Interview

[TAF] 홍경진 팜에이트 본부장 “AI로 중요한 지표인 적정시점에 수확량과 품질 예측 가능”

기사입력 2021.10.19 14:45
THE AI Forum : AGRITECH 기획 인터뷰
  • 최근 4차산업혁명 시대 도래로 전 세계적으로 농업의 판도가 바뀌고 있다. 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT), 빅데이터, 드론 등 첨단기술을 도입해 생산성과 수익성을 높이고 있다.

    특히, 가속화 되고 있는 기후 변화와 고령화, 식량 문제를 해결할 대안으로 디지털농업 애그리테크는 유력한 대안으로 급부상했다. 농업에 첨단기술을 도입한 산업을 의미하는 애그리테크(Agritech)는 디지털 농업, 스마트 농업, 스마트팜 등 다양한 명칭으로 세세하게 구분 짓지만 크게는 모두 애그리테크 산업에 속한다.

    홍경진 팜에이트 본부장 “기후변화에 따른 농산물 재배와 수급은 더욱 불안정해질 것이며, 특히 전지구적으로는 인구증가에 따른 필요 경작지 수요가 급격히 증가할 것”이라고 말했다. 이어 “이에 대응하여 생산배수가 높은 토지집약적 농업, 즉 식물공장 등이 중요한 생산 플랜트로 각광받을 것이다. 더불어, 사업성 측면에서 재배원가를 낮출 수 있는 다양한 자동화 기법이 적용될 것이며, 매출 가치가 높은 고기능성 작물로 재배 비중이 변화해 갈 것”이라고 전망했다.

    이렇듯 빠르게 성장하는 애그리테크의 국내 현황과 첨단기술로 변화를 맞은 농산물 재배와 수요, 유통 시스템 등 스마트팜의 전망에 대해 홍경진 팜에이트 본부장과 인터뷰를 통해 알아봤다.

  • 사진=팜에이트 제공
    ▲ 사진=팜에이트 제공
    Q. 급격한 기후 변화와 농경지, 노동인구 등 자원의 고갈은 농업을 점점 어렵게 만들고 있습니다. 농업의 생산성, 수익성 및 지속 가능성을 높이는 방법은 무엇이 있을까요?

    스마트팜이라는 측면에서는 재배작물에 최적화된 재배설비 구축, 연중 정품 정량 생산, 재배 생산원가를 줄일 수 있는 기술적 접근, 토지 집약적 생산 즉 생산 배수가 높은 다단 설비의 개발, 그리고 무엇보다 중요한 것은 높은 생산성을 보이는 식물공장 운영관리가 가능한 재배마스터의 양성에 있다고 이해할 수 있다.

    환경적 측면, 그리고 현재에서는 최적화된 생육모델링만큼 중요한 것 설정된 환경을 잘 유지하는 것에 있다. 예를 들어, 지상에서는 온도/습도, 이산화탄소, 광량(PPFD), 기류, 병해충 등 유해요소의 외부 유입차단과 근권에서는 수경재배 시 양액의 적정농도(EC/pH), 수온, 유속, 수위, 기타 산소포화도, 수질 등이 있다.

    Q. 최근 4차 산업혁명의 대표적인 핵심기술인 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 증강현실(VR) 등을 농업에 접목하려는 움직임이 늘어나고 있습니다. 디지털 농업에 접목될 수 있는 첨단 혁신 기술 중 인공지능(AI)은 어떤 역할을 할 수 있을까요?

    데이터는 그 자체만으로 예측력을 가지고 있다. 식량자원의 측면으로 보았을 때, 가장 중요한 것은 적정시점에 수확량과 품질을 예측할 수 있는 것에 있다고 본다. 이는 작물생육의 진단을 기초로 이루어진다. 제어되는 환경의 변화, 생육단계에서의 작물 상태 등을 통대로 과거 데이터를 지속해서 분석하여 수율과 수확량, 품질 수준을 예측하는 것이 사업적으로 중요한 지표가 되는 것이다.

