측하고 재배·생산·유통·소비의 전 분야를 IT시스템화할 계획도 있다.농업은 국가별 지역별로 고유의 형태와 특성을 가지므로 외국의 우수 기술이나 제품이라고 해서 그것 자체가 한국의 농업 현장에서도 우수한 결과를 이끌어 내라고 장담하기 어렵다. 이는 곧 한국의 환경에 최적화된 자체 인공 지능 모델을 개발해야 함을 의미한다. 한국의 인공 지능 농업 기술의 수준은 이제 한발짝의 단계다. 대규모 인적, 경제적 투자가 계속해야 하는 이유이다.양질의 개발 인력을 요구하는 인공 지능의 특성상 농업 현장에서 필요한 지식과 기술을 갖춘 전문 개발 인력의 확보와 유지는 핵심 경쟁력과 직결된다. 기존의 농업 전공자에 ICT개발 관련 교육을 강화하고 인공 지능 전공자에 농업 관련 교육 기회를 제공하고 ICT융합·복합 인재를 중장기적으로 양성하는 방안이 무엇보다 시급하다.
글=상완규 국립식량과학원 작물재배생리과 농업연구사 정리=더농부▽한번 클릭하셔서 식탁위에서 농가의 정성을 느껴보세요!▽▽더농부를 구독하셔서 전국 식생활 정보를 확인하세요!▽▽더농부를 구독하셔서 전국 식생활 정보를 확인하세요!▽