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ICT/정보통신 애그테크(AgTech)ㆍ스마트농업 --- [농업에서의 AI 활용 사례 13선]

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2020-04-21 13:50:00
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농업은 일조량이나 강우량, 갑작스러운 병해 등 자연 환경에 크게 좌우되며, 인간의 숙련된 경험이나 지식, 감각을 필요로 하는 산업이었다. 하지만 AI와 첨단 테크놀로지로 인해, 최근 들어 크게 변화하고 있다. 특히 해외에서는 애그테크(Agriculture : 농업과 Technology : 기술의 합성어)라 불리는 분야가 확립되어, 지금까지 인간의 눈으로 판단하던 것이 축적된 빅데이터로 대체되었으며, 뿐만 아니라 인간은 예측할 수 없었던 데이터를 축적하고, 미연에 감지할 수 없었던 이상을 감지하며, 농업의 모든 작업을 AI가 담당할 수 있게 되었다. 이에 해외에서 추진되고 있는 농업에서의 AI 활용 사례를 소개하고자 한다.

 

1. 인공위성이 인간의 눈으로는 파악할 수 없는 정보를 감지

Landsat는 미국 항공우주국의 인공위성이다. 상공에서 촬영한 이미지를 수신함으로써 지구 표면의 환경 데이터를 관측한다. Landsat의 환경 데이터는 특히 개발도상국의 농장을 정비할 때 도움이 될 것으로 기대된다. 예를 들어, 인도에서 가뭄이 일어나 긴급한 지원 및 융자가 필요할 경우, 같은 지역 내에서도 농가가 받는 피해는 서로 다르다. 개발도상국에서는 융자를 실시할 때 판단할 재료가 부족하기 때문에, 그러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.

 

마찬가지로 미국 항공우주국이 인공위성을 활용하는 사례로서, PACE라 불리는 프로그램이 있다. 위성사진을 통해 미생물과 플랑크톤, 산소와 이산화탄소의 농도가 어떤 영향을 미치는지 수집하는 프로젝트이다. 여기에는 인공지능과 클라우드 컴퓨팅에 의해 위성사진을 분석하는 기술인 매크로스코프가 사용된다. 해수 온도가 6℃ 상승하면, 산소의 70%를 생산하는 식물 플랑크톤이 절멸하게 될 가능성이 있다는 데이터가 존재하며, 그 문제를 해결하기 위해 활용될 것으로 기대된다.

 

2. 미국의 농가 중 3분의 1 이상이 이용하는 서비스

Farm Logs는 미국의 벤처기업으로서, 기상 데이터나 위성사진ㆍIoT 디바이스와 같은 다양한 데이터를 바탕으로 작물의 건강 상태나 성장 상황, 토양의 영양 상태, 수확량을 예측하는 등, 다양한 데이터를 농가에 제공하는 서비스를 운영 중이다.

실제로, 미국의 농가 중 3분의 1 이상이 Farm Logs의 서비스를 이용할 만큼 인기를 얻고 있다. Farm Logs Flow는 농업기계에 연결하여 농작업을 더욱 세세하게 기록할 수 있다.

 

 

3. 수확부터 선별까지, 스페인 출신의 놀라운 로봇

스페인에서 농업용 로봇을 제공하는 AGROBOT이 출시한 SW6010에는 광학 인증 기술이 사용되었다. 지금까지는 딸기를 수확할 때 인간의 눈으로 하나씩 익었는지 안 익었는지 확인하면서 따야 했다.

하지만 SW6010은 탑재되어 있는 광학 인증 기술을 통해 모든 각도에서 딸기의 사진을 찍은 다음 익었는지 여부를 로봇이 판단하여 익은 것만 잘라낸다. 또한 크기별로 분류하여 상자에 담는다. 스페인에서는 수많은 상을 수상할 정도로 좋은 평가를 받고 있다.

 

 

4. 더는 인간의 손이 필요치 않은, 자율주행하는 포도 수확 로봇

프랑스의 Wall-Ye는 와인용 포도를 수확하는 로봇을 출시하였다. 포도 역시 지금까지는 사람이 하나씩 익었는지 안 익었는지 확인해야만 했었다. 하지만 이 로봇은 자율주행하면서 포도나무를 둘러보고, 잘 익은 포도를 잘라낼 뿐 아니라, 동시에 너무 많이 자라난 가치를 전정하는 작업도 한다. 로봇에는 카메라 6대가 탑재되어 있으며, 자율주행하면서 포도나무의 형태까지 기억한다.

