[환경미디어= 이지윤 기자] 4차 산업혁명 시대의 산업 구조는 △사물인터넷(IoT) △빅데이터 △클라우드 △인공지능(AI) 등 모든 정보와 기술이 합쳐진 형태를 띠게 될 전망이다. 특히 농수산업은 인공지능을 활용하면 업무 생산성을 높여 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 분야로 크게 주목받고 있다. 인공지능을 활용한 우리나라의 농수산업 현황을 짚어본다. 

 

농촌에서 꽃피는 ‘스마트팜’
인공지능 시대가 도래했으나 데이터 활용은 어려움을 겪고 있다. 개인정보보호 및 보안 등의 문제가 있기 때문이다. 그러나 농업 분야는 개인정보가 없으며 수집이 쉽고 활용도가 매우 넓어 최근 인공지능을 적용하기 위한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 농업계에는 이미 △농업용 인공지능 △종자와 농약 살포용 드론 △무인 트랙터 △자동 제초 로봇 등의 기술이 속속 등장하고 있다.

무엇보다 주목받고 있는 것은 ‘스마트팜’이다. 스마트팜은 농‧림‧축‧수산물의 생산, 가공, 유통 단계에서 정보통신기술을 접목해 지능화된 시설농장이다. 여러 기술을 이용해 농작물, 가축 및 수산물 등의 생육 환경을 적정하게 유지‧관리하고, PC와 스마트폰 등으로 원격에서 자동 관리할 수 있어, 생산의 효율성뿐 아니라 편리성도 높일 수 있다.
우리나라의 스마트팜 보급 및 확산은 정부의 국정과제로 관리되고 있고, 2015년부터 농촌진흥청을 중심으로 스마트팜 3단계 기술개발 전략이 추진되고 있다. 지난 2018년까지 한국형 스마트팜 연구개발을 통해 단동 및 연동형 비닐온실에 적합한 1세대 한국형 스마트팜 모델 기본형 1종, 선택형 3종을 완성하기도 했다. 더불어 농림식품기술기획평가원은 대학과 연구소, 종자업체, 농식품업체, 농업법인 등에 연구개발자금으로 매년 2000억 원 안팎을 지원하고 있다. 이처럼 다양한 지원을 통해 우리나라 스마트농업의 시장규모는 2016년 4조1699억 원으로, 매년 14.5%씩 성장해왔다.
지난해에서는 스마트 농기계 기술이 공개되기도 했다. 5G 기술을 이용한 자율주행 트랙터는 스마트폰이나 태블릿의 앱을 통해 경로를 설정하면 정확한 위치로 이동해서 논밭을 경작한다. 트랙터에 설치된 사물인터넷 센서는 장비 상태를 실시간으로 알려주고, 증강현실로 구현된 매뉴얼을 보며 간단한 정비도 할 수 있다.
농기계에 자율주행을 더하는 연구는 국립농업과학원을 중심으로 이뤄지고 있다. 1999년에는 원격지에서 영상과 조이스틱을 이용해 트랙터 운전이 가능한 모델을, 2014년에는 궤도형 벼농사용 제초로봇을 만들었다. 2018년에는 기존 승용관리기와 부품을 호환할 수 있는 바퀴형 벼농사용 제초로봇을 개발하기도 했다. 2016년부터는 사과 과수원용 자율주행 로봇 플랫폼 개발에 착수, 성과물을 내놓기도 했다.
지난해 국내 자율주행 이양기 판매 대수는 200여 대였고, 올해는 1000여 대가 공급될 예정이다. 여러 명이 하던 작업을 1명으로 줄일 수 있고, 인건비 절감, 이양기 사용일수 등 경제성이 충분해 자율주행 농기계 관련 시장이 커지고 있다.

