디지털 데이터 중심의 AI기반 환경인지 생산기술 개발 방향

시설농업 분야 세계 최고 수준의 생산성 실현기술 보유국인 네덜란드는 생산시설 통합관리 시스템 및 핵심 기자재에 대한 원천기술 확보를 통해 세계시장 선점, 장기 재배에 따른 작물관리 기술, 시설 작물에 대한 최적의 환경 제어 모델 등 복합 환경 제어를 통한 온실 환경의 최적화 구현기술 등 상용화 기술의 최고우위를 점하고 있다. 또한 최근에는 지속가능한 농업을 위한 다양한 에너지 자원의 순환과 농업·축산 등 도메인의 자원 순환 기술 개발을 진행하고 있다.

미국은 통합 작물 및 해충 관리를 위한 나뭇잎·토양 표본 자동수집 로봇, 서로 다른 지형과 토양 조건에서 농업생산량 증대를 위한 인간 협업형 농업로봇 플랫폼, 로봇-인간 및 로봇-환경 인터페이스 등의 개발을 진행 중이다.

일본은 농업의 자동화·지능화에 따른 고품질 생산 및 노동력 절감을 동시에 달성하는 생산 시스템 개발을 추진하고 있다. 특히 중견기업 이상의타 산업 분야에서 농업분야로의 산업화 진출이 가장 활발히 이루어지고 있다. (주)후지쯔의 Akisai는 센서 데이터, 농작업 데이터 등을 분석하여 농장별, 작물별 비용에 대한 분석을 통해 농가의 경영 분석 및 판매까지의 전반적 지원[6], (주)파나소닉은 농장의 표기, 농약 판정, 소매업 및 요식업과의 생산 이력 등을 공유[7], (주)엠스퀘어랩은 생산자와 소매·음식점을 카풀 형식으로 연결, 생산자가 직판점 등에 모아놓은 생산물을 야사이버스를 공동 활용하여 음식점 등을 위한 판매 정류소를 활용하는 플랫폼으로 소량의 다품종 생산물을 위한 유통 플랫폼을 운영한다.

아열대성 기후와 지중해성 기후가 교차하는 독특한 기후조건을 가진 이스라엘은 기후의 특성에 적합한 기술개발로 CropX에서는 토양의 수분, 온도, 전기 전도도를 측정하는 최대 4년까지 사용이 가능한 HW 및 SW를 통해 25% 정도의 물 절약이 가능한 관개 시스템을 개발하여 미국 농장을 중심으로 적용하고 있으며, 특히 관수 관련 세계 최고 기술을 확보하고 있다[8].

중국은 국가 중심의 기술개발정책으로 스마트 지능 농업 단지, 디지털 농업 비닐하우스 등의 대규모 투자 및 농업과학원을 중심으로 다양한 농업 IT 관련 회사와 채광, 방재, 균주, 가정원예, 정밀농업, 식물공장 등 관련 연구개발을 진행 중이다. 주요 선진국 기술의 특징은 농업용 센서의 원천기술을 중심으로 장기간 수집한 데이터를 활용한 빅데이터, AI, 로봇 기술을 통한 농가 현장 중심 문제해결을 추구하고 있으며, 대형화된 농장을 타깃으로 하고 있다.

우리나라의 경우 클라우드 기반 서비스 모델이 핵심을 이루고 있으며, ETRI, 농촌진흥청 등에서 딸기, 토마토, 파프리카 등의 고소득 원예작물을 중심으로 병해, 생육 판정 및 예측기술에 딥러닝을 활용한 AI 기술을 활용하고 있다. 복합환경제어기, 양액기 등 현장에서 주로 사용되는 기기의 지능화된 자동화와 센서 및 제어기의 오작동에 대응한 개발을 진행하고 있다. 또한 농림축산식품부는 스마트 팜 혁신 밸리 조성을 통해 스마트 팜 기자재의 실증 테스트, 검·인증, 공동R&D, 전시·체험, 창업 및 기업지원, 농민과 기업의 자율 및 공공 실증 등을 진행한다.

