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ICT/정보통신 애그테크(AgTech)ㆍ스마트농업 --- ‘농업 빅데이터’를 실현하기 위한 과제

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2020-04-21 15:05:00
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‘농업 ICT에서 중요한 것은 케이싱(Casing)이다’라는 말은, 농업 영역에서의 ICT 활용을 전문으로 하는 후카츠 토키히로(深津時広) 박사가 한 말이다. 농업 ICT에 대한 기대는 2000년대 초부터 시작되었는데, 생각보다 많이 발전되지는 못했다. 솔루션을 제공하기 위해 노력하는 IT 벤더와 과제를 가진 농가를 구분 짓는 것은 무엇일까? 농업 ICT를 진행할 때의 어려움 및 농업 빅데이터를 활용하는 좋은 사례를 후카츠 박사에게 물어보았다.

 

1. 온도와 기온은 다르다

농업ㆍ교육ㆍ의료 분야는 오랫동안 IT 업계를 꺼려왔다. 이러한 분야에서 ICT를 활용하는 것은 행정 및 IT 벤더에 의해 큰 기대를 불러일으키고 있음에도, 생각만큼 진전이 없거나 실증실험에서 그치는 경우가 많았다. 한편, 최근 빅데이터ㆍIoTㆍ인공지능과 같은 새로운 기술의 활용이, 이러한 분야에 큰 변화를 가져올 것이라는 기대가 다시금 높아지고 있다.

 

이 글에서는 농업에서의 ICT 활용 가능성과 그 과제에 대하여, 국립 연구개발법인 농업ㆍ식품산업기술 종합연구기구 농업기술혁신 공학연구센터 상급 연구원인 후카츠 토키히로 박사와의 인터뷰 내용을 통해 소개하고자 한다. 후카츠 박사는 농업 분야에서의 데이터 활용을 전문으로 하고 있다. 또한 후카츠 박사는 과학기술 진흥기구 전략적 창조연구추진사업 CREST의 농업 빅데이터 프로그램의 주요 공동 연구자이다.

 

“농업에 대한 연구는 120년의 역사를 갖고 있으며, 그 동안 다양한 모델이 만들어져왔다. 그것을 무시하고 최신 방식을 사용하여 단순히 농장을 계측하기만 하는 것만으로는 시책에 반영할 수 없다.” (후카츠 박사)

 

모델이란, 벚꽃의 개화시기를 예상하는 것 등을 말한다. 매일의 평균 기온을 적산하고, 그 적산 예측값을 통해 개화시기를 예측한다. 이러한 모델을 다양한 작물ㆍ품종ㆍ환경ㆍ목적에 따라 오랜 세월 동안 필요시 되었다. 농업 데이터를 수집하는 데에는 시간이 많이 걸린다. 예를 들어, 기온과 개화의 관계를 확인하고자 한다면, 1년에 한 쌍의 조합만 데이터로서 취득할 수 있다. 태풍 등으로 인해 작물이 피해를 입기라도 하면, 그 해는 데이터를 얻을 수 없다. 그 결과, 하나의 모델을 만들려면 5년, 10년 정도의 시간이 걸린다. 지금 사용되고 있는 다양한 모델들은 모두 이러한 고난을 극복하면서 오랜 세월에 걸쳐 만들어졌다.

 

또한 모델이 어떻게 구축되었는지 그 배경을 파악하지 못한 채, 새로운 계측기기로 데이터를 수집할 수 있게 되었다고 해서, 데이터를 수집하기 위한 계측 방법을 자주 변경할 수도 없다.

 

예를 들어, 어떤 해충의 발생을 예측할 때에는, 농업 시험장의 보급자가 ‘벌레 잡는 망을 수평으로 5번 휘둘러 수집한 수로 삼는’ 등의 방법을 사용한다. 구식이긴 하지만, 이것이 전년도와 비교할 때의 표준적인 방법이다. 더 좋은 방법이 있을 지도 모르겠지만, 갑자기 최신 방식으로 측정한다고 해도 과거 100년간 축적된 데이터와 정합하지는 않는다. 모델과 정합이 이루어지지 않으면, 그 계측값이 어떤 의미를 가지는 데이터인지 해석할 수 없다. 그러면 어떤 시책을 강구해야 하는지도 알 수 없으므로, 데이터는 무용지물이 된다.

 

이러한 상황을 무시하고 새로운 방식을 제안하거나 외부 데이터와 연계하려고 하면 목적에서 벗어나게 될 수 있다.

 

예를 들어, 농업과 기후는 떼려야 뗄 수 없는 관계에 있는데, 기상청이 운용하는 관측 시스템의 데이터는 농업에서의 이용을 주목적으로 하지 않기 때문에, 그대로 농업에서 활용할 수는 없다. 관측 시스템에서는 농업 현장에서 필요한 지표 중 하나인 온도는 측정하지 않는다. 또한 일조시간은 계측하지만, 이것은 광합성을 할 수 있는 일사량을 의미하는 것이 아니므로 활용할 수 없다.

