- 우선 플랜티팜이 어떤 회사인지 알고 싶다.

“모회사인 팜에이트는 신선 채소 가공, 유통에 집중한다면, 플랜티팜은 친환경 신선 채소 재배에 필요로 하는 다양한 설비 및 기술을 연구한다. 플랜트 설비, 냉난방을 위한 공조, 배양액 공급을 위한 양액 공급 시스템과 통합관제, 생산관리, AI 등의 ICT 소프트웨어 개발과 식물공장에서 양산가능한 작물 레시피 연구에 집중하고 있다. 식물공장용 작물에는 엽채류 뿐만 아니라 허브류, 버섯, 대마, 당귀, 병풀 등의 기능성 특용작물 등 166여종의 재배 레시피를 보유하고 있다.”

- 현재 중점적으로 추진 중인 사업은?

“수직농장의 대형화다. 팜의 대형화로 경제성을 실현하기 위해서다. 10여 년 넘게 식물공장을 운영하면서 200~300여 평 규모의 식물공장을 구축하고 안정적으로 재배해온 경험을 바탕으로 전국에 5개 거점에 대형팜을 구축할 계획인데, 지난 7월에 첫 번째 거점으로 광주 광산에 2000평 규모 대형팜을 완공했다. 하루 2톤의 채소를 수확하고 있다. AI를 활용한 자동정밀재배를 구축함으로서 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추기 위해 노력 중이다.

또한 해외 시장 개척에 집중하고 있는데 남극과 일본에 컨테이터형 수직농장을 공급하였고 올해 5월에는 쿠웨이트에 200평 규모의 수직농장을 완공하여 운영에 들어갈 예정이다. 아랍에미레이트와 몽골에도 JV를 만들어 재배부터 가공 유통에 이르는 전 단계를 아우르는 통합밸류체인을 구축할 계획이다. 뉴욕 맨해튼의 레스토랑에도 신선 채소를 공급하기 위해 도심 속의 식물공장을 구축할 계획이고 베트남, 태국, 싱가폴 등에도 식물공장을 수출할 계획이다.”

- 플랜티팜 수직농장의 운영체제 격인 ‘AI 빅데이터 센터’를 직접 개발하셨다고 들었다.

“수직농장을 운영하려면 AI가 필요하고, 당연히 데이터도 필요하다. 이를 운영할 운영체제격 프로그램이 ‘AI 빅데이터 센터’ 역시 필요하다. 플랜티팜이 개발 중인 에이아이티팜(AI T-Farm)은 작물의 재배 환경 데이터, 빛, 물과 영양분, 바람 등을 측정한 데이터와 작물 정보, 수확 데이터, 생육 이미지 영상 데이터 등을 수집, 정제, 추출하여 AI를 활용한 데이터 분석으로 최적의 환경을 제안하고 수확률을 예측해주는 시스템이다.

매일매일 전국의 팜으로부터 환경 데이터와 생산실적 데이터를 지속적으로 수집해 머신러닝과 딥러닝을 사용한 데이터 분석으로 팜별 작물별 생육 모델을 만든다. 새로운 데이터가 들어왔을 때 생육상태를 바로 판단해주고, 자동 정밀제어를 수행하며, 팜 관리자에게는 이상 상황을 빠르게 알려주어 신속하게 대처할 수 있게 해준다. 식물재배에 최적의 환경에서 고품질의 좋은 수확량을 지속적으로 유지할 수 있게 해주는 것이 목적이다.”

- 서울 상도역과 충정로역, 을지로3가역 등에 세계 최초로 도심형 스마트팜인 ‘메트로팜’을 설치한 것으로 알고 있는데.

”세계인구는 2050년에는 90억이 넘을 것으로 보인다. 필요로 하는 식량도 60%가 증가할 것이라고 한다. 그러나 기후변화로 인한 환경은 점점 안정적인 식량을 공급받기 어려워지고 있으며, 무분별한 농약의 사용으로 경작지는 줄고 친환경 농산물에 대한 요구는 커지고 있다. 그에 따라 점점 더 많은 작물이 실내에서 키워지게 될 것이다. 그 의미는 바로 내 옆에서 재배해서 공급받을 수 있음을 뜻하기도 하다.

처음에 메트로팜은 식물공장이라는 사람들에게 낯선 재배 환경을 홍보한다는 차원에서 지하철역에 만들어졌지만, 앞으로는 바로 내 옆에서 신선한 채소를 바로 공급받을 수 있다는 측면이 더 강조될 필요가 있다. 요즘 화두가 되고 있는 ESG에 부합한다고 본다. 또 사회가 점점 더 로컬화 되는 이유는 탄소배출을 줄인다는 의미도 있는데, 메트로팜은 그런 측면에서도 상징성이 있다고 생각된다.”

- 마치 ‘식물공장’의 느낌이다. 공장의 핵심은 생산성과 생산 비용인데, 경쟁력이 어느 정도인지 궁금하다.

