AWC(AI World Congress) 2022: 농업의 새로운 시대

안녕하세요, 지난 8월 25일, 광주에서 ‘농업을 위한 AI: 농업의 새로운 시대’를 주제로 글로벌 AI 콘퍼런스 AWC(AI World Congress)가 개최되었습니다. AWC는 글로벌 AI 트렌드를 한눈에 볼 수 있는 국내 대표 글로벌 인공지능(AI) 콘퍼런스인데요. 이번에는 ‘데이터·AI 농업’을 주제로, 글로벌 콘퍼런스와 스마트팜 농업기술 전시회가 동시에 진행되었습니다.
 
콘퍼런스는 아난스 칼야나라만 워싱턴주립대학교 교수가 기조연설을 맡았고, 이외에는 문승현 GIST 전 총장, 손종수 CJ 상무, 카티아 핀토 스마트팜 협력실(Smart Farm Collaborative Laboratory) 사무총장 등 국내외 연사들이 참석했습니다. 오늘 뉴스레터에서는 이번 콘퍼런스에서 나온 내용을 소개해드리겠습니다. AWC 홈페이지

AWC에서 강조된 내용은?

AWC(AI World Congress)는 국내외 AI 분야 전문가의 기조연설, 강연, 패널토론을 통해 최신 인공지능 기술, 인공지능 기술의 미래와 발전 방향에 대해 논의하는 장입니다. 이번 행사는 4차 산업혁명 시대에 지속가능한 농업을 위한 유일한 대안은 AI라는 기조를 바탕으로 진행되었는데요. 국내외 AI와 농업 전문가들이 미래 농업을 위한 글로벌 협력과 최신 기술 트렌드를 공유했습니다. 이번 콘퍼런스에서 아난스 칼야나라만 교수의 기조연설과 문승현 GIST 전 총장의 강연 모두 농업 빅데이터 기반의 AI 기술 도입을 강조했다는 점이 눈에 띕니다. 

정확한 데이터 취합이 중요 기사 보기

칼야나라만 워싱턴주립대 교수는 미국 농무부(USDA) 산하 국립농식품연구소(NIFA)와 스마트 농업 기업 AgAID 이사직을 맡고 있는 스마트 농업 전문가인데요. 칼야나라만 교수는 기조강연에서 AI 기술이 식량 부족 문제를 해결할 수 있으며, 미국에서는 AI 기술을 활용해 식량 생산성을 높이는 방안을 연구하고 활용하려는 노력이 활발히 진행되고 있다고 밝혔습니다. 

이와 관련해 칼야나라만 교수는 자연현상에 약한 특수작물, 즉 사과나 체리, 피스타치오, 아몬드 같은 것들의 피해를 최소화하는 피해 예측 AI 모델을 소개했는데요. 이 모델을 기반으로 농부들은 미리 특수작물 농사에 필요한 물의 양을 조절하고, 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.

칼야나라만 교수는 앞으로 이와 비슷하고, 사용자가 신뢰할만한 AI 모델이 계속해서 개발되려면 ‘정확한 데이터 취합’을 중요시해야 한다고 강조했는데요. 농업은 그 특성상 예측불가능한 요소가 많기 때문입니다. 현재 활용하고 있는 정보들이 오래되었다는 점도 이유로 들 수 있습니다. 

데이터 과학 적용 기사 보기
문승현 광주과학기술원(GIST) 전 총장은 특별 강연에서 농업의 ‘데이터 과학’ 적용을 주장했습니다. 그는 “인터넷에 특정 작물을 검색했을 때 찾을 수 있는 정보는 매우 한정적”이라며, 여러 작물 정보를 취합해 체계적으로 정리한 다음, 모인 데이터를 바탕으로 미래 예측이 가능하게끔 농업이 발전해야 한다고 밝혔습니다. 또, 데이터 과학이 발전하기 위해 농업에 다양한 과학자들이 참여하고 여러 분야의 기술을 활용해야 한다고 주장했습니다. 이외에도 생명공학, 자동화, 지능화 기술을 농업에 적용할 수 있다고 말했습니다. 팜모닝노트에서도 여러 번 데이터 농업의 중요성을 언급했었는데요. 칼야나라만 교수와 문승현 전 총장 모두 농업 데이터 생태계 구축을 강조했음을 알 수 있습니다. 