바다 위 산업혁명 ‘아쿠아팜’
수산양식에도 인공지능이 적용된다. 지난해 해수부 등 관계부처는 ‘아쿠아팜4.0 추진전략’을 마련했다. 아쿠아팜은 수산양식에 빅데이터와 인공지능 등 ICT 신기술을 융합해 혁신적 원가절감과 새로운 시장 수요 창출을 도모하는 연구‧개발 실행전략이다. 양식 선진국인 노르웨이는 지난 30년간 기술혁신으로 연어 양식 생산원가를 70% 절감하고 수출을 10배 이상 성장시켰다. 정부는 2021년부터 2030년까지 6000억 원 규모의 예산을 투입한다. 2030년까지 주요 양식품목의 생산원가를 절반 이하로 절감, 10조 원 상당의 신시장 창출 등이 목표다.
아쿠아팜은 데이터 측면에서 양식 산업의 분산된 데이터를 디지털‧표준화해 하나의 클라우드 플랫폼으로 통합한다. 이미 구축돼 온 정보까지 통합‧표준화해 다양한 연구자와 관련 기업에 공유되도록 하는 것이다. 수질‧생육‧기기 데이터를 바탕으로 최적의 사육 알고리즘을 도출해, 지능형 양식장 제어를 통해 폐사율을 감소시키는 등 생산원가도 낮춘다.
양식장은 정부가 주도하는 스마트 양식 테스트베드를 통해 고품질 데이터를 축적해 초기 서비스를 개발하고 단계적으로 민간 양식장에 표준화 기술‧설비를 보급하며 데이터를 공유한다. 더불어 가상양식장 시스템도 개발해, 일반양식 어민도 단말기를 통해 디지털 기술을 쉽게 배우고 사용할 수 있도록 할 방침이다.
해수부는 지난해 ‘해양수산 스마트화 전략’을 발표하기도 했다. 해양수산 스마트화 전략은 ‘스마트 해양수산 선도국가 도약’이라는 비전 아래 △2030년까지 자율운항선박 세계시장 50% 점유 △스마트양식 50% 보급 △사물인터넷 기반 항만 대기질 측정말 1000개소 구축 △해양재해 예측소요시간 단축 △해양수산 통합 빅데이터 통합 플랫폼 구축 등을 목표로 하고 있다. 더불어 △해운‧항만 △수산 △해양공간 등 3대 분야를 중심으로 4차 산업혁명 핵심기술의 적용 가능성, 현안‧문제 해결 가능성, 국민‧종사자에게 제공하는 가치 등을 고려한 9대 핵심과제 및 25개 세부 추진과제 제시와 단계별 이행계획 실행방안을 담았다.
위와 같은 핵심과제를 추진하는 과정에서 생성된 데이터는 △해운‧항만 △수산 △해양공간 3대 빅데이터 통합 플랫폼을 구축하는데 사용되며, 핵심과제 이행에 필요한 법령‧제도 개선, 기술‧장비 표준화 등의 기반 조성과제도 병행해 추진된다.

데이터 표준화 작업 필요
인공지능을 농수산업에 적용하기 위해서는 기술과 함께 이를 뒷받침할 수 있는 정보가 제공돼야 한다. 농수산 분야 인공지능 학습과 활용 데이터 구축이 농수산 분야 인공지능시스템 구축 못지않게 중요하다는 것이다. 그러나 현재 우리나라 데이터 구축 현황은 농수산업 선진국과 비교해봤을 때 턱없이 부족한 실정이다. 이에 농촌진흥청 ‘농업 분야 인공지능을 위한 데이터 구축’ 보고서에서는 데이터 구축을 위한 해결책을 제시했다.
농업 분야 인공지능을 위한 기반 데이터 구축을 위해서, 사진 데이터의 구축과 데이터 인프라 구축은 필수다. 그러나 현재 농촌진흥청의 기초 데이터는 배경이 다르고, 해상도 역시 매우 낮아 인공지능 학습 환경에 활용되기에는 어려움이 있다. 농촌진흥청은 각각 단계별로 적정 수준의 이미지를 수집해야 한다. 이러한 이미지 데이터를 사람이 구축하기에는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이를 위해서 간편하게 정보를 구축하고 이에 대한 메타정보를 입력할 수 있는 환경이 마련돼야 한다. 자동화를 통해 인공지능 학습에 영향을 줄 수 있는 데이터를 구축할 경우 향후 인공지능이 활용할 수 있는 데이터를 보다 빨리 구축할 수 있다.
표준화된 데이터 저장소와 연계 방법도 제시돼야 한다. 어느 한 국가나 기관, 개인의 노력만으로는 방대한 데이터를 구축하기 어렵기 때문이다. 표준화된 데이터 저장소, 정보를 유통하기 위한 표준화된 지식체계, 각 체계 사이의 연계점이 마련된다면 인공지능의 성능을 더욱 빠르게 개선할 수 있다.
농수산업을 발전시키기 위한 인공지능 연구들은 빠르게 진행되고 있다. 인공지능 기술은 농수산업 분야의 생산적 혁신, 비용 혁신을 이룰 것이며 잘 정제된 데이터는 기술의 혁신을 도울 것이다. 

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