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[AWC 2022 in Gwangju]“AI는 분명 농업의 미래, 그러나 아직 개선사항 많아”
  • 박설민 기자
  • 기사입력 2022.08.25 16:44

    [패널토론①] 스마트 농업기업인 4人 “농업인들의 비협조, 기술적 어려움 등이 해결과제”

    • 인공지능(AI)이 농업 분야에 혁신을 가져올 것이라는 말은 자주 나온다. 하지만 정확히 농업의 어떤 분야에서 AI가 활약하고 있는지에 대해선 잘 알려지지 않았다. AI 도입을 어렵게 하는 요인 역시 스마트 농업 활성화를 위해선 알아야 한다. 25일 김대중컨벤션센터에서 개최된 ‘AWC 2022 in Gwangju(AWC 광주)’에서는 이 문제에 대해 스마트 농업 기업인들의 의견을 직접 들을 수 있는 자리가 마련됐다.
    • AWC 광주 오후 세션 행사로 진행된 패널토론 I 진행 현장. (왼쪽부터) 사진은 토론에 참석한 김학진 서울대학교 교수, 장유미 플랜티팜 SW팀장, 권희준 팜한농 팀장, 황동주 랩씨드 대표/ 전승민 기자
      ▲ AWC 광주 오후 세션 행사로 진행된 패널토론 I 진행 현장. (왼쪽부터) 사진은 토론에 참석한 김학진 서울대학교 교수, 장유미 플랜티팜 SW팀장, 권희준 팜한농 팀장, 황동주 랩씨드 대표/ 전승민 기자

      ◇“모바일 솔루션부터 수직 농장까지… 다양한 농업 분야에 적용된 AI 

      AWC 광주 행사에서는 오후 세션으로 진행된 ‘패널토론 I’이 ‘농업 혁신을 위한 AI’를 주제로 진행됐다. 토론에는 권희준 팜한농 팀장, 장유미 플랜티팜 SW 팀장, 황동주 랩씨드 대표가 참석했다. 좌장은 김학진 서울대학교 바이오시스템공학 교수가 맡았다.

      권희준 팜한농 팀장이 말한 팜한농의 AI 도입 계기는 ‘고객의 니즈’다. 팜한농의 주요 산업은 작물보호제 개발·판매다. 하지만 최근 들어 작물과 재배 상황에 맞는 작물보호제 세부 사용법을 요구하는 농업인들이 늘었다. 이런 고객 니즈를 만족시키기 위해 대규모 데이터 운용이 가능한 AI사업을 추진하게 됐다는 것이다.

      권 팀장은 “기존의 단순한 대응 방식으로는 고객을 만족시키기 힘들어졌고, 최적화된 데이터 서비스를 제공해야겠다고 생각했다”며 “AI기반 디지털 파밍(농업) 솔루션 개발에 나서게 됐다”고 말했다.

      이어 “팜한농은 약 2년 반 동안 준비한 AI 디지털 파밍 서비스 ‘팜스올’을 출시를 준비했다”며 “룰 베이스 기반 알고리듬(주어진 입력에 대해서 결과값을 도출하는 것) 기반 AI를 적용해 병해충 예측과 이미지 진단이 가능하다”고 말했다.

      장유미 플랜티팜 SW팀장은 “수직 농장의 효율을 높이기 위해 AI를 도입하게 됐다”고 말했다. 플랜티팜은 ‘식물공장’이라고 불리는 ‘수직농장(Vertical Farming)’을 운영하는 기업이다. 수직농장은 실내서 식물을 재배하기 때문에 공간·기후의 제약을 받지 않는다. 하지만 실내 모든 환경을 제어해야 하기 때문에 경제성이 떨어진다는 문제가 있다.

      장유미 팀장은 “수직농장 성공의 최우선 임무 ‘경제성 확보’의 답은 AI접목이라고 생각했다”며 “플랜티팜에서는 생산 실적과 식물 생장 이미지 데이터 등을 종합해 작물 재배 환경 최적화와 수확률을 예측하는 ‘AI티팜 프로젝트’를 추진 중”이라고 말했다. 

      이어 “식물을 재배할 때는 사람의 눈으로 보고 판단하는 것이 가장 정확한데, 이는 AI 역시 마찬가지”라며 “ 때문에 카메라가 부착된 AI로봇을 개발해 수직 농장 내 돌아다니며 데이터를 분석, 판단하도록 하는 것도 목표다”라고 전했다.

      ◇농업인들의 비협조, 기술적 어려움은 해결 과제

      다만 농업 분야의 AI도입에 ‘꽃길’만 있는 것은 아니다. 농업데이터 전문기업 랩씨드의 황동주 대표는 ‘AI기업들이 뛰어놀 수 있는 그라운드가 없다’고 지적했다. 특히 지역 농민들의 비협조적 태도가 힘들었다고 토로했다. AI도입을 위한 데이터 수집 동의를 받을 때 부정적 반응을 보이며 거부하는 경우가 많았다는 것이다.

      황동주 대표는 “농민들의 ‘보수적인 태도’가 AI 도입을 어렵게 했던 가장 큰 문제였다”며 “‘이 지역 사람이 아닌데 뭘 아느냐, 이게 가능하다고 생각하냐,  난 이미 만족한다’고 주장하는 사람이 많았다”고 말했다.

      농업기술과 AI를 결합하는 일 자체 난이도도 걸림돌이다. 장유미 팀장은 “스마트 농장은 사람이 다 통제할 수 있는 현장이니 AI도입이 쉬울 것이라 생각했었다”며 “하지만 실제 데이터 분석 시 정확성을 확보하는 것은 굉장히 어려웠다”고 말했다.

      이어 “기존 AI에 적용됐던 수치형 데이터론 한계가 있어 이미지 데이터를 수집하는 것이 필요했다”며 “하지만 비용 문제 때문에 이미지 측정 센서를 최소화해야했다”고 덧붙였다.

      토론의 좌장을 맡은 김학진 서울대학교 교수는 “스마트 농업 분야에서 AI 도입을 활성화 하기 위해선 정부의 도움이 필요하다”며 “정부가 R&D, 테스트배드를 제공하면 기업·연구자들이 참여해 새로운 기술을 개발하는 선순환이 이뤄져야 할 것”이라고 전했다.

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