스마트팜이란, 비닐하우스나 유리온실 등에 ICT를 접목하여 작물과 가축의 생육환경을 원격 및 자동으로 적절하게 유지·관리할 수 있는 농장을 의미합니다. 농작지의 정보나 그곳에서 경작되는 농작물의 상태를 데이터화하는 것이죠. 농업 인공지능은 이를 분석한 후 농장주에게 피드백을 줄 수 있습니다.
특히 버티컬 스마트팜은 최적화된 공조설비를 갖추고, 외부 오염물질을 완전 차단한다는 특징을 가지고 있습니다. 이를 통해 식물 성장에 필요한 최상의 조건을 항상 유지할 수 있죠.
스마트팜은 경작비용을 절감하고 농작물의 품질과 생산량을 극대화하는 맞춤형 예측 서비스를 제공하는 플랫폼 기반의 농업입니다. 이를 기반으로 균일하고 우수한 품질의 농산물을 꾸준히 생산할 수 있고, 소비자들에게 안전한 먹거리를 제공할 수 있죠.
과거 전통적인 농업은 생산요소를 아무리 추가로 투입해도 생산량은 비례하지 않고 지속적으로 감소하는 ‘수확체감의 법칙’을 겪고 있었습니다. 그러나 애그테크, AgTech 와 스마트팜의 출현으로 이 한계를 극복할 수 있게 되었죠. 이 글에서는 농업 인공지능이 필요한 이유와 적용된 기술, 사용 사례에 대해 소개합니다. 또한 여전히 논의되고 있는 한계와 이를 극복하기 위한 방법을 알아보겠습니다.
농업 AI 인공지능이 필요한 이유
농작물의 품질 향상
농업 인공지능은 품질 관리나 자원 최적화 등을 가능하게 합니다. 특히 최근의 스마트팜은 ‘지능형 제어 시스템’을 통해 더욱 고도화되고 있습니다.
지능형 제어 시스템이란, 환경 변화에 적응하고 새로운 데이터로부터 학습하는 것을 의미합니다. 신경망이나 퍼지 논리 및 강화 학습 등의 AI 기술을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있죠. 농작물 품질 향상을 목표로 AI를 사용하는 사례는 다음과 같습니다.
자동화 및 생산성 향상
자동화는 더 많은 사람을 고용할 필요 없이 생산성을 향상할 수 있게 합니다. 무인 트랙터 등 자동화된 농기계나 스마트 관개, 스마트 스프레이 등 AI 기반 수확용 온실 로봇이 대표적인 예시입니다. AI의 도입은 인간 농장 작업자와 비교할 때 훨씬 효율적이고 정확하다는 장점을 가지고 있습니다.
자원 최적화 및 비용 절감
농업 인공지능은 작물의 성장 상태와 환경 조건을 모니터링하고 분석하여 최적의 자원 사용량을 결정합니다. 이를 통해 비료, 물, 에너지 등의 자원을 효율적으로 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다.
예를 들어 농업 인공지능은 센서, 드론, 카메라 등을 활용하여 농경지의 상세한 정보를 수집하고 분석합니다. 이를 통해 정밀 농업 기술을 적용하여 토양 관리, 작물 병충해 관리, 작물 수확 등을 최적화할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 수확량을 극대화할 수 있는 장점을 제공합니다.
데이터 기반 결정
기존의 농업은 감과 경험에 의존하는 경우가 많았습니다. 날씨는 자연에 맡기고, 농부들이 그간 쌓아온 노하우에 의존하는 방식이 대부분이라고 해도 과언이 아닙니다.
농업 인공지능은 수많은 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 농업 관리에 대한 의사결정을 지원합니다. 예를 들어, 작물 수확 시기, 병충해 예방 조치, 작물 가격 예측 등을 데이터에 기반하여 최적화할 수 있습니다.
더불어 농업 AI는 토양 상태를 탐색하고 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 농장 관리 소프트웨어는 생산성과 수익성을 함께 높여, 농부들이 작물 재배 과정의 모든 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
또한 작물의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후를 조기에 감지할 수 있습니다.
컴퓨터 과학자들은 SVM (Support Vector Machine), DT(Decision Tree), NB(Naïve Bayes), LSTM(Long Short-Term Memory), DCNN(Deep Convolutional Neural Network), DBN(Deep Belief Network) 등의 기술을 사용하여 생산 과정에서 발생하는 손실을 완화하는 기술을 연구하고 있습니다.
