인공지능과 빅데이터가 바꾸는 농업의 미래 > News Insight

농업 속으로 들어 온 4차산업혁명 

인공지능과 빅데이터가 모든 산업을 변혁시키고 있다. 이른바 4차산업 혁명이다. 농업분야도 예외는 아니다. 인공지능과 빅데이터가 농업과 결합 되면서 생산에서 소비에 이르는 농업의 모든 과정을 환골탈태(換骨奪胎) 시키고 있다. 토지와 인력에 의존하던 전통적인 농업에 변화를 일으키고 있는 것이다. 

첫째, 농기계 및 장비의 자동화이다. 사람의 도움 없이 농기계와 장비들이 자동으로 운용될 것이고, 작물 재배에 필요한 input(양분, 물 등)을 절약해 줄 것이다. 둘째, 농축산물 질병 발생에 대한 조기탐지 및 예방이 가능해질 것이고, 보다 정확한 솔루션을 제시 할 수 있다. 셋째, 농업시장의 변화는 물론이고 소비자의 기호와 행동까지도 분석 할 수 있게 된다. 이른바 스스로 생각하고 점검하여 효율적인 농업생산을 하는 데 있어서 인공지능과 빅데이터는 농민들에게 큰 조력자로서의 역할을 할 수 있을 것이다. 

향후 10년간 세계 농업구조는 지난 반세기 동안의 진화보다 훨씬 더 큰 변화를 맞이할 것으로 예상된다. 따라서 시대적 흐름에 따른 기회요인과 핵심역량을 발굴하여 농업에 있어서도 ‘업(業)의 개념’을 재정립하고 농업의 새로운 도약을 모색해야 할 시기이다. 

4차 산업혁명과 농업․농촌의 생태계

농업의 경쟁력이 이동하고 있다! 

농업 선진국은 4차 산업혁명의 기회를 농업 재도약의 디딤돌로 활용하기 위해 치열하게 경쟁 중이다. 그 핵심은 ‘인공지능과 빅데이터’이고 이것이 바로 미래농업을 여는 열쇠로 주목받고 있다. 농업의 경쟁력이 인프라·기술, 하드웨어·소프트웨어에서 ‘빅데이터와 인공지능’으로 이동하고 있다. 가치 있는 데이터의 수집과 가공을 통한 ‘질 높은 정보의 활용’이 가치창출의 금맥(金脈)이 될 것으로 예상되기 때문이다. 

네덜란드의 와게인겐대학(WUR : Wageningen University& Research)에서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 및 농업로봇 등 디지털 농업분야에서 ‘산·학·연·관 혁신型 연구’를 활발하게 진행 중이다. 특히 와게닝겐대학 농업로봇팀 (Agro Food Robotics)은 과거 해결이 불가능하다고 여겨졌던 로봇 인지(robot perception and recognition) 문제들을 최신 인공지능 기술과 가상환경 내 시뮬레이션을 통해 해결하면서 인공지능 파프리카 수확로봇의 상용화를 눈앞에 두고 있다. 

와게닝겐 대학의 혁신型 R&D 모형

2018년 6월 네덜란드에서 시설 그린하우스 內 작물재배의 전과정에 걸쳐 어느 팀의 인공지능이 더 우수한 생산 결과를 도출해내는지에 대한 대회를 개최하였다. 네덜란드 와게닝겐 대학과 중국의 인터넷기업 Tencent가 공동주최하는 자율그린하우스 (Autonomous Greenhouse) 인공지능 대회가 바로 그것이다. 전세계 30여개팀이 참여하여 5개팀이 본선 진출을 확정하였고, 10월 현재 실제 인공지능에 의해 완전 자율 운영되는 그린하우스 재배를 시험 중에 있다. 

2006년 2명의 구글 직원이 창업한 미국의 ‘클라이밋 코퍼레이션(Climate Corporation)’은 농업현장에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 농가의 의사결정을 지원하는 서비스를 제공 중이다. 미국 전역의 250만 개의 장소에 센서를 장착하여 토양정보와 기상 시뮬레이션 정보 축적하고, 이를 기반으로 작물의 생장상황, 건강상태(영양, 질병 등), 수확량 예측 등의 정보를 실시간 제공하고 있다. 이 회사의 샘 에싱턴 수석연구원은 “궁극적으로 우리는 수많은 종류의 센서들을 모두 통합하여 농업현장을 살아있는 데이터 시스템으로 바꾸고자 합니다.”라고 미래 계획을 이야기하고 있다.