 

한편, 기온 역시 반경 약 20km마다 한 지점씩 계측하기 때문에, 현장에서 사용하기에는 오차가 너무 크다.

 

“어떤 농장에서 가까운 두 지점의 관측 시스템 기온과 그 농장이 실제로 관측한 기온을 비교하였는데, 월평균 0.5~0.8도나 차이가 있었다. 0.5도의 차이라 해도, 적산 기온을 생각하면 매우 큰 오차가 된다.”

 

기온의 0.5도 차이가 별다른 영향을 미치지 않는 업계도 있지만, 그것을 적산하여 활용하는 농업 현장에서는 심각한 오차가 된다.

 

2. 현장의 농작업에 의거한 ICT 활용

농업 현장은 영리 업무이다. 따라서 ‘정확한 데이터를 획득하는 것’이 첫 번째 목표가 될 수는 없으며, 업무를 방해하는 데이터를 수집해서는 안 된다. 측정하는 쪽에서는 농장ㆍ밭 안에 측정기기를 설치하고 데이터를 수집하고 싶겠지만, 항상 그렇게 할 수 있는 것은 아니다.

 

예를 들어, 벼농사에서는 수온과 수심이 벼의 병해와 밀접한 관련이 있다. 수심이 깊어지면 ‘감기에 쉽게 걸리지 않아’, 병해를 입지 않는다. 수온이 낮은 도호쿠 지역은 ‘감기에 걸리기 쉬운’ 환경이기 때문에, 다소 방해가 된다 해도 수온ㆍ수심을 측정하기 위해 센서를 설치하려 한다. 한편 간토 지역은 수온이 높아 ‘감기에 쉽게 걸리지 않기’ 때문에 작업에 방해가 되는 센서를 설치하는 데 있어 소극적이며, ‘현장의 농작업을 방해하지 않는 선에서 이용할 수 있는 것이 중요시’된다.

 

또한 작업에 방해가 될 정도로 큰 측정기기는 당연히 안 되고, 작은 것이라 해도 여전히 꺼려한다. 쉽게 잃어버릴 수 있는 작은 측정기기는 농작업 도중에 망가져서 농작물에 섞여 들어갈 수 있기 때문이다. 식품을 취급하기 때문에 이물질은 싫어한다.

 

후카츠 박사는 ‘농업 센서 네트워크에서는 현장에서 농가의 작업을 방해하지 않는 선에서 이용할 수 있는 것도 중요하다’고 말한다.

 

3. 농업 분야에서의 IoT 활용의 성패를 좌우하는 것은 ‘케이싱(Casing)’이다

또한 후카츠 박사는 ‘농업 ICT에서 중요한 것은 케이싱(Casing)’이라고 말한다. 케이싱이란 케이스(용기)에 센서와 같은 기기를 담는 것을 말한다.

 

왜 케이싱이 중요할까? 농업 현장은 실험실과 같이 안정적인 환경이 아니며, 비ㆍ바람ㆍ일사량ㆍ먼지ㆍ벌레 등 다양한 영향을 미치는 요인들이 섞여 있는 야외에 있기 때문에, 정확하게 측정하면서도 측정기기를 보호해야 한다. 예를 들어, 측정기기에 있어 벌레는 천적이다. 케이스를 천으로 덮어도 전자기기의 열로 인해 작은 벌레가 찾아온다. 벌레가 내부로 침입하면 전자기기는 합선을 일으킬 수 있다. 또한 벌레를 먹이로 삼는 생물이 천을 찢고 침투할 수 있다. ‘케이싱을 제대로 확립하지 못했던 10여 년 전에는 측정기기 속에서 5마리의 도마뱀이 나온 적도 있었다’라고 말한다. 물론, 더 큰 야생 짐승이 기기를 망가뜨리는 것도 막아야 한다.

 

그렇다고 해서 완전히 밀폐해 버리면 열이 갇히게 되어, 안에 있는 전자기기에 악영향을 미치게 된다. 또한 케이블류의 사용 및 점검성이라는 관점에서도 완전히 밀폐하기는 어렵다.

 

이렇게 케이싱까지 고려해야만 비로소 연속적으로 데이터를 수집하고 그 데이터를 업무에서 활용할 수 있다.

 

4. 어떠한 시책에 활용할 수 있을까?

작물이나 농장의 상태를 측정한다 해도, 그것을 시책으로 연결시키지 못하면 의미가 없다. 예를 들어, 물을 뿌리는 설비가 없는 광대한 양상추 밭에서는, 가령 토양 수분이 적다는 사실을 알았다고 해도 손을 쓸 도리가 없다. 손을 쓸 수 없다면 측정한다 해도 의미가 없다. 데이터를 수집하고 분석하여 그 결과를 시책에 활용할 수 있어야 한다. 시책에 활용한다는 것은, 경제활동으로서 농업을 수행하는 사람의 입장에서는 경제적인 효용을 얻는 것을 의미한다. 데이터를 시책과 효용으로 연결시킨 두 가지 사례를 살펴보자.