 

 

5. 인간은 눈치 채지 못하는 위험을 감지, 벌의 안전을 지키는 앱

BeeScannning은 스웨덴의 양봉 농가인 브욘 레만이 연구자들과 함께 개발한 애플리케이션이다. 이 앱은 벌의 콜로니 가까이에 기생하여 생명을 잃게 만드는 진드기인 꿀벌응애와 같은 해충의 징조를, 알고리즘을 통해 찾아내고 조기에 퇴치할 수 있도록 한다. 또한 현재 해충을 처치하는 데 장기적인 효과를 보이는 화학 약품이 만들어지고 있어, 동시에 해충을 연구하는 도구로서도 기대를 모으고 있다.

 

 

6. 양상추 관리가 특기인, 화학물질의 사용을 줄이는 슈퍼 머신

블루 리버 테크놀로지가 만든 LettuceBot은 얼핏 평범한 트랙터처럼 보이지만, 기계학습 엔진이 창작되어 있다. 1분 동안 5천 개의 꽃봉오리를 촬영하여 자라나기 시작한 양상추의 간격이나 모양을 인식하고, 6mm 이내의 오차로 잡초를 확인하여 제초제를 살포한다. 또한 양상추가 많이 심긴 부분에도 제초제를 살포하여, 영양분이 잘 전달되도록 성장을 돕는다. 지금까지는 사람이 직업 농약을 살포해야만 했던 제초 작업을, LettuceBot에 일임할 수 있으며, 더불어 화학물질의 사용량을 90% 절감할 수 있다.

 

 

7. 커피 농가의 생활을 보장하는 계량 머신

미국의 Bext360은 저울처럼 생긴 모바일 로봇을 만들었다. 이 로봇은 커피콩의 품질을 분석하고 계량하며, 품질이 좋은 콩을 분별해낸다. 그리고 상ㆍ중ㆍ하로 마크를 붙여 평가한다. 또한 Bext360은 공정한 가격을 교섭하는 앱도 제공한다. 커피 재배로 생계를 이어가는 농가는 하루에 2달러 이하로 생활한다는 데이터가 있는데, 이러한 로봇이나 앱을 통해 부당한 중간착취를 철폐하고, 공정한 거래를 추진할 수 있을 것으로 기대된다.

 

8. 이제 사람은 필요 없다?! 이스라엘의 꿈의 프로젝트

이스라엘의 벤처기업 Prospera Technologies는 일체의 농장 관리를 AI에 일임하려 하고 있다. 농장에 설치된 센서와 카메라가 기온ㆍ습도는 물론, 작물의 건강 상태와 병충해 등을 감지하고 그에 대응하여 수분이나 비료, 채취 시기 등을 판단할 뿐 아니라, 수확량을 예측하는 시스템도 개발하고 있다. 이스라엘은 관개 기술로 인해 식량 자급률이 95%에 육박하는 농업대국이므로, 이러한 완전 자동 관리를 실현하는 데 있어 많은 기대가 모아지고 있다. Prospera Technologies는 현재 식물의 위기를 감지하여 대처하는 시스템을 개발하는 데 성공하였으므로, 앞으로도 새로운 기술을 많이 만들어낼 것으로 보인다.

 

 

9. 양치기 개의 역할까지 로봇이~

시드니대학의 준교수 켄들러 케리스크가 개발한 로봇은, 소를 쫓아다니는 약간 특이한 로봇이다. 호주는 광대한 토지를 갖고 있기 때문에, 소를 방목하여 기른다. 여유로워 보이지만, 해가 지면 소들을 원래 있던 우리 안으로 돌려놓아야 한다. 아마도 개가 양을 쫓아다니며 우리로 유도하는 모습을 어디선가 본 적이 있을 것이다. 이 로봇이 바로 그와 같은 역할을 한다. 한 마리만 낙오되어도, 로봇은 놓치지 않는다. 언제까지고 소의 뒤를 쫓아다닌다.