“날씨나 계절과 관계없이 일년내내 매일 수확이 가능하기때문에 일반 농업과 비교해 약 40배 이상 수확이 가능하다. 다만 초기 설비 비용의 부담이 크며 작물을 재배하는 환경 자체가 모두 인공 환경으로 LED와 온도를 조절할 수 있는 공조 시설 등의 운영 유지 비용이 높아 아직까지는 경제성을 실현하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 플랜팀팜은 AI 빅데이터를 활용하여 정밀환경제어, 예방관리 및 경제성 높은 작물의 재배 선정 등을 통해 품질향상과 생산량향상을 도모하여 수익성을 개선하기 위해 노력하고 있다.”

- 세계 농업계에서는 스마트팜이 식물재배를 넘어 곤충, 조류, 미생물 등 다양한 생산 분야에 응용될 수 있을 것으로 보고 있다. 플랜티팜에서도 준비 중인 새로운 사업 분야가 있나.

“인공환경에서 식물을 재배하는 기술의 확보는 쉽게 생물과 미생물의 재배기술로 확장이 가능하다. 식물공장의 대형화와 글로벌 경쟁력확보에 최우선을 두고, AI 빅데이터 기반으로 새로운 재배 기술 및 재배 환경 제어기술을 개발하고, 적용하는데 집중하고 있다. 향후 세계 유수 지역에 수직농장을 보급하게 되면, 플랜티팜이 확보한 인공환경 제어 기술을 기반으로 자연스럽게 생물 및 미생물 분야의 주요 업체와 협력하여 확장 발전하게 될 것으로 기대하고 있다.”

 - 플랜티팜을 구현하는데 가장 어려웠던 점이라면.

 “시스템화 되지 않은 프로세스에서 오는 데이터의 부정확함의 해결이 더 큰 문제였다. 결국은 사람이 보고 판단하는 것처럼 이미지 영상 촬영으로 작물의 생육 상태를 단계별로 파악하고 분석할 수 있도록 만드는 것이 중요하다고 판단했다. 이에 현재는 비전 에이아이(Vision AI) 개발에 집중하고 있다. 

- 수직농장과 일반적은 스마트팜의 차이점은?

”수직농장은 일반적인 자연환경 기반의 스마트팜과 다르다. 실내에서 인공환경으로 작물이 재배되기 때문에 그에 따르는 장, 단점을 잘 파악하고 접근해야 한다. 식물공장은 실내의 밀폐된 공간에 다단의 층을 쌓아서 단 위에 식물을 재배하고 있다. 따라서 식물이 자라는데 필요로 하는 빛, 물, 영양, 바람 등을 인공으로 조성하기 위해서는  LED, 냉난방 조절이 가능한 공조, 배양액 공급을 하는 양액 공급 시스템등의 설비 기술등이 필요하다.

요즘은 팜내의 사물인터넷(IOT) 기술뿐만 아니라 원격제어가 가능하도록 하는 클라우드 기술을 적용했다. 즉 모바일 앱에서도 제어가 가능하다. 기존의 200~300평 정도의 팜에서는 이러한 IOT와 클라우드 기술을 사용하여 환경을 제어하고 파종에서부터 수확에 이르는 재배 과정에서 결국 노동력을 투입하는게 AI를 적용하기 위해 자동화하고 카메라 등의 설비를 구축하는 것보다 저렴할 수도 있다.

- 결국 AI기술의 중요성을 간과할 수 없다는 의미인가.

1000평 이상의 대형팜에서는 그동안 축적된 재배 경험과 식물공장의 설비 경험만으로는 경제성 있게 운영하기에는 어려움이 있다. 재배 전문가를 구하기도 어렵고 몇십 개씩 들어가는 양액 공급 제어기를 일일이 다 관리하기에는 너무 노동 집약적이다. LED, 냉방 등에 드는 고정 운영비 또한 회사의 지속가능한 이익을 추구하기에는 역부족이다.

따라서 AI를 활용하여 학습한 생육 모델로 생육 시기별 자동정밀제어가 가능하게 하고, 균일하게 최적 환경을 유지해주어야 한다. 이렇게 하면 기기를 점검하고 다니는 것과 같은 단순노동 업무는 인공지능 로봇에게 맡길 수 있다. 그렇게 되면 환경을 조회하고 예상 수확률을 판단하는 일, 수요에 따르는 공급 계획을 다시 수립한다거나 시장 상황에 맞게 작물을 선정하여 이익을 추구하는 일 등은 재배 전문가가 원격으로 처리할 수 있게 된다.

향후의 스마트팜, 수직농장의 재배기술은 AI 빅데이터로 인하여 그 경제성과 생산성은 이전과는 비교할 수 없이 발전할 것이다. 더 이상 식물재배가 소수의 재배 전문가나 경험자가 있어야만 재배할 수 있는 것이 아니라 누구나 어디서든 쉽고 안전하게 재배할 수 있는 시대가 가까운 시일 내에 다가올 것이다.