    다음은 작물 다양성을 확보하기 위해 작물 재배 매뉴얼(레시피)을 얼마나 빠르게 생성해 낼 수 있느냐의 부분에서 인공지능을 활용할 수 있는 여건이 많을 것으로 생각한다. 다양한 작물 재배환경을 실험과 시뮬레이션, 그리고 강화 학습된 인공지능(AI)을 병행하여 추진할 경우, 종전 전통적인 방식의 작목연구의 성과가 매우 빠른 기간 내에 나올 수 있다고 확신한다.

  • 홍경진 팜에이트 본부장
    ▲ 홍경진 팜에이트 본부장
    Q. e-비즈니스가 확대된 요즘, 농산물 역시 유통이 경쟁력의 요인으로 떠올랐습니다. 또한, 농산물 유통에 AI는 어떤 역할을 할 수 있고, 어떤 효과를 가져올 수 있을까요?

    신선 채소의 보관은 폐기량의 측면에서 매우 중요한 지표이다. 전 지구적으로 연간 폐기되는 양이 생산되는 식품량의 1/3인 19억 톤이나 한다고 하니, 그러한 측면에서, Cold chain과 물류 최적화는 매우 중요하다. 농산물 유통에서의 AI의 역할은 이동 시간을 줄일 수 있는 경로 최적화와 이동 중 작물의 보관상태 및 대기 온도 변화에 따른 작물의 신선도 변화를 추적 감시하고 진단할 수 있는 부분에 있다고 생각한다.

    출고되는 작물의 상태를 판단하여 적정 보관시간을 예측하고 해당 보관시간을 경과하지 않도록 물류 동선을 추적하고 예측된 입고 시간을 기점으로 저온장고에서 가장 빠른 입고처리가 될 수 있는 공정 최적화에도 활용할 수 있을 것 같다.

    Q. 팜에이트는 농작물 재배부터 제조, 유통까지 모두 직접 운영하고 있습니다. 회사의 목표와 비전는 무엇인가요?

    스마트팜에서 재배된 친환경 원물의 수요가 빠른 속도로 증가하고 있다. 이를 위해 팜에이트는 국내외에 친환경원물 재배생산기지를 빠르게 확장하는 것이 가장 큰 목표다. 또 엽채류와 허브류 등에 국한된 식물공장의 재배가능 작물을 과채류와 기능성 작물, 약용/특용 작물로 확대하여 고부가가치 생산으로 전환하는 목표를 가지고 있다.

    특히, ICT기술과 다양한 디지털 전환기술을 통해, 재배라는 근본적 관점에서 Global NO. AgT 기업을 비전으로 삼고 있다. 가장 상위에 재배기술이 있고, 이를 보완하고 고도화하는 부분에 플랜트기술과 디지털 전환 기술이 있다 생각한다. 어떠한 기술도 재배의 연중 정품정량생산을 목표로 하고 있다. 또한, 도시농업의 선도기업 또한 목표다. 도심의 유휴부지를 식물공장으로 전환하여, 체험, 귀농교육, 양산, Farm in shop 등 용도와 목적에 맞는 재배/운영, 로컬물류 등을 구축/확장하고자 한다.

    Q. 팜에이트의 디지털 스마트팜의 솔루션 및 관리시스템과 운영사례에 대해 설명해주세요.

    식물공장 전용 복합환경제어 시스템(T-Farming)부터 국내외 분포되어 있는 다수의 스마트팜을 통합관리하는 통합관제센터(T-Farm on), 식물공장 전용 재배생산관리 시스템 등이 있다. 또한, 현재 구축 중인 플랜트 구축시 기류 최적화를 위한 디지털트윈 플랫폼과 환경정보와 생산정보 인과관계분석을 통한 인공지능기반 수율·수확량 예측시스템 등 다양하게 개발되고 있다.

