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Nikkei Computer_2020.5.14 특집요약 (p22~35)

다양하게 꽃피는 농업테크 (AgriTech)
AI, IoT, 드론, 로봇이 농업을 구한다

인공지능(AI), IoT, 드론, 로봇의 선진 IT로 농업을 진화시키는 '농업테크 (AgriTech: Agriculture + Technology)'가 다방면에서 진행되고 있다. 농업기계 업체, 식품회사, IT벤더, 로봇 벤처 등이 각각 아이디어를 구현해 다양하게 전개되고 있으며, 이미 상당한 효과를 올리고 있다. ‘쌀 수확량을 15% 늘린다’, ‘논 순찰 작업을 30% 이상 경감한다’, ‘해충을 찾아내 핀 포인트로 농약을 살포해 비용을 낮춘다’라고 하는 식이다. 본 특집에서는 일본 농업을 구하는 농업테크의 첨단 사례를 소개한다.

Part 1. 3년 만에 쌀 수확량 15% 증가
농업테크의 충격

국내 벼농사 농지의 5%에서 쿠보타 IoT 콤바인이 도입되고 있다. 농가는 수확한 쌀을 센서로 측정해 건조 공정이나 이듬해의 거름에 활용한다. 도입 3년 만에 쌀 수확량을 15% 늘린 농가도 있다. 쿠보타가 개발한 콤바인은 IoT 센서를 갖추고 수확한 쌀의 단백질 함유율과 수분량 등을 측정. 이들 데이터를 활용하여 새로운 농업을 실현하고 있다. 쿠보타는 데이터를 기반으로 한 영농 지원 서비스 "KSAS"를 제공하고 있으며 콤바인은 그 일부분이다.

-- 벼농사 농지 5%를 KSAS가 관리 --
KSAS의 영농지원 서비스 계약자는 2020년 2월 말에 2,000건을 넘어섰으며 총 관리 농장의 면적은 8만2,000ha에 달했다고 한다. 국내 벼의 작부 면적이 약 150만 헥타르이므로 그 5% 정도를 KSAS에서 관리하고 있다는 계산이다. (쿠보타에서 연구개발본부의 수장을 맡고 있는 사사키 전무 집행임원)

KSAS의 콤바인은 쌀을 수확하면서 내장 센서를 사용해 농장의 단위 면적당 수확량, 맛과 직결되는 단백질 함유율과 수분량을 측정한다. 이러한 데이터를 논두렁으로 구분한 농장의 구획마다 클라우드로 해석해 그 결과를 쌀 건조 공정에 활용한다. 단백질 함유율이 비슷한 쌀을 같은 건조기에 투입해 맛 좋은 쌀을 높은 가격에 판매하거나 수분량에 따라 건조기를 나누어 건조시간 단축 및 비용 절감을 도모한다.

-- 3가지 기술로 신규 취농을 지원 --
기존의 농업을 변혁하는 농업테크는 작물을 키우는 ‘재배’, 추수하여 출하하는 ‘수확’이라는 두 분야로 크게 나뉜다. 게다가 양 분야를 오가는 ‘수직 통합’의 대처도 있다. 우선 재배에서는 지금까지 토양의 수분량이나 비옥도 등을 농가들이 경험이나 감으로 조정해 왔다. 그것이 신규 취농인들에게는 농업을 시작하는데 걸림돌이 되고 있다. 농업테크에서는 IoT와 인공지능(AI)을 통해 신규 취농인에게도 데이터와 조정 노하우를 공유한다.

-- 식물공장, AI로 수확을 더 늘린다--
식물공장 사업을 추진하는 스프레드(SPREAD)는 NTT그룹과 공동으로 식물공장의 데이터를 활용한 여러 가지 대처를 동시 병행해 추진하고 있다. 현재는 모두 실증실험의 전 단계다.

