인공지능 R&D 동향·농업분야 적용⑤-인공지능기술 적용 해외사례

[스마트에프엔=임지혜 기자] 농식품 분야 인공지능 연구와 관련하여 해외의 대표적 R&D 사례로 미국의 기상관련 연구개발 기업(The Climate Co.15)) 정도만 보고되고 있을 정도로 조사가 미흡한 실정이다. 인공지능 기술의 접목이 가능한 농업분야는 영상·음성·센싱 데이터를 중심으로 한 ICT 활용 스마트팜, 주요 병해충 및 가축질병의 모니터링, 정밀농업 및 농축산업 생산 자동화 분야 등이 해당된다.

인공지능활용 농업생산 관련 해외 주요사례를 찾아봤다.

스마트팜 분야에서 일본은 2011년 i-Japan 전략을 수립하면서 농업을 ICT융합 기반의 신산업으로 육성하기 위한 6대 중점 분야로 선정했다. 2014년 농림수산성을 주축으로 ʻ농업 정보의 생성·유통 촉진 전략ʼ(14.6)을 수립하고, 농업 관련 데이터 수집 및 분석 활성화를 모색했다. 총무성은 지능형 농작물 생산 시스템, ICT를 활용한 농업 생산지도, ICT 기반의 정보 유통 플랫폼 등 다양한 시범사업을 전개했다.

퍼지제어 분야에서는 GNSS 기반 자동 토양 분석 로봇시스템(독일 보쉬(BOSCH), 2012)을 개발했다. 2012년 독일 보쉬(BOSCH) 사의 주도로 독일 여러 대학과 협업하여 개발된 다목적 농작업 로봇이다. 내장된 카메라와 화학 센서를 이용한 퍼지 논리기반 자율주행 실현한다. GNSS(위성측위시스템)을 도입, 인공신경망 기법으로 분석한 정보를 통해 자동으로 토양 상태를 판단하고 농작업을 수행하는 로봇을 개발했다.

인공신경망 분야에서는 미성숙 복숭아 판별(Kurtulmus, F., Lee, W. S., & Vardar, A. 2014)이 실시됐다. 인공신경망을 적용하여 영상 이미지를 분석할 경우 85%의 정확도로 미성숙 복숭아를 판별한다. 여러 가지 광 조건에 의해서 판단하기 어려운 조건에서 미성숙과를 미리 판단하여 수확량 예측에 큰 도움이 된다.

유전알고리즘 분야는 입력 변수에 의한 공기 온도 예측 연구(Siva Venkaden et al., 2013)가 진행됐다. 유전알고리즘(진화단계)과 인공신경망(모델구축단계)을 통해 현재 주어진 환경의 인자(온도, 상대습도, 풍속 등)들을 이용하여 미래 온도를 예측할 수 있다. 미래(1h-12h) 온도를 미리 예측하여 대비하는 것은 농업 관리 decision-making과 농업 생산 효율증 대에 필수 요소다.

인공지능을 적용한 미래 농업은 '인간의 개입을 최소화 하고 시스템 스스로 제어하여, 농자재 투입을 최소화하면서도 산출물을 극대화 할 수 있는 인공지능형 농업생산 시스템'으로 발전할 것으로 예측된다. 이를 위해 농식품부 및 농진청은 연구개발사업을 통해 세부 기술별로 매년 꾸준한 투자를

추진 중이다.

농축산 분야에 인공지능 기술을 접목하여 농식품부에서 추진할 수 있는 스마트·무인화·첨단화 농업은 크게 3가지 부분으로 단순화가 가능하다.

토양, 작물, 환경(축산 포함) 등의 복합 정보로부터 아직 발현 되지 않는 특성을 조기에 예측할 수 있는 모니터링 시스템이다. 획득된 정보를 바탕으로 빅데이터, 인공지능 기술을 이용하여 의사결정을 수행할 수 있는 제어 시스템으로써 의사 결정된 결과를 실제 수행에 옮길 수 있는 농업기계, 로봇, 무인항공기 등의 농축산 생산 엑츄에이팅 시스템이다.

이를 통해 농축산 생산시스템에서 산출물의 결과를 피드백하여 최적의 농자재 투입을 결정하고, 이를 반복적으로 학습하면서 최고의 효율을 달성할 수 있는 지능형 농업생산시스템 구현을 목표로 추진이 가능하다.



임지혜 기자 lhjihj9031@naver.com