    Q. 미래의 농산물 재배와 유통체계는 현재와 어떻게 달라질 것으로 예상하시나요?

    우선 기후변화에 따른 농산물 재배와 수급은 더욱 불안정해질 것이며, 특히 전지구적으로는 인구증가에 따른 필요 경작지 수요가 급격히 증가할 것으로 생각한다. 이에 대응하여 생산배수가 높은 토지집약적 농업, 즉 식물공장 등이 중요한 생산 플랜트로 각광받을 것이다. 더불어, 사업성 측면에서 재배원가를 낮출 수 있는 다양한 자동화 기법이 적용될 것이며, 매출 가치가 높은 고기능성 작물로 재배 비중이 변화해 갈 것으로 전망되고 있다.

    유통의 관점에서 살펴본다면, 소비자와 가까운 곳으로 재배생산기지가 옮겨갈 가능성을 타진할 수 있다. 토지가와 임대료 등 아직 인구밀도가 높은 곳에서의 플랜트 구축에는 여러 당면과제가 있으나, 수요가 공급을 역전하여 작물의 가격이 적정수준으로 인상될 경우 많은 비중을 차지하는 물류비용을 상쇄하는 기점에서 도심양산 농업이 성장할 환경이 조성될 것으로 예상된다.

    Q. 오는 22일 개최되는 THE AI Forum : AGRITECH 컨퍼런스에서 ‘농업의 새로운 미래, 스마트팜-데이터 농업’을 주제로 패널로 참석하시는데요. 어떤 이야기를 전해주실 예정인가요?

    조금 원론적인 이야기를 하고자 한다. 다른 업계에서 빅데이터와 인공지능을 도입한 경험을 바탕으로 지속적이고 안정적이며, 다양한 데이터가 등록과 수집되는 환경을 먼저 구현하는 것이 무엇보다 중요하다고 생각한다.

    인공지능(AI)과 빅데이터의 경우 통찰력 있는 분석/예측데이터를 얻기 위해서는 상당한 분량의 데이터량이 필요하다. 또한 상당량의 데이터가 있어도 정형적과 분석기반을 만들기 위해서는 데이터 전처리 그리고, 학습을 위해 어노테이션(Annotation)이라는 비·식별 정보의 메터 데이터화 작업이 필요하다. 빅데이터이며, 인공지능인데 학습을 위해 특정 정형화 작업을 해야 한다는 얘기한다. 이 처리에 60~80%의 비용이 소요된다. 그 비용을 최소한으로 줄이면서 다양한 통찰을 얻기 위해서는 기간계 즉 운영시스템의 전반적 구축이 우선시 되어야 한다고 생각한다.

    따라서 해당 시스템 구축을 통해 지속적으로 분석역량을 높이는 것도 중요하지만, 기존 재배 관리자의 분석 통찰력의 내재화가 우선시 되어야 한다는 것이 제 지론이다.

    식물공장도 스마트팜도 그 근간은 농업이다. 엄밀히는 농업과 제조업(공장)의 앙상블이라는 생각이 든다. 이 업계의 종사자는 운영되는 시스템의 성숙도가 3차산업에 있는 종사자에 비해 낮은 것이 현실이다. 디지털전환의 역할을 맡고 있는 사람들이 도메인 지식에 접근하여 시스템을 만들어가는 것도 중요하지만, 지속적인 고도화와 안정적인 시스템 운영을 통한 디지털화를 위해서는 현업업무 종사자의 시스템 친밀도가 더욱 중요한 요소라 이해하고 있다.

    이를 위해, 다양한 대내외 교육은 물론, 현안을 공동으로 분석하고 대처방안을 실행하는 기술과 재배 종사자의 연대와 협업관계를 중시하고 있다. 이러한 노력을 통해 어느 기술 하나로 편중된 발전이 아닌, 다소 시간이 걸리더라도, 전사적인 역량이 함께 성장하는 것을 목적으로 삼고 있다.

  • 한편, 미래 농업 관련 전문가들이 모여 강연 및 토론하는 글로벌 AI 포럼 ‘THE AI Forum(이하 TAF): AGRITECH’는 오는 22일 개최한다. TAF는 코로나19 방역 상황을 고려해 당일 온라인으로 실시간 중계되며, 현장 운영은 방역상황에 따라 조정해 진행할 예정이다.

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