[기고] 데이터 활용한 똑똑한 스마트팜이 되려면

전 세계적으로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 로봇 등 4차 산업혁명 기술과 농업이 융합된 스마트농업(스마트팜)이 빠른 속도로 발전하고 있다.

스마트팜은 정보통신기술(ICT)을 농업과 접목해 자동으로 농작물 및 가축을 최적화, 자동 관리할 수 있는 시스템이다. 기존 농사가 노동력, 지식, 경험에 의해 이뤄졌다면 스마트팜은 파종부터 수확까지 생육 상황, 수확량, 병해충 예측 및 제어가 가능한 농업을 말한다.

국내에서도 농업인구는 지속적으로 감소하는 반면 고령화 농업인구는 꾸준히 증가하고 있다. 또 지구온난화 등 기후변화 및 인건비 상승에 따라 생산 여건이 저하됨에도 불구하고 신선식품이나 안전 농산물의 소비자 수요는 증가하고 있어 이에 대한 해결 방안으로 노동력을 줄이고 생산성을 높일 수 있는 스마트팜의 필요성이 커지고 있다. 특히 귀농인이나 청년농업인에게는 부족한 농사 경험을 보완할 수 있고 농사 실패의 위험 부담을 줄일 수 있는 기회가 될 수 있다.

미국, 네덜란드, 일본 등 선진국에서는 이미 수십년간 축적한 데이터와 전문가 분석을 통해 농업인들이 스마트폰 앱과 연동, 손쉽게 스마트팜 서비스를 사용하고 있다.

우리나라는 소규모 농업이 대부분이고 온실의 형태나 지형 등 시설 환경이 다르기 때문에 자체 농업 데이터를 확보해 국내 환경에 맞는 한국형 스마트팜의 개발 및 보급이 필요하다.

농업인이 만족하는 똑똑한 스마트팜이 되기 위해 가장 중요한 것은 활용 목적에 맞는 데이터를 수집해야 한다. 농산물의 생산 단계에서 잎의 수, 가지의 수, 과실 수확량 등 작물의 생육 정보와 작물별로 다양하게 발생하는 병해충 정보부터 수확, 판매, 유통에 이르기까지 전 과정에서의 데이터와 이미지가 구체적이고 정확하게 데이터 플랫폼에 구축돼야 한다. 또 재배지역의 지리적 위치, 시설 형태, 토양 조건과 기상 등 환경 데이터의 표준화된 수집 및 가공이 필요하며 농가의 경험이 축적된 농작업일지가 더해진다면 더욱 유용한 데이터가 될 수 있다.

수집된 데이터들은 머신러닝, 딥러닝 등 기술을 통해 작물의 최적 재배조건을 알려주거나 병해충 정보, 수확량 예측 등의 정보를 제공해 농업인이 사전 대응이 가능하고 로봇과 드론을 활용한 수확, 제초 등 농작업의 자동화를 가능하게 해 농업인 맞춤형 재배 솔루션을 완성시킬 수 있다.

스마트농업 발전의 가속화를 위해선 식물 재배생리, 농업환경, 시설, 기상, 병해충 등 농업 분야의 전문가뿐만 아니라 제어시스템, 소프트웨어 개발, 인공지능 기반 모델링, 빅데이터 분석 전문가 등 각 분야 전문가 간의 협업이 필수적이다.

국내 스마트팜은 아직 1세대 소규모 스마트팜이 대부분이지만 농업인의 스마트팜에 대한 적극적인 수용과 연구자, 기업, 정부 간의 상호 피드백이 계속된다면 우리나라 스마트팜의 미래는 밝을 것으로 기대한다.

이지영 경기도농업기술연구원 미래농업팀장