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농업 AI 인공지능에 적용된 기술
- 이미지 인식 (Image Recognition)
컴퓨터 비전 기술을 활용하여 작물, 병충해, 잡초 등의 이미지를 식별하고 분류하는 기술입니다. 이를 통해 작물 상태를 모니터링하고 문제를 조기에 감지할 수 있습니다. - 센서 네트워크 (Sensor Networks)
작물 밭이나 온실에 설치된 센서들을 활용하여 토양 습도, 온도, 조도 등의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 인공지능 알고리즘과 결합하여 정확한 농작물 관리와 자동화된 제어 시스템을 구축하는 데 사용됩니다. - 빅 데이터 분석 (Big Data Analytics)
대량의 농업 데이터를 수집하고 분석함으로써 작물 생산성, 재배 환경 및 경작 관리 방법 등과 관련한 유용한 정보를 도출합니다. 이는 예측 모델 개발과 의사 결정 지원 시스템을 구축하는 데 활용됩니다. - 자율주행 로봇 (Autonomous Robots)
작업량이 많은 농경지에서 로봇이 자동으로 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 자동화된 로봇은 씨앗 심기, 병충해 제거 및 작황 관리와 같은 과정에서 일자로 움직일 수 있으며 정확성과 효율성을 향상시킵니다. - 딥러닝 (Deep Learning)
딥러닝 알고리즘은 복잡한 패턴 인식과 예측 모델링에 사용됩니다. 예를 들어, 식생활 변화나 병충해 발생 가능성 등과 같은 요인들을 파악하고 해당 정보로부터 최적의 경작 전략을 추천하는 것이 가능합니다. - IoT (Internet of Things)
IoT 기기는 서로 연결되어 상호작용하며 데이터를 주고받습니다. 이는 청정기상조건(예: 날씨 정보), 거래소 가격 정보(예: 판매가), 배치 시스템(예: 배양액)등 다양한 변수들 사이에서 최적의 결과값 도출하기 위해서 사용됩니다. - 디지털 트윈 (Digital Twin)
스마트 농업에서 디지털 트윈을 사용하면 농업 전문가, 연구원 및 농부가 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 다양한 전략을 테스트하며 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 스마트 농업의 DT는 작물 재배 및 관리에 혁신을 가져오는 동시에 자원 활용을 최적화하고 환경 발자국을 최소화하며 지속 가능하고 효율적인 농업 생태계를 위한 작물 수확량을 향상시키는 혁신적인 가능성을 제공합니다.
농업 AI 인공지능 활용 사례
Source.ag
Source.ag의 AI 모델은 식물 생물학, 기후 조건, 자원 가용성 등 다양한 요소를 고려하여 각 재배자에게 맞춤화된 권장 사항을 생성합니다.
예를 들어, 사용자가 온도, 습도, 조도, 영양분 수준 등 작물의 최적 재배 조건을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 권장 사항을 따르면 사용자는 작물 수확량을 크게 늘릴 수 있습니다.
또한 Source.ag의 AI 모델은 물, 비료 및 기타 자원을 가장 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 파악하여 사용자가 투입 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다. 또한 관개 및 시비 등의 작업을 자동화하여 재배자의 인건비를 절감할 수 있습니다.
곧 출시될 Source.ag의 '디지털 트윈' 모듈인 Source Cultivate도 많은 관심을 받고 있습니다. 실제 온실 시설의 디지털 복제본을 생성하여 식물의 성장을 시뮬레이션하고 전례 없는 정확도로 자원 사용량과 수확량을 예측할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 재배 시나리오를 실험하고 씨앗을 심기 전에 작물을 재배할 수 있는 최적의 방법을 파악할 수 있습니다.
Precision AI
Precision AI는 인공지능 기반의 농업을 통해 건강하고 행복하며 수익성이 높은 농장을 만드는 임무를 수행하는 기업입니다. 에이커 규모의 광범위한 농작지에서도 효율적으로 사용할 수 있는 AI 기반 제초제 드론을 제작하여 주목을 받기도 했죠.
ZeroDrift가 탑재된 정밀 스프레이 드론 시스템은 식물에서 잡초를 실시간으로 탐지하고, 단일 패스로 잡초를 대상으로만 살포할 수 있습니다. 더 빠르고 정확한 제초 작업이 가능합니다. 또한 즉각적으로 객체를 탐지하고 식별할 수 있는 엣지 컴퓨팅을 도입하여 광대역 인터넷을 연결할 필요 없이, 업계 평균보다 8배 빠른 속도로 작업이 가능해졌습니다.
아이오크롭스 (IOCROPS)
아이오크롭스의 AI 기술은 농업 종사자들이 더 효율적이고 지속 가능한 방식으로 작물을 재배할 수 있도록 지원하고 있습니다. 예를 들어, 로봇과 카메라를 사용하여 작물의 성장 속도와 수확량을 측정하고, 온도, 습도, 햇빛 등 농업에 필요한 환경 정보를 수집 및 분석하여 예측 결과를 보여줄 수 있습니다.