스프레드는 2006년에 식물공장의 연구에 착수해 2007년에 최초의 식물공장인 카메오카 플랜트를 교토(京都)부 카메오카(亀岡) 시에 가동시켰다. 그 이후, "소수 인원으로 공장 내 환경을 제어할 수 있도록 작업의 효율화를 거듭하는 등, 개선을 하나씩 착실하게 추진해 왔다"(스프레드의 오자와 생산본부 생산기획실 계장). 그 결과, 모종에서 수확에 이르는 수율은 당초 50~60%였지만, 최근에는 97%로 높아졌다. 사업으로도 2013년에 흑자화하였다.

Part 2. IoT로 토마토 50% 증가
드론이 해충을 탐색

IIJ(Internet Initiative)는 IoT에 의해 농가가 논을 둘러보는 하루하루의 작업을 30%이상 줄이고 있다. 농업테크 벤처 PLS는 IoT로 토마토 수확량을 50% 늘렸다. 병충해를 탐색해 핀포인트로 농약을 살포하는 드론도 등장했다.

작물 재배에서는 인공위성이나 IoT, AI, 드론 등의 기술이 효과를 발휘한다. 인공위성을 사용해 지상의 화상으로부터 작물 재배에 적합한 토지를 찾아내거나 대규모 농장에서의 작물 생육 상황을 파악하거나 한다. IoT와 AI로 논이나 토마토 농장의 상황을 파악해 매일 하는 순찰 작업을 대체하거나 수확량을 늘리는 등의 대응이 진행되고 있다. 해충이나 병이 퍼지는 장소를 드론으로 찾아내고 핀포인트로 농약을 살포하는 기술도 실용화되었다.

■ 인공위성으로 토지 해석; 재배 적지 탐색, 수확량 예측
덴치진(天地人), 가고메∙NEC

우주벤처 기업인 덴치진은 인공위성을 통해 수집한 기상분석 데이터를 기반으로 재배에 적합한 땅을 찾아내는 서비스 '덴치진 컴퍼스'를 2019년부터 시작하고 있다. 덴치진의 주요 고객은 농산물을 다루는 상사나 농업 컨설팅회사 등이다. 이들 고객의 계약 농가가 경작을 맡아서 한다. 천지인은 고객이 제시한 조건에 맞는 재배 적지를 광역적으로 찾는다. 지금까지 뉴질랜드 키위 생산업체인 제스프리 그룹의 일본법인이나 최대 쌀 도매업체인 신메이(神明)홀딩스 등에서 재배 적지를 찾는 의뢰를 받은 것으로 알려져 있다.

이 밖에 이미 작물을 재배하고 있는 농업생산법인 등에 대해 과거의 기후와 수확량 데이터를 바탕으로 올 시즌 수확량을 예측하는 서비스도 제공한다. 가고메와 NEC가 5년간 공동으로 개발한 AI 영농지원 시스템도 인공위성으로 취득한 데이터를 활용한다. 인공위성으로부터 5일에 1회 농장을 해석해 잎의 확대 등을 통해 농장 내에 있어서의 토마토 육성의 불균형을 판정한다. 해상도는 사방 10m라고 한다.

■ IoT로 논 측정, 순찰작업 30% 감소
IIJ、NTT어크리테크놀로지, PLS

"논을 돌아보는 시간이 30% 이상 줄어 들었다"라고 시즈오카(静岡) 현 이와타(磐田) 시의 농업생산법인 노켄(農健)의 스나가와(砂川) 이사는 말한다. 기존에는 약 80개의 논의 순찰에 매일 1시간 반 정도를 소요하고 있었다. 이것이 한 애그리테크의 도입으로 1시간 정도로 끝나게 되었다. 노켄이 도입한 애그리테크는 인터넷 이니셔티브(IIJ)의 대규모 벼농사 농가용 물 관리 IoT 시스템인 '물관리팩 S'이다. 스미토모상사를 통해 2020년 3월에 제공을 시작했다.

노켄뿐만 아니라 일반적으로 벼농사 농가들은 논을 둘러보는 데 시간을 많이 소요한다. 세심한 물 관리를 위해서다. 고품질의 쌀을 재배하려면 벼의 성장에 따라 수위와 수온을 조정하거나 물을 교체해야 한다. 물 관리가 부적절하면 해충이나 잡초가 발생한다. 그래서 매일 모든 논을 둘러보고 수위가 낮으면 급수밸브를 틀어 물을 채운 다음 잠시 후 물을 잠그러 간다.