현장의 목소리는?

패널토론에는 김학진 서울대학교 바이오시스템공학 교수, 장유미 플랜티팜 SW팀장, 권희준 팜한농 팀장, 황동주 랩씨드 대표가 참석했는데요. 기업인들은 한목소리로 농업 AI 기술 도입의 현실적 어려움이 무엇인지 지적하고, 정부 지원책의 다양화를 촉구했습니다.

1. “AI 약점 보완해야 스마트팜 현실화 가능” 기사 보기
정확하고 정교한 데이터를 확보하기 위해서는 농업인들의 적극적인 협조가 필수적인데요. 업계에서는 AI 기업이 시장에 진출하는 것을 방해하는 가장 큰 걸림돌로 보수적인 농업 현장의 분위기를 꼽았습니다. 고령층 비율이 높아 비용을 내고 서비스를 이용하는 것 자체를 생소하게 여기는 사람이 많고, 해당 지역과 농업에 대해 잘 알지 못한다는 생각이 다양한 데이터 확보를 어렵게 한다는 것입니다. 

또 농업과 AI 기술을 결합하는 일 자체의 난이도가 높다는 점이 강조되었는데요. AI 기업들은 스마트 농장이 인위적으로 통제할 수 있는 환경이어서 쉽게 기술을 적용할 수 있을 것이라 생각했지만, 기존의 데이터로는 정확도가 높지 않아 새로운 이미지 데이터를 수집해야 했습니다. 하지만 이미지 데이터를 수집하기 위한 이미지 센서의 비용이 많이 들어 어쩔 수 없이 이를 최소화했습니다. 농업 분야 AI 도입을 위해 기업뿐만 아니라 정부가 관련 정책을 마련하고 산학협력, 민관협력 등이 활성화되어 여러 가지 종류의 데이터 체계와 테스트베드 구축을 하게끔 만들어야 하는 이유입니다.

2. “스마트 농업 확산? 정부의 기술 보편화 지원이 먼저” 기사 보기
정부 지원의 시급함은 기술 보편화와 정보 비대칭 측면에서도 강조되었는데요. 국내 농가는 소규모 농가가 대부분을 차지하는데도, 스마트 농업을 활성화하기 위한 정부의 정책이 대규모 농가를 대상으로 하고 있다는 지적이 나왔습니다. 동시에 정부가 나서서 하나의 기술이라도 농가에 보편화시켜야 한다는 의견이 제시되었습니다. 새롭게 보편화된 기술을 통해, 농업인들이 스스로 잠재적인 기술 수요를 발견할 수 있다는 겁니다. 또 소규모 농가가 최신 농업 기술과 정보를 가까이에서 찾을 수 있는 기회가 부족하기 때문에, 좀 더 많은 농가가 관련된 정보를 얻을 수 있는 플랫폼의 필요성이 제기되었습니다.


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그린랩스는 데이터 농업 플랫폼 앱 ‘팜모닝’을 통해 농민들이 실질적으로 필요한 정보와 커뮤니티 서비스를 제공하고 있습니다. 이곳저곳 흩어져있던 농업 데이터를 정보를 축적하고 활용함으로써 생산부터 유통까지 농업의 전 과정에서 혁신을 이뤄나가고 있습니다.

그린랩스의 최종 비전은 지속가능한 방법으로 인류의 먹는 것을 혁신한다는 것입니다. 디지털을 기반으로 지속가능한 농업을 달성하는 것을 넘어, 금융, 무역 등 식품과 관련된 모든 분야의 패러다임을 바꿔나가겠습니다. 앞으로도 많은 관심 부탁드립니다. 

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