도심형 농장 자료 이미지/사진=뉴스1
데이터팜은 작황·기상 등 농업과 관련한 빅데이터를 AI(인공지능)가 분석해 파종과 수확, 농약 살포 등과 관련한 최적의 정보를 제공하는 것이다. 스마트농업 운영의 효율성을 끌어올릴 수 있는 기술이다. 작물 데이터센터의 정보는 '챗봇' 형태로 가공돼 귀농·귀촌인에게 필요한 정보를 맞춤형으로 제공할 수도 있다. KISTI는 우선 사물인터넷(IoT) 기반 스마트팜 시스템을 개발한 어그리테크(농업+기술) 스타트업 '굿팜즈'와 함께 버섯 농사와 관련된 챗봇을 공동개발할 예정이다.
기후변화 가속화...기존 경험·지식, 이젠 안 통한다 지구 온난화와 이상기후로 인해 농업인의 경험·지식에 의존하던 기존 방식으로는 더 이상 생산성을 담보하기 힘들어졌다. 인구절벽에 따른 노동력 투입 한계도 더해졌다. 이 때문에 스마트농업 기술 보급이 더욱 절실해졌다. 하지만 우리나라 스마트농업은 △농업데이터 통합 미진 △농가 수용성 부족 △작은 시장규모 등으로 인해 현장 보급이나 산업화가 더딘 실정이다.
김재수 한국과학기술정보연구원 원장/사진=이기범 기자 과학기술정보통신부에 따르면 현재 보급 중인 1세대 스마트팜은 모바일 앱(애플리케이션)을 연동해 물을 주고 온도를 조절하는 등의 하드웨어 개념이라면, 2세대 스마트팜은 지능화된 농업 플랫폼이다.
현재 시장에선 스마트팜, 스마트파밍, 데이터팜 등 비슷한 기술 용어가 혼재돼 쓰인다. 이는 ICT(정보통신기술)가 융합된 범위에 따라 약간씩 차이를 보인다. 이를테면 스마트파밍은 스마트팜을 노지로 확장한 개념이다. 실내 시설농업(스마트팜)과 노지농업을 포괄한다.
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KISTI의 목표는 2세대 데이터팜이다. 이는 빅데이터와 AI(인공지능) 소프트웨어에 기반해 기술을 아예 몰라도 누구나 농작을 할 수 있는 형태를 말한다. 김 원장은 "2세대 구축을 위해선 광대한 농지의 옥수수, 쌀, 밀 등의 경작을 자동화?최적화하기 위한 기상데이터와 작황 모니터링?예측, 자율주행 트랙터, 스마트 관수?관비 등의 기술을 확보해야 한다"고 설명했다.
빅데이터로 지역별 작물 추천…美 농업인 60%가 활용KISTI 연구과제를 살펴보면 지난 수십 년 간의 기상데이터와 지질 분석 자료, 전국의 작물 재배 현황 등을 수집한 뒤 슈퍼컴퓨터 기반 AI로 분석해 지역별 농가에서 키울만한 작물을 추천하거나, 각 지역별 수확?파종 시기, 농약 살포 위치·양 등 영농 활동에 필요한 정보를 농가에 제공한다.
김 원장은 "이런 농업 측정 데이터를 저장·공유해 일반 농업인들이 손쉽게 접근할 수 있는 빅데이터 플랫폼도 구축할 것"이라며 "스마트팜 리딩그룹인 미국의 경우 전체 농업인의 약 60%가 1개 이상의 빅데이터 서비스를 구독하거나 이용하고 있다"고 말했다.
어그리테크 스타트업과 공동으로 추진해야할 연구과제도 있다. 우선 적외선 온도센서 등을 이용한 환경 측정과 카메라와 라이다(Lidar)를 활용한 꽃, 과실 구분, 개수와 상태 파악 등 실시간 모니터링 기술을 개발해야 한다.
이뿐 아니라 카메라와 광학센서 등을 통해 필요한 위치에 필요한 양의 농약, 비료 등을 살포하는 기술 상용화도 이뤄야 한다. 이는 작물과 잡초를 구분해 제초제를 잡초에만 살포해 제초제 사용량을 90%까지 절감할 수 있다는 설명이다.
산업용 로봇을 수확, 제초 등의 일을 도맡아 하는 농업용 로봇으로 개량해야 한다. 이는 곧 자율주행 등의 기술과 결합돼 '무인 자동 농기계'로 상용화될 전망이다.
김 원장은 "데이터팜은 별도로 신경을 쓸 일이 없기 때문에 현대인들에겐 '투잡'아이템으로 각광받으면서 영농수입도 극대화할 것"이라고 말했다. 시장조사업체 마켓앤마켓(Marketsandmarkets)은 스마트농업 시장은 연평균 9.8% 성장해 오는 2025년에는 220억 달러(약 26조원) 규모에 달할 것으로 예측했다.
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