정밀농업 기술별 주요 스타트업 현황①

조영미 기자 2020-02-10 15:02:52
[스마트에프엔=조영미 기자] 정밀농업은 1980년대 중반에 등장한 개념으로 최적 지역, 최적 시기, 최적 처방(‘Doing the right treatment, at the right times, in the right place’)을 고려한 농업생산시스템 연구에서 출발했다. 동일한 경작지 내에서도 위치에 따라 토성(土性), 토질(土質), 물 빠짐, 일사량, 잔존 비료량 등이 상이하다는 것에 착안한 것이다. 보다 큰 면적(large-scale)에 균일(uniform)한 농작업에 기반한 기계화 농업과 달리 작은 면적(small-scale, more precise)의 위치 특성에 맞는(site-specific) 변량(variable) 농자재 처방을 의미한다.

기술적인 제약으로 인해 정밀농업을 구현하기에는 한계가 있었지만 최근 ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile), 인공지능(AI), 드론 등의 급격한 발전으로 정밀농업은 기술적 한계에서 벗어나 본격적인 비상을 시작했다. 정밀농업은 관찰(조사) → 처방(분석) → 농작업 → 결과분석(피드백) 단계를 거치며 센서, GIS, 빅데이터, 클라우드, 인공지능, 로봇, 드론 등의 ICT 기술이 필수다.

IoT 기반 데이터 수집 → 클라우드 기반 빅데이터 구축 → 인공지능 기반 최적화 예측과 맞춤 처방 → 지능화된 농기계·농업로봇 등에 의한 최적화 작업 → 모바일 기기를 통한 농업인에게 정보 제공이 과거에 비해 정밀하게 수행 가능하며 진정한 의미의 정밀농업 구현이 가시화됐다.

최근 3년간 어그테크 벤처기업에 대한 글로벌 펀드 투자가 미국, 유럽 등을 중심으로 약 102억 달러가 이뤄지면서 정밀농업에 대한 기대와 투자 환경이 조성됐다. 인공위성, 드론·무인항공기(UAV), 각종 센서, 클라우드, 딥러닝, 머신러닝, 로보틱스 등 다양한 ICT기술을 정밀농업에 적용한 어그테크 스타트업 속속 등장했다.

위성 이미지 분석(Analysing Satellite Images)

위성 이미지 분석(Analysing Satellite Images)는 RGB 및 다중 분광 카메라가 탑재된 위성은 드론 및 무인기에 비해 수신 범위가 광범위해 작물 분포 패턴, 기상 현상으로 인한 손실 계산 및 산출량 평가에 유용하다. 머신러닝 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 데이터를 분류하고 수백만개의 위성 이미지에서 정밀농업에 필요한 의미있는 정보 추출 가능하다. 반면 낮은 공간 분해능(spatial resolution)과 구름으로 인해 1~2개월 가량

데이터를 수집할 수 없는 상황 등이 발생 가능하다는 것이 단점이다.

Descartes Laps 미국 뉴멕시코州에 본사를 둔 스타트업으로 위성 데이터와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 미국 내 콩과 옥수수 수확량을 예측한다. NASA와 유럽우주국을 비롯한 여러 위성에서 매일 5테라바이트에 이르는 데이터를 수집하고, 날씨 데이터와 기타 데이터를 결합하여 99%의 정확성으로 수확량을 예측한다. 美DARPA는 중동·아프리카의 기근과 정치 불안이 작황에 미치는 영향을 분석하기 위해 Descartes Laps에 150만 달러를 지불하고 중동·아프리카 지역의 밀 수확량을 분석 의뢰한다.

Planet Labs 2010년 12월에 창업한 스타트업으로 소형 위성 시장을 선도하고 있으며, 현재까지 약 1억 8,000만 달러의 펀드 조달한다. NASA 출신 과학자 3명이 창업하였으며, 초소형 위성 CubeSats(가로·세로·높이 각각 10cm)을 여러 대 쏘아 올려 대규모 농장을 관리하는 모델이다. 2015년 BlackBridge, RapidEye 등을 인수하였으며, 2017년 2월에는 구글의 인공위성 사업 Terra Bella를 인수했다. 기존 CubeSats에 5기의 RapidEye, 7기의 Terra Bella 위성이 통합하여 매일

지구상의 모든 곳의 이미지를 다양한 해상도로 촬영이 가능하다.

- 2편으로 이어집니다 -



조영미 기자 news@smartfn.co.kr

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