오스트리아의 스막텍(smaXtec)은 센서가 내장된 소형기기를 젖소의 체내에 삽입하여 질병과 건강상태 등을 개체별로 모니터링하면서 데이터를 축적 및 분석한다. 개별 가축의 정보와 지역별 기후정보를 실시간으로 클라우드에 전송하고, 전 세계 목장의 데이터로 빅데이터를 만들어 활용할 예정이다. 질병이 발생하기 전에 사전진단 및 조기예방이 가능하고 향후 수의사보다 더 정확한 진단과 치료방법을 제안 할 수 있다는 것이 특징이다.

작지만 강한 ‘디지털 강소농(强小農)’ 모델 개발 필요

소농(小農)이 많은 한국농업이 앞으로 어떻게 경쟁력을 찾을 수 있는지에 대한 진지한 고민이 필요한 시점이다. 미국, 네덜란드 등 선진국의 농업 방식을 바로 우리 농업에 접목시키는 것은 부작용이 따를 수 있다. 대규모 농가를 대상으로 하는 ‘선택과 집중형(型)’ 모델을 소규모 농가에 그대로 적용하기는 무리가 있기 때문이다. 따라서 소규모 농가가 중심인 우리나라 농업여건에 적합한 한국형 모델, 즉 작지만 강한 ‘디지털 강소농(强小農)’ 모델을 개발하는 것이 우선되어야 한다. 

첫째, 농업 분야 연구·개발(R&D)을 확대해야 한다. R&D에 대한 무게 중심을 인공지능과 빅데이터에 초점을 두고 농업경쟁력을 새롭게 키워야 한다. 농업 선진국과 기업이 활용하고 있는 노하우를 벤치마킹하는 것도 중요하다. 또한 전후방 농업 관련 산업에 민간 주체가 많이 뛰어들 수 있는 환경을 조성해야 한다. 민간 분야의 다양한 주체가 참여해야 혁신적인 아이디어가 나온다. 이들이 디지털 농업을 주도할 수 있는 변화 촉발자(Change Agent)로 역할을 하기  때문이다. 

둘째, 그동안 누적된 데이터에 대한 관리가 필요하다. 농촌진흥청, 농협, 농어촌공사 등 다양한 농업 관련 기관이 있는데 이들 기관이 수십년 동안 쌓아온 데이터의 표준화가 미흡하다. 데이터는 의사결정에 유용하게 활용할 수 있도록 체계적으로 정리해야만 유용한 정보가 된다. 이를 위해 각 기관 사이의 보이지 않는 벽을 허물어 ‘범데이터 관리 시스템’이 만들어져야 한다. 

셋째, 농가가 오랫동안 축적해온 노하우나 재배기술에 대한 지식재산권을 지키기 위해서는 법과 제도의 정비가 필수다. 현재 한국은 농가의 재산권 개념이 분명하게 자리 잡히지 않았다. 데이터의 수집과 이용에 있어서 갈등요인을 사전에 파악하고 대책을 수립할 필요가 있다. 미국 농기계 회사 ‘존디어’는 농기계 판매 시 농장에서 발생하는 데이터가 존디어 소유임을 인정하는 내용을 계약서에 넣고 있다. 

넷째, 소규모 농가의 디지털 경쟁력을 높이기 위한 별도의 지원 대책을 마련해야 한다. 한국농가 전체에게 인공지능과 빅데이터로 무장한 농업을 강요할 수는 없다. 다만 급변하는 세계농업의 추세를 결코 외면해 선 안된다. 첨단기술 농업을 희망하는 디지털 강소농을 중심으로 관련 기술과 교육 등 행정적 지원이 함께 뒷받침되어야 할 것이다.

필자는 얼마 전 한국 농업 위기를 ‘뜨거워지고 있는 물 속의 개구리’에 빗대 언급한 적이 있다. 점점 뜨거워지는 물은 위기상황으로 치닫는 한국 농업의 현실을 빗댄 것이고, 그 물에서 튀어나오지 않는 개구리는 바로 농업환경변화의 중요성을 깨닫지 못하는 농업계를 의미한다. 지금이야 말로 정부와 농업계 모두가 하나가 되어 뜨거워지는 물에서 튀어 나오려는 노력을 할 때 한국농업의 새로운 경쟁력을 키울 수 있을 것이다. ​