한국 딜로이트 그룹의 ‘식품의 미래, 식품 생산과 지속가능성(2021)’ 보고서에 따르면, 2050년 세계 인구는 98억 명에 이르고 식품 수요는 현재의 50% 이상 증가할 것이라고 합니다. 온실가스 또한 지구가 받아들이는 한계에 98%까지 도달할 것으로 예상하며 “지구 환경은 버틸 수 있는 한계점에 빠르게 도달하고 있다”고 밝혔습니다.

하지만 농업 인구 고령화와 농지 면적 감소는 더욱 심화될 것으로 예상되는데요. 이에 정밀농업, 수직농업, 무인화 기술 등 농작물의 생산량을 늘리는 동시에 환경에 미치는 악영향을 최소화하도록 디지털 전환(DX)을 통한 첨단 농업 기술의 필요성이 증가하고 있습니다.

DX기술을 활용한 5개 분야의 첨단 농업 기술

농업의 디지털 전환(DX)은 ①농업과 관련한 모든 데이터를 수집/분석해 지능형 서비스를 제공하는 ‘관측 분야’ ②토양 센서로부터 정보를 수집해 토양의 상태를 판단하고 자동으로 비료를 처방하거나 사용법을 제공하는 ‘토양정보 활용 고도화 분야’ ③드론이나 인공위성으로부터 가시광선, 자외선, 적외선, 근적외선, 열화상 이미지 등을 활용해 필지별 작물을 인지하고 식물의 건강 상태와 병해충 감염을 분석하는 ‘병해충 예찰 분야’ ④저수지부터 농지까지 수로의 상태를 인지하고, 농지별 물의 수요를 예측하고, 필지에서 지능형 자동 관수를 하는 ‘물 관리 분야’ ⑤무인 드론, 제초 로봇, 무인 트랙터와 같은 ‘무인 농기계 분야’ 등이 있습니다.

1) 관측 분야

관측 분야에서는 작물의 품질, 기상 상황, 토양 정보, 가격 등 농업과 관련된 모든 데이터를 수집하고, 사용자의 필요에 따라 정보를 가공해 도표나 인포그래픽으로 제공하는 기술이 활용되고 있습니다.

최근에는 농민들 스스로 출하 시기와 양을 조절할 수 있도록 기상 상황과 작물의 성장 데이터를 바탕으로 수확 시기와 수확량을 예측하고, 출하량과 가격의 관계를 분석해 적절한 가격을 제시해 주는 서비스도 개발 중에 있습니다.

2) 토양정보 활용 고도화 분야

토양정보 활용 고도화 분야에서는 토양 센서로 토양의 온도, 습도, 성분 등의 데이터를 수집해 토양의 상태를 실시간으로 모니터링하는 기술이 활용되고 있는데요. 비료가 필요한 경우 관리자에게 알림이 가며, 해당 지역에서 구매할 수 있는 비료를 추천하는 등 고도화된 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 초분광 이미지를 활용해 비료가 환경에 미치는 영향을 분석하고, 비료를 자동 처방해 토양의 화학성 변화를 감시하기도 합니다.

3) 병해충 예찰 분야

병해충 예찰(병해충의 발생이나 증가 가능성을 미리 예측하는 것) 분야는 해충 예찰 기술과 병해 예찰 기술로 나뉩니다.

해충 예찰은 농사를 방해하는 해충과 조류를 감시하는 장비가 중심인데요. 디지털 트랩으로 특정 페로몬에 반응하는 해충을 포집하고, 실시간으로 해충의 개체 수를 파악해 일정 수준에 이르면 자동으로 방재합니다. 조류 퇴치기는 특정 조류를 반경 200M 내에서 감시하고 실시간으로 이미지를 분석해, 감지 시 레이저와 초음파로 조류를 쫓아내는 장비입니다.

