[시론] 스마트팜은 데이터 기반의 농업기술

최근 대화형 언어 모델 기반으로 만들진 ‘챗GPT(지피티)’가 대유행이다. 챗GPT는 수많은 빅데이터를 기계학습 등 인공지능(AI) 기술로 분석하고 특정 질문에 대한 답변을 제공한다. 처음의 답변 내용이 부정확했다면 사용자는 몇번의 질문과 답변을 거쳐 좀더 개선된 답변을 얻을 수 있다.

대화(Chat)와 사전 훈련된 생성 변환기(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어인 챗GPT는 2022년 11월 프로토타입(시제품) 형태로 시작됐다. 챗GPT 서비스는 영어 기반으로 개발돼 영어를 사용할 때 최적화된 답변을 준다. 물론 영어가 아닌 다른 언어를 사용할 때도 그에 대한 답변을 다국어 번역시스템을 통해 해당 언어로 제공한다. 그런데 챗GPT를 통해 얻은 결과는 내용의 사실 여부와 정확성을 판단할 필요가 있다. 입력되는 정보의 정확성에 따라서 답변의 정확도가 달라지기 때문에 정확하지 않은 데이터가 입력되면 부정확한 결과가 나올 수 있어서다.

이런 기술 혁신은 농업에서도 현재 진행 중이다. 스마트팜의 확산·보급으로 데이터 기반의 농업이 시작됐다. 정보통신기술(ICT)을 활용해 실시간으로 농업시설 환경정보를 측정·수집·분석해 작물생육정보를 생성·관리하는 것이다. 생성된 스마트팜 데이터는 품목별·농가별·온실별로 데이터베이스(DB)를 구축한다.

스마트팜의 주요 데이터 수집방법은 ▲센서를 통한 자동수집 ▲생육데이터 수동조사 ▲농가 인터뷰를 통한 생산량 조사가 있다. 시설 내 설치된 센서를 통해 수집하는 생육환경정보는 온·습도, 광, 이산화탄소의 지상부 환경, 함수율, 농도, 수소이온농도(pH) 등이다. 작물생육정보로는 초장·엽수·엽면적의 영양생장 및 화방 위치 등을 수집한다. 농업생산성 분야는 수확량·품질·가격 같은 경영정보가 있다. 센서를 활용할 경우 데이터를 실시간 수집할 수 있지만 그렇지 않을 경우 수동으로 생육정보와 경영정보를 수집해 과정이 번거롭고 많은 노동력이 필요하다. 따라서 자동으로 생육정보를 수집하는 장치와 농업경영정보를 연계하는 기술 개발이 요구된다.

농림수산식품교육문화정보원은 2016년부터 스마트팜 농가의 데이터를 수집·분석해 제공하고 있다. 스마트팜 시설원예농가·노지농가·축산농가의 데이터를 실시간으로 수집·분석·가공해 제공하는 것이다. 스마트팜 시설원예 분야는 품목별·작기별 환경·제어 및 생육정보 같은 정형데이터, 병해충 피해 및 작물 상태 이미지 등 비정형데이터를 제공한다. 스마트축산 분야는 한우·낙농·양돈 등 가축별 사육관리 데이터를 지원한다. 농가는 이렇게 수집·가공된 데이터세트(데이터 집합체)를 활용해 효율적으로 농장을 관리하고 품목별로 최적의 생육관리를 유지하는 시스템 모델을 개발해 보급할 수 있다.

현재 권역별 스마트팜 혁신밸리센터에서도 빅데이터 시스템을 구축해 운용하고 있다. 실시간으로 농작물의 생산관리정보를 저장·관리·분석해 청년농의 작물 재배관리에 조언을 주는 서비스를 제공하고, 병해충 예방관리 서비스를 개발해 활용하고 있다. 농가는 스마트팜 빅데이터 분석을 이용해 품목별 최적의 작물생육모델을 개발하고 이용할 수 있는데, 이렇게 되면 농업기술이 부족한 초보 농민도 실패 부담 없이 스마트팜을 운영·관리할 수 있을 것이다. 앞으로 스마트팜이 데이터 기반의 농업기술로 고품질 농산물 생산에 기여하고 노동력 절감을 통해 농업경영 효율성을 높일 것으로 기대해본다.

이강오 농림수산식품교육문화정보원 인재기획실장