단백질 공급원으로서의 식량 제공, 다양한 질병의 발생, 환경오염으로 인한 민원과 주변 삶의 질 저하, 윤리적 생산에 따른 산업적 측면과 공공성 측면의 문제해결 지원 요구되고 있는 분야로 로봇, 정밀환경제어 및 사양관리 등이 핵심이 되고 있으며, 최근 들어 AI와 빅데이터 기술이 적극적으로 도입되고 있는 분야이다.

네덜란드는 세계 최초로 로봇착유시스템을 상용화하였으며, 독일 등 전 세계에 생산 공장과 R&D 센터를 보유, 우유 생산에서 관리까지의 전 과정을 자동화하여 시간과 노동력 절감, 생산에서 품질관리까지의 데이터를 수집하고, 이를 활용하며, 젖소별 건강 측정과 맞춤형 관리까지 수행하며, 생체 데이터를 수집하여 가축의 행동패턴을 분석하고 농부가 미리 대처할 수 있도록 하는 솔루션을 제공한다. 드라발은 우유의 질과 동물 건강을 보호하며 지속 가능한 식품 생산을 가능하게 하는 착유 관련 제품과 솔루션을 공급하며 전 세계 낙농 시장을 선도하고 있다. 급이 시스템, 냉각장치, 유질 개선제품, 동물복지 설비, 로봇착유시스템에 이르기까지 생산효율과 환경적인 영향은 감소시키는 제품을 생산·공급한다. 또한 팬컴은 동물 건강 증진, 사망률 저하, 낮은 노동력 투입으로 효율적이고 신속한 작업이 가능하게 하며, 양돈, 소, 가금류 등의 산업동물 생산을 위한 환경제어, 사료 자동화, 생체 측정 시스템을 통해 가축의 최상의 상태를 유지한다.

이탈리아의 PigWise는 RFID 및 CCTV를 통해 돼지 축사 내 동물 행동탐지, 사료섭취감시, 알람 시스템을 통해 돼지의 건강, 성장 등과 관련한 문제 발생을 예측한다[9]. 벨기에의 Soundtalk 시스템은 돼지 및 육계의 소리 분석을 통해 건강상태의 실시간 감시, 호흡기 질병의 예찰, 환기 상태의 분석 및 제어를 통해 폐사율 감소 및 생산성 향상 서비스를 제공하며[10], 네덜란드 FANCOM사의 eYeSCAN은 8대의 카메라를 통해 돼지 활동성 및 출하 체중을 분석, 사료 급이기를 통한 사료 효율의 분석 등 노동력 절감과 생산성 향상을 위한 서비스 제공한다. 오스트리아의 smaXtec은 4년 이상 사용이 가능한 삽입 센서를 통해 젖소의 사료섭취, 움직임, 체온, pH 등 데이터 수집을 통해 빅데이터 기반으로 지역별, 규모별, 축종과 품종별로 최적의 사육관리 시스템을 제공하여 건강상 특이 진단 및 치료 방법에 대한 서비스 제공한다. 국내의 경우 농림축산식품부의 지원으로는 사양관리 중심의 축산분야 빅데이터 구축사업을 진행하고 있으며, (주)다운은 농촌진흥청과 함께 로봇 포유기, 한우·젖소 자동급이기, TMR급이기 등의 국산화 개발 및 현장보급을 진행하고 있다. 또한 ETRI, 서울대, 농림축산검역본부는 구제역 등 축산 질병 방어를 위한 플랫폼, 세계 최초로 디지털트윈 기술을 통한 AI 기반의 축산환경·에너지관리·동물행동 판정 및 예측기술 등을 통한 축산현장의 문제해결형 기술개발을 진행하고 있다.