병해 예찰은 이미지 및 파장 분석 기술로 농작물의 질병, 영양 상태, 손상 여부 등 다양한 정보를 제공합니다. 국내에서는 한국 식량 과학원에서 식물 파장 분석, 질병 샘플링 등 AI 학습지도를 위한 레이블링 작업을 진행하고 있는데요. 해외의 경우, 미국 마이크로소프트가 2015년, AI 기반의 농업지원 서비스 ‘Farm Beats’의 프로토타입 개발을 시작해 2017년 2개의 농장에서 파일럿 테스트를 진행했습니다. Farm Beats는 센서와 드론 촬영으로 농지와 농작물의 데이터를 수집해 살수, 비료 살포 등을 정밀하게 제어함으로써 수확량을 크게 향상시켰습니다.

4) 지능형 물 관리 분야

지능형 물 관리 분야에서는 저수지부터 최종 필지까지 급수 과정의 모니터링과 제어 기술이 활용되고 있습니다. 토양 내 수분 양을 측정해 적정 수준까지 자동 관수하는 방식은 토양의 성질에 따라 흡수 속도가 달라 불필요한 관수가 발생하기도 하는데요. 최근에는 물의 양을 조절해 간격을 두고 관수하는 시스템이 도입됐습니다. 식물이 필요로 하는 물의 양과 자연 손실 및 증발되는 물의 양을 계산하고, 토양의 수분 상태에 따라 물의 양을 조절하기 때문에 불필요한 관수 없이 최적의 상태를 유지할 수 있습니다.

5) 무인 농기계 분야

한국농촌진흥청이 발표한 농기계의 무인화 단계는 [Level 0: 원격제어 단계] → [Level 1: 직선으로 주행하는 자동 조향] → [Level 2: 자율주행] → [Level 3: 자율 작업] → [Level 4: 사람이 조작이 필요 없는 무인 자율 작업] 단계로 나뉩니다. 현재 국내 무인·자율 주행 농기계의 기술 수준은 자동 조향인 [Level 1] 단계에 머물러있는데요. 반면 해외 일부 선진 기업에서는 자율주행[Level 2] 단계가 상용화됐고, 자율 작업[Level 3] 단계를 연구하고 있습니다.

농업용 드론은 촬영용 드론과 농약을 살포하는 방재용 드론, 비료를 살포하는 시비용 드론 등이 있습니다. 무인 드론은 배터리, 비료, 농약을 스스로 충전하는 보조 시스템이 필요하며, 이와 관련된 드론 스테이션 분야가 지속적으로 발전하고 있습니다.

촬영용 드론은 카메라와 센서로 지정된 토지 면적을 스캔, 매핑, 분석한 후 IT 기술을 이용해 수확량과 품질을 최적화하는데요. 일본의 농업용 드론 제작사 Nileworks는 특수 카메라로 벼 하나하나의 광합성 상태를 관찰하고, 광합성이 부족한 잎은 자동으로 농약을 살포하는 서비스를 제공하고 있습니다.

수확에 활용되는 로봇 또한 활발하게 연구되고 있는데요. 일본과 네덜란드에서는 토마토 수확 로봇이 상용화 단계에 있습니다.

미국의 Bird Control Group은 녹색 레이저 빔을 발사해 농작지로부터 조류를 몰아내는 로봇 ‘Agrilaser Autonomic’을 개발했는데요. 이 로봇은 실제 블루베리 농장에 투입돼 연간 수확량 33% 증가에 기여했습니다.

LG CNS ‘스마트팜 지능화 플랫폼’

이처럼 다양한 농업 분야에서 AI 등 IT 기술을 활용한 디지털 전환(DX)이 활발하게 진행되고 있습니다. LG CNS 또한 농사의 모든 과정을 통합 관리하는 ‘스마트팜 지능화 플랫폼’을 개발했는데요. 스마트팜 지능화 플랫폼은 작물의 생육 상태, 토양, 기상, 온·습도, 병충해 유행 시기 등 농사에 필요한 각종 데이터를 모아 AI로 분석, 최적의 농사 가이드를 제공합니다.

● LG CNS의 스마트팜 지능화 플랫폼이 궁금하다면?

LG CNS는 농업 데이터 수집 항목, 단위, 방법 등을 표준화해 디지털 정밀 농업의 기반을 마련하고 아파트형 스마트팜, 옥상 스마트팜, 첨단 유리온실 등을 구축하며 농업 지능화 사업을 확대해 나갈 계획입니다.

글 ㅣSmart City&Mobility사업담당 디지털스페이스사업팀