이를 기반으로 아이오크롭스는 작물 생산성을 30%, 품질을 20%, 에너지 난방 비용을 12% 절감하는 데 도움이 되었습니다. 또한 네덜란드에 있는 농장에서 6개월 동안 서울에서 원격으로 체리 토마토를 재배하면서 인간 팀보다 더 높은 생산성을 달성했습니다.
농업 인공지능 한계와 극복 방법
한계
농업 현장은 인공지능을 도입하면서 품질과 생산성, 비용 효율성까지 향상되는 결과를 얻을 수 있었습니다. 그러나 여전히 농업 인공지능에 대한 부정적인 시각도 존재합니다. 여기서는 농업 인공지능의 한계와 극복 방법에 대해 확인해 보겠습니다.
데이터 가용성
농업 현장에서 사용하는 머신러닝 애플리케이션에는 현장의 센서 판독값이나 일기 예보, 농장 활동 로그 등의 기본 데이터가 필요합니다. 그러나 이런 데이터가 항상 사용하거나 찾기 쉬운 것은 아닙니다. 특히 농업 데이터는 시간이 지남에 따라 다양한 형식으로 축적되기 때문에 오래된 경우 효용 가치를 상실할 수도 있습니다.
또한 전 세계 농장은 위치별 조건에 따른 가변성과 복잡성을 가지고 있습니다. 따라서 머신러닝 모델 하나를 개발했다고 해서, 이를 전 세계적으로 채택할 수는 없습니다.
인프라 요구사항
농업 분야에서 AI를 성공적으로 구현하기 위해서는 현대적이고 안정적인 기술 인프라가 필수적입니다. 사용자는 머신러닝 솔루션을 도입하기 전에 전원 공급 장치나 인터넷 연결, 장비 가용성 등 여러 요소를 고려해야 합니다.
그러나 많은 농촌 지역에는 현재 기술에 대한 적절한 접근성이 갖춰져 있지 않습니다. 농업 인공지능은 고해상도 카메라나 다양한 센서, 드론 등의 장비를 필요로 합니다. 이러한 장비들은 상당한 비용을 수반합니다. 소규모 농장에서는 이를 도입하기 어려울 수 있습니다. 또한, 이들 장비를 효율적으로 운영하기 위해서도 인터넷 연결이나 전력 공급 등의 기본 인프라가 필요합니다. 그러나 현실적으로 이 역시 갖추기 어려운 경우가 많습니다.
변화에 대한 신뢰성
농업에 AI를 도입하면 세계 최대 규모의 농업 대기업뿐만 아니라, 소규모 농장 역시 혜택을 누릴 수 있습니다. 그러나 후자에 속하는 사람들은 수십 년동안 지켜온 정교한 원칙이나 전통 및 가정때문에 농장을 변화시키는 것을 꺼려하고 있습니다.
전통적인 방법에 익숙한 농장주들은 새로운 기술을 도입하는 것을 망설이고 있습니다. 이는 특히 나이가 많거나 기술에 대한 지식이 부족한 농장주들에게 더욱 해당될 수 있습니다.
또한 인공지능 기술이 아직 초기 단계에 있거나, 기술이 제공하는 결과에 대한 신뢰성이 불분명한 경우, 농장주들은 이를 도입하는 데 주저할 수 있습니다.
법적 규제
농업 산업은 먹거리와 직결된 비즈니스인 만큼, 엄격한 규제를 받고 있습니다. 이로 인해 여러 면에서 AI 도입의 한계에 부딪히고 있죠. 농약 규정이나 노동법 등 정부가 부과하는 규제 및 고려 사항으로 인해 농장에서 머신러닝 애플리케이션을 사용에 큰 제약이 걸리기도 합니다.
극복 방법
위에서 설명한 한계를 극복하기 위해 농업 현장과 인공지능 업계가 함께 끊임없이 노력하고 있습니다. 앞으로 농업 인공지능의 활발한 도입을 위해 현재 논의되고 있는 극복 방법은 아래와 같습니다.
데이터 품질 개선
데이터 문제는 농부들이 기후 데이터나 토양 유형, 작물 수확량과 같은 데이터를 원활하게 얻지 못하는 데에서 기인합니다. 이러한 데이터는 시간이 지남에 따라 더욱 방대해지기 때문에 개인이 수집하고 처리하기 어려운 유형입니다.
따라서 사용자가 정부 기관이나 대학에서 제공하는 공개 데이터 세트를 적극적으로 활용하는 방법이 있습니다. 자신의 농장에서 추가 데이터를 수집할 필요 없이, 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 활용하여 머신러닝 모델 교육을 진행할 수 있습니다.
이외에도 농업 데이터의 수집이나 관리, 분석 방법을 개선하고 표준화하는 것이 중요해졌습니다.
기술 보급 및 활용 촉진
더 많은 농부들이 발전된 기술을 사용할 수 있도록 보급하는 것은 매우 중요합니다.