노르웨이는 40년 전부터 국가 주도 기업형 수산업 정책을 추진하였으며, 미국은 국가과학기술회의 주도 농림수산식품 분야 ICT 융합 기술의 원천 상용화 기술투자를 확대하는 등 선진국들은 글로벌 양식산업 첨단화 R&D 투자를 확대 중이다. 양식산업 전주기를 디지털 데이터화하고 AI를 적용하여 저렴하고, 쉽고, 지속할 수 있도록 수산물의 생산·판매·소비 효율성을 높이는 양식산업 융·복합 기술개발을 진행 중이다.

EU의 ICT-AGRI, Smart Agri-Food Project 등 국제공동연구, 정밀 농업분야 ICT 및 로봇기술, 클라우드 기반 팜 등 기술개발을 추진하고 AquaSmart 오픈 클라우드 플랫폼 개발을 통해 빅데이터 기술과 글로벌 데이터를 활용하여 양식 환경 변수(수온, 용존산소 등), 먹이 형태, 사료 배합도, 공급방식, 생산관리방식 등과 생장률, 폐사율, 생육기간, 품질 등 생산 결과와의 상관관계의 분석기술 개발 진행 중이다. 노르웨이는 공기업인 노피마社를 중심으로 민간기업인 아크바社, 마린하베스트社, 레로이씨푸드社 등 시설 운영에 직접 참여, 도출된 기술 현장 적용하고 있다[11-13]. 전 세계 양어 사료산업의 선도하는 업체 중 하나인 미국의 “카길(Cargill)”이 자신의 연어양식장 고객의 데이터를 “아마존의 AWS” 서비스를 활용하여 데이터화하는 프로젝트를 추진하고 있다.

독일의 경우 물고기 성장의 핵심 변수인 물의 아질산염, 암모늄 및 산소 함량 등을 조사하고 양식장의 수질, 유속, 수온, 용존 산소량 등을 모니터링할 수 있는 30여 종의 비디오 감시장비, 스마트센서를 활용하고 있다. 덴마크는 전 세계 양식산업 분야에서 수질모니터링, 컨트롤 분야의 선도업체인 Oxyguard社가 데이터사업을 진행하고 있으며 Microsoft社의 클라우드 서비스를 활용하여, 전 세계에 약 20년간 공급하여, 설치해놓은 양식장 관리시스템상에 축적된 데이터를 통합, 데이터분석, 서비스를 진행 중이다[14]. 국내의 경우 대부분 양식장에 설치된 자동사료공급기 수준은 타이머를 달아 하루 몇 회 반복 주기로 살포되는 비교적 간단한 작동 방식으로 자동화 설비를 갖췄다는 양식장도 초보적인 수준에 그치고 있다. 노르웨이에서 물고기의 크기를 센서로 감지하고 데이터 기준에 맞게 자동으로 사료를 살포하거나 유영 속도에 따라 밸브가 자동으로 개방되면서 급이 속도를 조절하는 시스템과는 비교가 되는 수준으로 선진국과의 기술격차는 최소 3.5~7년으로 타 분야 대비 가장 낮은 수준이다.

IoT, 클라우드, 빅데이터 기술을 접목한 스마트 팜 기술 표준화가 국내·외 표준화 기구에서 진행 중이지만, 산업화를 위한 수준까지는 여전히 부족하며 국내 산업의 영세성으로 관 주도의 표준이 진행되고 있다. 국제표준화는 초기 단계에 있으며, ITU-T와 ISO, GS1 등과 같은 공식 및 사실 표준화 기구 등에서 시설원예, 축사 관리, 유통·물류, 농업로봇 분야 등에 국제표준개발 논의가 이루어지고 있다. IoT를 기반으로 시설원예 온실 관리, 노지 과수 환경관리, 축사 환경 관리기술 분야에 대한 국제표준 개발이 ITU-T SG13과 SG20을 중심으로 진행되고 있으며, 네트워크 기반의 스마트파밍 프레임워크 표준(Y.2238), 스마트파밍 교육 서비스(Y.sfes)와 서비스 모델 표준(Y.smpp) 등이 진행 중이다. GS1은 글로벌 유통 및 물류 체계에 대한 표준을 제정하는 민간단체로서, 글로벌 농식품 이력추적을 블록체인 플랫폼의 상호호환성을 위한 표준즐 진행하고 있으며, EPCIS(Electronic Product Code Information Services) 표준을 기반으로 수산물 이력 추적 가이드라인을 2019년 제정하였고, 현재 EPCIS 기반 인증정보처리, 센서 데이터 모델과 처리 등에 대한 사항을 진행 중에 있다. 스마트 팜 운영에 필요한 로봇 수요는 지속해서 증가하고 있으나, 아직 이에 대한 구체적인 국제표준 개발 논의는 초기 단계로 ISO TC22에서는 로봇 간 통신 센서와 제어기 통신, 자율주행 제어 통신 프로토콜 표준이 개발되고 있으며, 앞으로 스마트 팜과 관련된 새로운 표준화 아이템이 제안되어 국제표준 논의가 진행될 가능성이 높다.

