- 최첨단 기술을 활용해 재배, 수확의 전 과정을 지원 -

- 농업을 기피하던 청년층을 농업으로 끌어들이는 데 성공 -

일본에서 인공지능(AI), IoT, 드론, 로봇 등의 IT기술로 농업을 지원하는 스마트농업·어그테크(Agriculture Technology)가 다방면으로 진화하고 있다. 농업기계 제조사, IT 벤더, 로봇벤처 등이 각각 아이디어를 구현하면서 인력 부족에 허덕이는 농가에 활기를 불어넣고 있으며, 일본 정부 또한 농림수산분야의 과학기술 활용 및 혁신을 위한 "농림수산 연구혁신전략 2020"의 주요 과제로 스마트농업을 선정해 △ 농업의 자동화·무인화, △ AI 활용, △ 데이터 연계 기반 구축 등을 통해 스마트농업(어그테크)의 기술발전 및 민간 농가 보급을 지원하고 있다. 

재배와 수확의 통합 관리로 쌀 수확량 15% 증가

농기기 제조사인 쿠보타(kubota)가 제공하는 데이터 활용 농업지원 서비스 ‘KSAS’의 콤바인은 IoT 센서를 갖추고 있어 수확한 쌀의 데이터를 측정한다.

쿠보타의 농업지원 서비스 ‘KSAS’의 IoT콤바인

자료: 쿠보타

KSAS 콤바인은 쌀을 수확하면서 농장의 단위면적당 수확량, 맛에 영향을 미치는 단백질 함유율과 수분량을 내장 센서로 측정한다. 수집한 데이터를 농지 구획별로 클라우드 분석을 시행, 수분량에 따라 건조기를 구분해 건조시간을 단축하고 비용을 절감하는 등 그 결과를 쌀 건조공정에서 활용한다. 또한 단백질 함유율이 적었던 농장에는 비료를 많이 주고 높았던 농장에는 적게 주는 식으로 다음 해 모내기에서도 이 데이터를 활용할 수 있다. KSAS를 3년간 사용한 농가는 쌀 수확량이 1헥타르당 5.1~5.9톤으로 15% 증가했으며, 단백질 함유율 또한 적정치인 5.5~6.5% 이내로 균일한 제품을 생산할 수 있게 됐다.

이러한 효과입증을 통해 최근(2020년 2월 말 기준) KSAS 농업지원 서비스 계약건수는 2000건(관리면적 8만2000헥타르)을 넘어서는 등 농가의 도입이 확대되고 있다. 일본 쌀 재배면적이 약 150만 헥타르인 것을 감안하면 일본 쌀 농지의 약 5%가 KSAS로 관리하고 있는 것이 된다.

작물 재배 환경 관리로 생산량을 UP

식품회사 카고메와 NEC가 5년에 걸쳐 공동 개발한 AI 농업지원 시스템은 인공위성으로 취득한 데이터를 활용한다. 인공위성에서 5일에 한 번 농장을 분석해 잎의 넓이 등으로 농장 내 토마토 육성이 불규칙한 곳을 판정해낸다. 이를 기상 및 토양 센서의 측정치와 조합시켜 농가 전용 웹사이트에 농장의 상태를 표시해주며, AI가 물주는 양과 비료·농약이 필요한 장소를 조언한다.

양 사가 2019년에 포르투갈의 농장에서 실시한 실증실험에서는 이 시스템 도입을 통해 현지의 일반 토마토 농장에 비해 비료량을 약 20% 줄이면서 수확량은 1.3배가 됐다. 카고메는 이 시스템을 사용하는 영농지원 서비스를 2020년 4월에 사업화해 유럽의 토마토 가공품 제조사에 판매를 시작했다.

