일본산업뉴스요약

IT 트렌드
캐논의「스마트 농업」
카메라나 화상 해석기술 활용, 성장 정도 추정

「IoT」나 인공지능(AI)을 활용한「스마트 농업」이 점점 확대되고 있다. 캐논 마케팅 재팬(MJ) 그룹은 주력인 카메라나 화상 해석 기술을 활용한, 독자의 스마트 농업 구조를 만들고자 한다. 성장 정도를 추정하여 수확 시기를 예측한다. 이를 통해 일손 부족이나 후계자 문제로 고민하는 생산자를 지원한다.

온도나 습도, 이산화탄소 농도, 일사량. 스마트 농업에서는 이들 데이터를 센서를 통해 취득∙분석하여, 작물이 성장하기 쉬운 환경을 정비한다. 미국의 시장조사 회사에 따르면, 2016년의 스마트 농업 관련의 시장 규모는 약 5,800억 엔이었다. 22년에는 2배 이상으로 확대될 것으로 전망하고 있다.

작물의 품질을 향상시키고, 생산량을 안정시키기 위해서 필요한 것은 이러한 환경 조성만은 아니다. 작물 그 자체의 생육 정보 관리도 중요해진다. 꽃의 수나 잎의 크기, 줄기의 길이와 같은 정보는 눈으로 확인하는 경우가 많다. IT의 활용이 충분히 진행되지 않은 영역이라고 할 수 있다.

캐논 MJ는 센서 외에도 그룹이 보유한 카메라나 화상 해석 기술을 사용한, 새로운 스마트 농업의 실증 실험에 도전하고 있다. 규슈대학과 농업생산법인인 Act Ichigo Farm(오이타현)과의 공동 프로젝트로, 대상 작물은 이치고(딸기)다.

캐논의 네트워크 카메라와, 캐논 MJ 자회사인 캐논 IT솔루션즈(ITS, 도쿄)의 화상 해석 소프트웨어를 이용한다. 비닐하우스의 중앙 천장에 360도로 촬영할 수 있는 네트워크 카메라를 설치. 80곳을 자동으로 촬영하여 화상을 해석한다.

캐논 ITS의 연구개발(R&D)센터에서 축적한 심층학습 기술을 화상 해석에 응용한다. 꽃이나 열매를 카운트할 뿐 아니라, 색이나 모양으로 과실의 성장 정도를 추정하여, 0에서 4까지의 5단계로 분류한다.「성장도 4」가 되면 수확이 가능하다. 추정 정밀도는 평균 98%라고 한다.

생육이 예년보다도 늦어지게 되면, 비료나 습도, 온도를 컨트롤하는 등의 대책을 바로 세운다. 생산자는 스마트폰을 통해, 어느 비닐하우스의 어느 장소에 수확 시기를 맞이한 딸기가 있는가는 확인할 수 있다.

인간의 뇌를 모방한 뉴럴 네트워크(신경망)를 통해, 수확 시기나 양 등도 추정한다. 비닐하우스에 설치한 온도 센서나 과거의 일조량 등의 환경 데이터도 반영한다. 생산자는 며칠 후에 어느 정도의 딸기를 수확할 수 있는지 알 수 있다.

캐논 ITS의 R&D센터의 다케나카(竹中) 센터장은「생산자 입장에서는, 유통업자와의 계약량을 늘리는 기회가 된다」라고 지적한다. 정확한 출하 예측을 제시할 수 있다면, 입찰 경쟁을 유리하게 추진할 수도 있다.

장기적으로는 출하하고 싶은 시기에 생육을 맞추는 것도 가능하다고 한다. 출하 가격이 낮은 시기에 출하를 늦출 수 있다면, 경영 안정에도 도움이 된다. 캐논 MJ 등은 실증 실험을 통해 성장 정도와 출하 예측 정밀도를 높여, 18년의 실용화를 목표로 한다.

일손 부족이나 고령화, 자연 재해 발생, 이상 기상 등 산업을 둘러싸고 있는 과제는 많다. IT를 구사한 스마트 농업은, 작업 효율화나 수확량 증가에 도움이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 캐논 MJ는 독자의 스마트 산업을 통해 생산자의 경쟁력을 향상시키고자 한다.

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