국내 표준화는 TTA 스마트농업 프로젝트그룹(PG426)과 국내 스마트 팜 관련 협·단체 등을 통해 클라우드 플랫폼 기반의 스마트 팜 표준과 노지 팜 표준, 센서와 구동기 데이터, 스마트축사 표준 등의 제정이 이루어지고 있다. 농식품 ICT 융합 표준포럼은 14년 설립 이후, 시설원예, 유통 및 축산, 인터페이스 관련 표준 등 10여 종의 표준을 제정하고 있으며, 스마트 팜 ICT 융합 표준화 포럼은 센서와 구동기 표준을 개발하여 이를 국가표준(KSX 3256, 3266)으로 채택하였다. 농업기술실용화재단은 축사 내·외부의 정보수집 및 관리를 위한 표준화를 진행하고 있으며, 축산시설 자동화 시스템 구축을 위한 사양 관리 장치 세부 규격을 제정하고, 축종별로 ICT 기반 사양 관리 장치 19종에 대한 세부 사항을 포함한다. 스마트 팜 운영 로봇의 국내 시장이 아직 형성되지 않아, 이에 대한 표준화 논의가 많진 않으나 로봇 통신 인터페이스 분야에 대해서는 일부 진행되고 있으며, 향후 많은 표준의 개발이 기대된다. 수산양식분야의 표준은 필요성이 논의되고 있으나 구제적인 제정은 없으며, 과기부와 해수부의 지원을 통해 2021년부터 신규표준제정을 기대하고 있다.

기후변화 및 소비 패턴 변화에 따른 생산·가공·유통·물류를 대상으로 하는 사이버봇과의 협업을 통해 실시간 수요·공급을 예측하여 생산 조건을 스스로 계획하고 팜로봇을 제어함으로써 자율적으로 식량 생산을 계획·통제할 수 있는 자율무인형 팜봇 플랫폼(Autonomous Farm)의 개발이 예상된다. 빅데이터와 AI를 활용하여 생육단계별 최적 영농모델, 재해대응 스마트 온실 운영 모델, 영농투자 의사결정 모델 등을 제공하는 영농지능(Agri-Intelligence) 알고리즘 개발 및 고도화와 AI 및 로봇, 디지털 트윈을 활용한 자원순환형 온실 시스템, 자율적 무인 운영시스템, 병해와 생리장애 감시 및 추적을 위한 스마트 가드 시스템, RaaS 플랫폼 기반 원격 농장 기술개발 및 오픈된 환경에서 활용되고 있는 농업용 드론이 발전하여 시설 내의 제한된 환경에서 운영 가능한 초소형 드론으로 극소형 이동체 및 전원공급, 극소형 스마트 팜 환경 센서 및 정보수집기술의 개발이 기대된다. 또한 신선물의 비대면 거래 증가에 따른 소비자의 온라인에서의 신뢰 향상을 위해 AI 기반 신선물의 시·공간 인지 및 예측기술, 속성재배를 통한 특이물질 검출 및 투입, 암 환자를 위한 의료 연계 작물 재배, 비만 감소를 위한 작물 재배 자동화 기술 등의 개발이 예측된다. 농·축·수산 분야에서 활용되는 다양한 센서의 스마트화를 위한 신기술로 고내구성, 다량/미량원소검출, 생육 측정 센싱, Bio-Metric 센싱, 병충해 및 질병 센싱 등의 센싱 시스템 기술은 기초기술로 활용될 것이다. 글로벌 기후변화에 따른 용수부족 문제의 해결 및 활용을 위해 저수지, 수로 등의 정밀 시뮬레이션, 가뭄 대응 서비스, 농민/시민의 안전 등을 위해 자연환경의 보호, 수자원의 적극적 활용 등을 위한 지능화 기술 개발도 이루어져야 한다.