 

 

10. 마치 살아있는 것 같은 로봇암

미국의 하버드대학이 개발한 ‘soft gripper’라 불리는 로봇암용 그리퍼는 내부에서 공기압을 조절하여 마치 살아있는 것처럼 자유자재로 움직여, 대상물을 부드럽게 잡는다. 지금까지의 로봇암은 힘 조절을 잘 하지 못하여 찌부러뜨리거나 힘이 없어 놓치는 경우가 많았지만, 이것은 마치 사람의 손처럼 잡기 때문에, 섬세한 작물을 수확하는 등 다양한 상황에서 이용될 수 있을 것으로 보인다.

 

 

11. 컴퓨터가 제어하는 채소 재배

미국의 매사추세츠대학의 미디어 연구소의 소장인 칼렙 하퍼는 조금 색다른 제안을 한다. 즉 채소든 과일이든 식물을 기르려면 흙이 필요하지만, 그와는 달리 컴퓨터가 제어하는 환경에서 재배한다는 개념이다.

하퍼의 말에 따르면, 식물의 맛을 결정짓는 가장 큰 요인은 생육 환경이라고 한다. 즉 생육 환경을 똑같이 재현할 수만 있으면, 어디에서든지 맛있는 채소를 길러낼 수 있다는 것이다. 기존의 농업에 대한 개념을 완전히 뒤엎는 아이디어인데, 만약 이것이 실현된다면 농업에 필요한 지식이나 경험ㆍ감 같은 요소들을 축적하고 공유하여, 어디에서든지 맛있는 채소를 먹을 수 있게 되지 않을까?

 

 

12. 삼림의 파괴를 감시할 때에도 AI가 활약

WRI(세계자원연구소)는 빅데이터를 취급하는 미국 기업 Orbital Insight와 제휴를 맺어, 삼림 파괴를 감시하고 예측하려는 시도를 하고 있다. 인공위성이 촬영한 방대한 데이터를 인공지능이 분석하여, 새로 만들어지는 도로나 삼림 벌채의 징후를 미리 파악하고, 어떤 숲이 위협에 처해질 가능성이 있는지 예측한다. 그 결과는 당국에 제공되며, 개발 활동 등을 저지하는 데 이용된다. 인간은 관찰할 수 없는 움직임을 예측할 수 있는 것은 AI 덕분이라 할 수 있다.

 

13. 병해에 대한 판단까지 AI

미국 펜실베니아대학의 물리학자와 연구팀은 컴퓨터에게 5만 개의 이미지를 학습시켜, 식물의 건강상태를 식별하도록 만들었다. PlantVillage는 인공지능이 더 많은 것을 배우도록 하는 애플리케이션으로서, 전 세계의 농가가 병해를 입은 작물의 데이터를 사진을 찍어 게재한다. 그것을 전문가가 진단한 후에 데이터로서 축적해 나간다. 앞으로는 병해를 입은 식물에 신속하고 적절한 조처를 취할 수 있도록, 인공지능이 병해를 알려줄 수 있을 것으로 기대된다.

 

 

 - <정리> -

해외에 확립되어 있는 애그테크로 인해, 지금까지 오랫동안 확립ㆍ축적되어 온 지식과 데이터를 계속해서 학습하여 인공지능에 집약되고 있다. 그 결과, 인간이 눈으로 보고 판단하는 시대에서, AI가 카메라를 통해 보고 판단하며, 분석하고, 예측하는 시대로 변화하고 있다.

이러한 흐름으로 인해, 생산 효율이 향상되는 것은 물론, 병충해에 대해 조기에 대처하고, 생산물의 품질이 향상되며, 인간이 하던 수확 작업까지 AI가 담당하게 된다.

앞으로도 농업 분야에 도입되는 AI는 애그테크를 통해 발전될 것이다. 앞으로 얼마나 더 편리해질지 귀추가 주목되는 바이다.

 

출처 : https://itiger.jp/case/752.html

 

 

 

관련도서 : 4차 산업혁명 시대의 총아, 애그테크스마트농업의 핵심기술 개발동향과 시장 전망

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=83658&goods_bu_id=

 

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