(주)컬터랩스는 스마트팜 운영에 필요한 시스템을 지원하는 역할을 하고 있습니다. 스마트팜은 규모나 기술 면에서 일반 농민들에게 진입 장벽이 높은 시스템입니다. 그렇기에 컬티랩스는 지역 농민들에게 스마트팜에 대한 교육과 노하우 등을 전수하고 있습니다.
우리 농촌은 농사 지식이 충분하지만 정보통신기술에 익숙하지 않은 고령의 농민들이 대다수입니다. 이들을 위해 컬티랩스의 맞춤 교육이 진행된다면 스마트팜의 확산 속도가 더욱 빨라질 것으로 기대됩니다. 이외에도, 새롭게 농업을 시작하는 젊은 세대의 경우 시스템 적응은 빠르지만 농업에 대한 노하우가 부족합니다. 컬티랩스는 이에 대한 지원도 함께 진행하며 농업의 수준 격차를 평준화하고자 합니다.
이외에도 연구자들과 개발자들 사이에서 지식을 공유하고 협력하는 기회가 늘어날 필요가 있습니다. 오픈 소스 AI 모델을 활용하여 농촌에서 AI를 응용한 사례가 더욱 증가된다면 더 활발한 연구가 이뤄질 것으로 기대됩니다.
이외에도 다양한 극복 방법이 논의되고 있습니다.
- 지속 가능한 농업 방법 도입
- 보안 및 프라이버시 보호 강화
- 윤리적 고려사항 탐색
- AI 편향성 (Bias) 극복
결론: 농업 인공지능의 지속적인 발전을 위해 인공지능 업계 역시 다양한 연구 개발이 필요
스마트팜·애그테크의 촉진은 양 업계의 활발한 협업이 필수
농업용 인공지능(AI) 시장은 2022년 6억 8,170만 달러 규모로 추산되었으며, 2023~2029년 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 16.4%로 2029년에는 1,695억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다.
그러나 농업용 AI는 다양한 한계에 직면하고 있으며, 특히 고품질 데이터를 확보하는 문제가 가장 큰 제약 요인입니다. 이를 해결하기 위해서는 농업 산업과 인공지능 산업간의 끊임없는 협력이 필요합니다.
따라서 농업용 AI의 지속적인 발전을 위해서는 인공지능 산업과의 협업이 필수적입니다.
- 고품질 데이터 확보를 위한 새로운 데이터 수집 및 분석 방법 개발: 이를 위해 센서, 드론, 위성 이미지 등을 활용하여 작물 건강, 토양 상태, 기상 패턴 등에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 방법을 개발해야 합니다.
- 소규모 데이터셋으로도 학습할 수 있는 새로운 AI 알고리즘 개발: 이를 통해 소규모 농장이나 자원이 제한적인 지역에서도 농업용 AI를 활용할 수 있게 될 것입니다.
- 연구개발을 지원하기 위한 공공-민간 파트너십 구축: 이를 통해 농업용 AI의 개발을 가속화하고 전 세계 농부들이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 해야 합니다.
농업 부문은 연구 개발에 투자하고 인공지능 산업과 협력함으로써 이 혁신적인 기술의 혜택을 누릴 수 있는 위치에 서야 할 것입니다.
다양한 산업에 AI 활용 콘텐츠
- 건축 AI 인공지능
- 의료 AI 인공지능
- 교육 AI 인공지능
- 보안 AI 인공지능
- 물류 AI 인공지능
- 마케팅 AI 인공지능
- 커머스 AI 인공지능
- 변호사 AI 인공지능
- 콘텐츠 AI 인공지능
- 업무효율 AI 인공지능
- 제조업 AI 인공지능
- 보험 AI 인공지능
- 금융 AI 인공지능
Reference.
- [ICT광장] 4차 산업혁명이 혁신하는 농업 - 정보통신신문
- AI in Agriculture: Challenges, Benefits, and Use Cases - Intellias
- AI in Agriculture: Innovative Opportunities to Cultivate the Future - Fresh Consulting
- Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning
- Tomato Diseases and Pests Detection Based on Improved Yolo V3 Convolutional Neural Network
- Enhancing Smart Agriculture by Implementing Digital Twins: A Comprehensive Review
- SK networks invests in greenhouse AI start-up Source.ag | Vertical Farming Today
- Precision AI is Taking Agriculture and Agtech to New Heights | Innovation Saskatchewan
- FAQ for the Precision Spray Drone System
- 인공지능으로 농사? “생산량 30%, 품질 20% 개선 효과 얻었죠”
- Machine Learning in Agriculture: Challenges and Solutions – IIoT World
- 한국농업의 미래을 보다…‘컬티랩스’ 태안 스마트팜 - 아시아투데이
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