“사람-동물-환경”이 하나가 되는 디지털 유기체로의 연결을 통해 윤리적 생산·소비, 다양한 원인의 불확실성을 해결하기 위해 인공지능 기반의 지능화된 질병, 사양, 환경관리 효율화 및 안정적 생산을 위한 디지털 트윈 축산 플랫폼 기술 개발이 진행될 예정이다. 특히 정부의 탄소관련 정책과 연계하여 환경오염이 최소화된 에너지 최적화 기반의 지능형 환기제어, 영상과 음향 기술을 활용한 가축의 무인 관찰, 국가 간·지역 간 질병의 예찰을 통한 초동방역, 현장진단, 확산차단이 가능한 차세대 방역 시스템의 개발이 필요하다. 이때 인공지능기술을 활용한 전파, 영상, 음성 데이터 기반의 가축 생육의 모델링 및 패턴의 인식, 연령별 급이/급수 시스템의 자가대응, 행동 분석에 따른 사양 및 질병 관리가 가능한 축산용 Bio-Metric 기술이 핵심원천 기술이 될 것이다. 이를 통해 질병과 환경오염 등으로 열악한 사육환경에서 운영이 가능한 하나의 플랫폼으로 자동 운영되는 급이(급수)-발정-포유-청소-운반 등 다기능 축산 무인로봇 및 사람-축사-로봇의 상호 연결이 가능한 지능화 자동화 기술의 개발이 필요하다. 인수공통 감염병으로부터 국민과 동물을 안전하게 보호하기 위해 비접촉, 비대면, 무자각, 투과검출로 일상 바이털 신호의 이상 변화를 찾아내는 바이털 투과 지능화 기술의 개발도 진행될 것으로 예상된다.

세계 최고 수준의 수산물 소비량 및 세계적 수준의 종자기술을 활용하여 종자-양성-유통의 디지털 전주기 데이터의 활용이 가능한 아쿠아트윈 플랫폼 기술의 개발이 필요하다. 디지털 유전체 분석 기반으로 종자 생산 및 양성기술에 따른 유전체, 환경, 기자재, 제어 등에서 생성되는 비정형/정형 데이터를 기반으로 양식전주기(치어~출하) 과정의 디지털 복제를 통해 가상의 양식장을 구축하고 이를 통한 다양한 실시간/비실시간 분석 플랫폼 기술이 개발될 예정이다. 가상 양식장과 실제 양식장 간의 실시간 데이터 연동을 통하여 종자개발, 양성, 사료, 질병관리 등의 다양한 환경 및 운영에 관한 결과 예측 기술을 통해 어가에게는 높은 생산성을 기업에게는 해외진출이 가능한 플랫폼 산업으로의 기회를 제공할 것이다. 특히 아직 표준화되지 않은 수산양식 분야는 상호호환성 및 상호운용성 제공이 가능한, 양식 기자재를 우선한 표준기술 개발이 예상된다. 농·축·수산 분야에서 가장 어려운 환경제어인 수질의 센싱을 통한 수집·분석되는 데이터의 활용 및 고장진단의 활용, 예지·제어 기술 등을 기반으로 양식장 유지·보수 및 운영 지능화 서비스가 예상된다.