이 작업을 물관리팩 S로 효율화한다. 물관리팩 S는 논의 수위와 수온을 측정하는 센서와 센서에서 데이터를 모아 클라우드에 송신하는 소형 기지국, 데이터 열람용 스마트폰 앱으로 구성된다. 센서는 30분마다 수위와 수온을 측정해 전송한다. 농가는 앱으로 수위와 수온을 확인할 수 있기 때문에 조정이 필요한 논만 둘러보는 등 인력을 최소화할 수 있다.

-- IoT로 일조량 부족 등 발 빠르게 대응 --
NTT동일본 자회사인 NTT어그리테크놀로지는 농업·식품산업기술 종합연구기구(농연기구)와 공동으로 2020년 3월부터 IoT를 활용한 농업의 실증실험을 하고 있다. 고급 포도인 샤인머스캣을 키우는 나가노(山野), 야마나시(山梨), 이와테(岩手), 군마(群馬) 등 총 11곳의 농장이 그 무대이다.

일조량 부족 등의 경우 IoT 센서로 빠르게 농업용 하우스의 온도와 습도를 조정해 대응할 수 있다. “농가로부터의 평판은 최상이다"라고 NTT어그리테크놀로지의 사카이(酒井) 사장은 자랑했다. 실증실험에서는 하우스 내에 설치한 IoT센서로 온도와 습도, 밝기, 토양의 온도, 수분량 등을 측정. 스마트폰이나 태블릿에 실측치와 재배 메뉴얼의 지시치를 거듭 표시한다. 농가는 온도와 습도를 어떻게 조정해야 하는지 이해하기 쉽다고 한다.

-- 토마토 함수 모델로 수확량 50% 증가 --
"토마토의 당도나 리코핀의 수치를 내리지 않고 수확량을 50% 이상 늘릴 수 있다". 농업테크 벤처 기업인 플랜트라이프시스템즈(PLS)의 마츠오카 사장은 이렇게 자신감을 내비쳤다. PLS는 야채의 상태를 추정해 농사를 조언하는 농업지원 시스템 KIBUN을 개발. 2017년부터 토마토 재배에 특화된 제품을 판매하고 있다.

토마토 생산에서는, 당도 등의 품질과 수확량은 트레이드 오프의 관계에 있다고 한다. 당도를 높이는 데는 수분을 줄이는 방법이 대표적인데 그러면 열매가 작아지는 경향이 있다. 그러나 KIBUN을 사용하면 이 문제를 해소할 수 있다고 한다. 그 비결은 PLS가 개발한 토마토의 성장을 나타내는 '함수 모델'과 토마토가 뿌리를 내린 특수한 배지에 있다.

■ 드론으로 병해충 탐색, 핀 포인트에 농약 살포
옵팀(Optim), 도카치(十勝)농협연합회∙후지쓰

농약 살포 작업은 농가의 부담이 크다. 희석한 농약을 담은 탱크를 메고 농장 안으로 들어가 살포하는 것이 일반적인 스타일이다. 대량으로 들이마시면 인체에 해로운 농약이 있는 데다 여름철 땡볕 아래서 작업을 해야 하는 일도 많다. 이에 따라 급속히 보급이 진행되고 있는 것이 농약 살포 드론이다. 드론 대기업인 중국 DJI의 일본 법인, DJI JAPAN의 오카다(岡田)농업 드론 추진부 매니저에 따르면 "당사의 농약 살포 드론을 사용하면 1회의 비행으로 1.5 헥타르 정도로 살포할 수 있다. 소요 시간은 1 헥타르 당 10분 정도로, 수작업의 수십 분의 1로 끝난다"고 한다.

