일본은 4차 산업혁명의 기반기술인 인공지능(AI), IoT, 빅데이터, 로봇 등을 농업분야에 활용해 스마트팜의 실현을 촉진하고 생산현장뿐 아니라 공급사슬 전체의 혁신을 통해 새로운 가치를 창출해 가는 것으로 알려졌다. 이는 일본 농림수산성의 스마트농업 실현을 위한 연구회 자료 등을 통해 부각됐다.

IoT는 센서 등에 의해 다양한 정보를 데이터화하고 네트워크 연결로 자유로운 정보교환을 촉진해준다. 대량의 빅데이터의 실시간 분석은 새로운 가치 창출을 가능케 한다. 인공지능은 기계가 스스로 학습해 인간을 뛰어넘는 고도의 판단수행을 하고 있다. 로봇을 통해 다양하고 복잡한 작업도 자동화가 가능해질 수 있다.

이에 따른 농업부문의 기대 효과는 생산성의 비약적 상승은 물론 공급사슬 전체를 최적화하고 스마트팜을 조기에 실현해 새로운 가치 창출로 나가게 한다는 것이다.

농기계업계와 연관이 높은 스마트팜의 미래상은 GPS자동주행, 농기계 야간주행 등 농작업의 한계를 파괴한다는 것이다. 노동력 투입은 최소화해 대규모 생산 실현을 가능토록 한다. 또한 센서와 축적된 데이터를 바탕으로 작물의 잠재능력을 최대한 끌어올려 수확량 증가와 고품질을 실현한다. 어시스턴트 수트나 로봇을 이용한 자동화를 통해 힘들고 위험한 농작업에서 해방될 수 있다. 또 농사 노하우의 데이터화로 초보자도 쉽게 농업에 입문할 수 있게 된다. 클라우드 시스템으로 언제 어디서나 생산관련 정보를 확인해 소비자에게 신뢰를 주는 것도 빼놓을 수 없다.

농업에서 인공지능이나 IoT 활용의 예는 다양하다. 빅데이터 해석을 바탕으로 한 재배관리에서 시각화를 통한 정밀관리로 나아가고 있다. 인공지능으로 복잡한 작업을 로봇화해 예를 들어 빨갛게 익은 토마토를 확인·수확하는 일도 가능하다. 화상으로 병해충을 조기 발견할 수도 있다. 자율적 판단을 하는 농기계 자동·고도화는 주행경로에서 사람 확인시 기계가 정지하는 능력으로 확장된다.

생산~유통·가공까지 데이터 수집·정비
인공지능과 IoT는 데이터의 완전한 활용으로 빅데이터 형성이 관건이 된다. 이때 데이터 활용과 빅데이터를 위한 표준화와 플랫폼 형성이 필요하다. 논, 밭 등에 센서를 설치하고 IoT에 의해 정보를 수집하는 환경 정비도 기본이다. 데이터를 생산~유통·가공까지 상세하고 폭넓게 수집하고 정비 가능한 구조가 돼야 한다. 또 표준화 가이드라인의 충실한 실천과 함께 다른 시스템 간의 데이터 연계가 가능한 플랫폼 형성도 중요하다.

농업인이 가진 테이터를 플랫폼 상에 축적하기 위해서는 농민들에게 이익이 돌아가는 구조를 구축하고 소유권 소재의 정리, 데이터 이용규칙 정비, 데이터의 효율적인 수집방식 검토도 필요하다. 통신과 기타 선진 기술을 최대한 활용해 센서 등의 저비용화가 추진돼야 할 것이다.

로봇 기술이나 인공지능의 자동화 기술에 대한 안전성 확보와 책임 소재에 대한 정리도 반드시 필요하다. 또한 민관을 통틀어 농업 분야 AI 인재가 절대적으로 부족하므로 농업현장과 AI, IoT를 통합할 수 있는 인재의 육성도 급선무다.

일본 농림수산성은 지난해 ‘혁신적인 기술 개발·긴급 전개 사업’ 중 ‘인공지능 미래농업 창조 프로젝트’ 연구사업을 공모했다. ‘일본재흥전략 2016’은 인공지능과 IoT, 빅데이터, 로봇 등을 활용한 4차 산업혁명을 추진하고 있다. 타 산업에서 활용되고 있는 최신기술을 농업 분야에 활용함으로써 생산성을 향상하고 농업의 성장산업화를 견인하고자 하는 것이다.

AI를 활용한 병해충 조기 진단 기술 개발도 연구사업 공모로 진행됐다. AI를 활용해 병해충을 조기 진단하고 피해대책을 지원하는 기술 개발을 추진함으로써 경험 적은 신규 농업인 등이 테블릿 단말기 등을 이용해 병해충을 정확히 판별하고 적절한 대책을 강구토록 했다.

세부과제는 ‘병해충이나 그 피해를 받은 농작물의 화상 정보 등을 축적해 데이터베이스 구축’, ‘축적된 데이터를 AI에 학습시키고 병해충을 구분해내는 기술 개발’, ‘병해충 진단 기술에 의한 저렴한 서비스를 이용자에게 제공하기 위해 사용하기 쉽고 범용성이 높은 응용 프로그램 등을 포함하는 시스템 개발’이다.

최종목표는 2020년까지 7000종 이상의 이미지 등을 포함하는 데이터베이스를 정비하고 이를 바탕으로 AI를 활용한 병해충의 조기 진단을 통해 피해를 최소화하는 기술을 개발하는 것이다.

AI을 활용한 토양병해 진단 기술의 개발도 공모과제로 진행됐다. 토양 미생물의 유전자 정보 등을 이용해 발병 위험을 재배 전에 판단할 수 있게 해 토양 병해의 발생을 미연에 방지하고 피해를 최소화하는 기술을 개발한다. 최종목표는 2021년도까지 5종류 이상 주요 토양 병해에 대해 농민이 발병 리스크 진단 결과를 토대로 위험 정도에 따른 적절한 대책을 강구할 수 있도록 하는 기술 개발이다.(KREI 미래정책연구실 자료 참조)

이은원 l wons@newsfm.kr