 

사례1. 약제 살포 시기 예측

밀이 걸리는 병해 중 하나로 붉은곰팡이병이 있다. 붉은곰팡이병을 예방하는 약이 있는데, 방제하기에 적합한 시기에 살포해야만 한다.

 

붉은곰팡이병의 예방약은 밀꽃이 폈을 때 살포하는 것이 효과적이며, 개화일과 방제일이 어긋날수록 발병 확률이 높아진다. 일주일이 어긋나면 발병률은 2배가 된다. 이렇듯 약제를 살포할 때에는 밀의 상태를 측정하고 그것을 바탕으로 개화시기를 예측해야 경제적 효용이 발생한다.

 

왜냐하면 전문 약제 살포 업자에게 의뢰하는 비용은, 사전 예약 시기에 따라 크게 달라지기 때문이다. 개화시기를 예측하여 일찍부터 예약해 놓으면 저렴한 비용으로 의뢰할 수 있지만, 직전에 의뢰하면 비싸진다. 반대로 개화시기 즉 약제를 살포하는 시기를 예측한다면, 저렴한 비용으로 서비스를 이용할 수 있다. 상태를 측정하고 예측한 결과를 약제 살포라는 시책에 활용되어, 경제적인 효용을 줄 것으로 기대되는 바이다.

 

사례2. 최적의 관개ㆍ시비

약제뿐 아니라 물을 주는 것 역시 최적화해야 하는 시책이다. 귤 등을 기를 때에는 완전히 말라버리기 직전까지 물을 주지 않아야 과일이 더 달아진다. 나무뿌리 부분에 비닐을 깔고, 그 아래에 점적관수 튜브를 설치하여 필요에 따라 물을 주면 과일의 당도가 올라간다. 이것을 점적관개라고 하는데, 이는 토양의 상태를 측정하여 물주기를 피드백하는 사례라 할 수 있다.

 

물주기와 마찬가지로 시비(비료를 뿌리는 것) 역시 최적화해야 하는 대상이다. 예를 들어, 트랙터에 센서를 부착하여 토양 속 질소의 양을 자세히 측정하고, 이듬해에는 질소 함유량이 적은 부분에만 시비할 수 있다. 비료를 너무 많이 주면 토양을 해칠 수 있기 때문에, 이렇게 필요한 부분에만 시비하는 것은 좋은 시책이라 할 수 있다.

 

5. 그 밖의 현실적인 ICT 활용

최근 ICT가 발전함에 따라 다양한 데이터를 손쉽게 측정할 수 있게 되었다. 하지만 무엇을 위해 데이터를 측정하는 것인지를 확실히 해야만 한다. 예를 들어, 새롭게 수집할 수 있게 된 데이터를 예측 모델에 이용하고자 한다면, 그 모델을 도출해내는 데 사용되던 데이터가 어떻게 측정되어온 것인지를 명확히 해야 한다.

 

후카츠 박사는 ‘저렴하고 편리한 테크놀로지의 등장은 농업 ICT에 있어서는 순풍과 같다. 하지만 농작물을 천편일률적으로 생각하여 있지도 않은 과제를 해결하려고 ICT를 활용해서는 안 된다. 현장에 맞는 현실적인 연구ㆍ시책을 만들어야 한다. 그러기 위해서는 현장에 맞는 형태로 튜닝하기 쉬운 시스템을 제공하는 것 또한 중요한 테마라 할 수 있다’고 말한다. 후카츠 박사는 현재 튜닝하기 쉬운 시스템으로서, 제조사에 의존하지 않는 오픈 하드웨어를 개발하고 그것을 운용하는 방법을 공유하고자 하고 있다.

 

지금까지, 후카츠 박사와의 인터뷰 내용을 소개하였다.

 

같은 제조업이라 해도 반도체와 조선(造船) 현장이 같은 과제를 갖고 있지는 않다. 농업도 마찬가지이다. 취급하는 품목, 사업주체의 규모, 지역성에 따라 서로 다른 과제를 가진다. 각각의 사업주체가 직면해 있는 구체적이며 효용과 직결되는 과제를 해결해야 한다.

 

농업 종사자의 고령화, 노동력 부족, 생산비용 및 유통비용의 증가 등, 농업을 둘러싼 과제는 많이 있다. ‘저렴하고 편리한 테크놀로지’는 다양한 과제를 해결하기 위해 활용될 것으로 기대된다.

출처 : https://wisdom.nec.com/ja/business/2017102001/index.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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