드론과 AI를 결합한 시스템도 등장하고 있다. 옵팀의 ‘핀포인트 농약 살포∙ 거름주기 테크놀로지’가 그 중 하나다. 카메라를 탑재한 드론을 비행시켜 공중 촬영한 화상을 AI로 해석. 잎에 묻은 벌레의 자국을 검출해, 해충이 발생하고 있는 농장의 영역을 나타낸다. 그 데이터를 기반으로 농약 살포 드론에 의해 해충이 있는 부근에만 핀포인트로 농약을 뿌릴 수 있다.

-- AI가 병해충에 맞는 농약 제시 --
도카치 농업협동조합연합회는 후지쓰와 공동으로 농약 살포 전에 사용하는 해충이나 병의 AI 진단 시스템을 2021년도부터 운용한다. 농가가 자신의 농장에서 해충이나 질병을 발견했을 때, 그 화상을 촬영해 도카치 농업협동조합연합회 서버에 전송한다. 서버 상에서는 AI가 가동하고 있어 해충이나 병의 종류를 특정해 유효한 농약과 함께 농가에 제시한다.

Part 3. 아스파라거스 자동 수확
AI가 ‘수확기’를 구분한다

농업테크의 벤처 기업인 inaho는 아스파라거스의 수확 로봇을 실용화해 판매하기 시작했다. 옵팀은 농장 과실 하나하나가 수확기인지 아닌지 진단하는 AI를 개발 중이다. 채취한 푸른 차조기에서 출하 기준을 만족시키는 것을 구분하는 로봇 개발도 진행되고 있다. 작물의 수확에는 일별 수확량 예측, 수확, 검품·구분 등의 작업이 있다. 이것들을 로봇, IoT, AI, 드론의 기술로 자동화하는 대처가 추진되고 있다.

아스파라거스를 한 개씩 충분히 자랐는지 확인한 뒤에 거둬들이는 로봇이 이미 출시되어 가동되고 있다. 스마트폰으로 찍은 토마토 농장의 영상을 바탕으로 AI를 통해 수확 가능 양과 시기를 예측하는 기술이 검증 단계에 있다. 뿐만 아니라, 떼어낸 푸른 차조기에서 양품만을 가려 사이즈 별로 구분해 출하용으로 결속하는 로봇도 2020년 가을에 발매될 전망이다.

■ 충분히 자란 아스파라거스는? 로봇이 알아챈다
Inaho

작물 재배에서 특히 신체적 부담이 높은 작업 중 하나가 수확작업이다. 농업테크 벤처 기업인 inaho는 수확 작업을 자동화하는 로봇을 개발했다. 이 회사가 처음 대상으로 삼은 작물은 아스파라거스다. 개발 과정에서 로봇으로 아스파라거스를 인식하는 데 어려움을 겪었지만, 기술을 개량해 2019년 9월 로봇을 이용한 수확지원 서비스를 시작했다.

-- 수천 장의 아스파라거스 화상으로 학습 --
농장에는 길쭉한 막대가 설치되어 있는 경우가 있다. 로봇의 AI는 이를 아스파라거스로 착각하기 쉽다. 또 태양광이나 주위의 밝기에 따라서는 같은 아스파라거스라도 찍는 각도의 차이로 보이는 것이 달라진다. 로봇의 개발로 아스파라거스를 인식시키는 것이 어려웠던 것은 이런 요인 때문이다. inaho는 실제 농장에 나가 수천 장의 아스파라거스 이미지를 촬영하고 AI에게 이미지를 학습시켰다. 이로 인해 적절한 크기의 아스파라거스를 수확하는 성공률은 75%에 달했다고 한다. 향후, 한층 더 기술을 개량해 수확 시간의 단축과 수확 성공률의 향상을 도모할 예정이다.

■ 푸른 차조기 전용 로봇, 색상 및 모양으로 양품 선별
심포니아테크놀로지

항공 부품 등을 다루는 심포니아테크놀로지는 도요하시(豊橋)기술과학대학과 공동으로, 푸른 차조기의 채취 후부터 출하까지의 작업을 지원하는 로봇을 개발했다. 푸른 차조기의 농사일로 가장 수고와 시간이 걸리는 '검사'나 여러 개의 푸른 차조기를 정리하는 '결속(묶음)'과 같은 작업을 자동화한다. 발매는 2020년 10월경을 예정하도 있다. 심포니아테크놀로지의 쓰메(爪) 전기시스템본부 컨트롤러개발영업실 실장은 검사뿐 아니라 결속까지 자동화하는 국내 최초의 로봇이 될 전망이라고 말한다.

로봇에 의한 작업은 다음과 같다. 우선 농가가 푸른 차조기를 채취한 뒤, 전용 카세트에 400여 장을 수납해 로봇 본체 삽입구에 넣는다. 그런 다음, 본체의 터치 패널로 지시를 내리면 로봇의 작업이 시작된다. 로봇은 본체 내부에서 카세트로부터 푸른 차조기를 1장씩 꺼내어 AI 카메라를 통해 푸른 차조기의 크기와 모양, 색상 등을 검사한다. 온실 원예농업협동조합이 정한 형태와 색상 등의 기준을 충족하는 지의 관점에서 양품 여부를 판정한다. ‘시들어 모양이 불량한 잎’ ‘색이 나쁜 잎’ ‘크기가 기준에 못 미치는 잎’ 등을 골라 낸다.

-- 수만 장의 푸른 차조기 데이터를 학습에 사용 --
심포니아테크놀로지가 공장을 둔 아이치 현은 일본에서 가장 큰 푸른 차조기의 산지다. 출하량으로 국내 점유율의 50% 이상을 차지한다. "아이치 현에서만 1일 1,500만에서 2000만장, 농가 1가구 당 평균 5만장 이상의 푸른 차조기를 생산하고 있다"(쓰메 실장).

AI, IoT, 드론, 로봇 등 첨단 IT는 일본 농업을 꾸준히 바꾸고 있다. IT엔지니어와 농가의 창의성이 계속되는 한 농업은 발전할 수 있을 것이다.

[1] AI가 재배작업을 적절한 시기에 지시
텃밭용 IoT기기 생긴다

누구라도 간단하게 야채를 기를 수 있도록 한다---. 애그리테크 벤처 기업인 플랜티오의 세리자와(芹澤) 공동 창업자겸 CEO는 2020년 중에 제공 예정인 제품을 이렇게 설명한다. 플랜티오가 개발한 것은 텃밭용의 IoT센서 "grow CONNECT"이다. 평균적인 당근 정도의 크기로 플랜터의 흙에 꽂아 사용한다. 토양의 온도와 수분량, 외부 기온과 습도, 일조량을 측정하는 것뿐만 아니라, 카메라를 갖추고 있어 야채의 이미지를 찍는다. 센서는 1시간에 1회, 카메라는 1일에 4회 자동으로 데이터를 취득한다. 배터리 내장으로 약 반년간에 걸쳐 연속 가동한다고 한다.

[2] 비규격품도 팔리는 인터넷 직판시장
코로나로 판매처 사라진 농가 지원

작물 수확 후에도 농가를 지원하는 농업테크가 등장하고 있다. EC 스타트업 기업인 비비드가든(Vivid Garden)은 농가의 자체 가격을 정해 생산물을 출품하는 산지 직판장을 인터넷 상에 전개하고 있다. 개인소비자를 위한 'TABE CHOKU(다베초쿠)'와 소비자 취향에 따라 매달 채소를 전달하는 서브스크립션 서비스인 'TABE CHOKU 컨시어지', 음식점용 'TABE CHOKU Pro' 등을 제공한다.

'TABE CHOKU를 사용하면 농가가 자체적으로 가격을 정할 수 있다. 소비자에게 있어서도 생산자의 얼굴이 보이는 것에 의한 안도감이 있는 데다가, 직송에 의해서 신선한 야채를 입수할 수 있다고 하는 메리트가 있다. Web 사이트에서의 상품 제시, 고객 관리, 리뷰 사용후기 관리, 주문 관리, 결제와 같은 기능은 비비드가든이 제공. 농가는 상품의 등록, 포장·발송을 한다. 상품을 구입하면 대금의 20%가 수수료로 비비드가든에 들어가는 구조이다.

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