카고메와 NEC가 공동개발한 토마토농장 관리 시스템

자료: 카고메

한편 NTT 동일본의 자회사인 NTT 애그리테크놀로지는 농가·식품산업기술종합연구기구와 공동으로 2020년 3월부터 IoT를 활용한 샤인머스켓 농가에서의 실증실험을 하고 있다. 지금까지 각 농가에서는 하우스 내의 온·습도, 일조량 등을 생육일수별로 세세하게 기재한 매뉴얼을 읽고 하우스 내의 온도 등을 수동으로 조정해야만 했다. 하지만 이 시스템의 도입을 통해 하우스 내에 설치한 IoT센서로 온·습도와 조도, 토양의 온도, 수분량 등을 자동으로 측정하고 단말기(스마트폰, 태블릿 PC 등)에 실측치와 재배 매뉴얼의 지시치를 함께 표시하기 때문에 농가는 온·습도를 어떻게 조정해야 할지 쉽게 파악할 수 있게 됐다. NTT애그리테크놀로지의 사카이 다이가 사장에 따르면 “일조시간이 부족할 때 IoT센서로 한 발 앞서 하우스의 온·습도를 조정해 대응할 수 있어 농가의 평가는 상당히 좋다”고 한다. IoT센서의 데이터와 수확실적은 클라우드로 수확하고 분석하며, 고당도 포도의 수확량이 늘어날 수 있도록 데이터를 분석해 재배 매뉴얼을 개선하는 것도 검토 중에 있다.

AI로 적정한 수확 시기를 파악

수확 분야에서도 어그테크는 효과를 발휘한다. 미쓰비시상사와 히타치제작소의 공동출자회사인 Skymatix의 잎색깔 분석 서비스 ‘이로하’는 농장 상공에 드론을 띄워 재배 중인 양배추의 개수와 크기 등을 AI로 진단한다. 농장 사진은 300~400장 정도로 분해해서 촬영하고 이 사진들을 연결시켜 농장의 고화질 사진을 작성한 뒤 농장에서 자라고 있는 양배추를 한 통씩 크기별로 색을 구분해 표시한다. 예를 들어 10일 후 몇 통의 양배추가 수확 가능한 크기로 성장할지를 AI가 알려주는 식이다.

드론의 상공 촬영 모습과 이로하의 서비스 화면

자료: Skymatix

한편 어그테크 벤처기업인 inaho는 신체적 부담이 큰 수확작업을 자동화하는 로봇을 개발했다. 첫 대상 작물은 아스파라거스로 로봇은 AI의 이미지인식과 거리센서를 동시에 활용해 출고기준에 맞는 사이즈로 성장한 아스파라거스를 골라낸다. 거리센서에서 쏜 적외선이 되돌아오는 시간을 토대로 대상물까지의 거리를 산출한다. 로봇은 수확해야 할 아스파라거스를 인식하면 팔을 뻗어 그 뿌리를 잡고 끝부분의 커터로 잘라내 로봇 앞쪽에 설치한 바구니에 넣는다.

Inaho의 채소 수확 로봇

자료: inaho

이 시스템을 도입한 A-noker의 안도 고타로 대표는 “로봇이 대부분을 수확하기 때문에 체력적인 부담이 줄었다”라며, 판로개척과 비료 개발에 시간을 할애할 수 있어 아스파라거스의 품질향상으로도 이어졌다고 만족감을 드러냈다.

시사점

일본은 소규모 농가가 많은 데다가 농업인구의 감소 및 고령화로 인해 큰 어려움에 직면하고 있다. 또한 이상기온으로 작물이 큰 피해를 받는 경우도 늘고 있으며, 최근에는 코로나19의 감염 확대로 인해 농업에 종사할 예정이었던 외국인 기능실습생이 일본으로 오지 못하면서 인력 부족에 빠지는 경우도 늘어나고 있다. 이러한 일본의 농업 환경이 최근에는 어그테크로 인해 성장의 조짐을 보이고 있다.

농업의 생산성 지표인 농업자 1인당 농업GDP는 2015년도부터 2018년도까지의 3년간 39%가 증가한 325만 엔을 기록하는 등 타 산업의 취업자 1인당 GDP(821만 엔)에 비하면 아직 낮은 수준이나 성장률은 높은 편이다. 1인당 농업GDP가 늘어난 이유로는 청년층의 의식 변화를 들 수 있다. 예전에는 농업을 경원시 하던 젊은이들이 어그테크라는 새로운 수단을 통해 농업에서의 가능성을 발견하고 있다. 이러한 일본의 상황은 한국과 비슷한 점이 많다. 한국에서도 청장년층을 중심으로 귀농이 주목을 받으면서 어그테크, 스마트팜 관련 솔루션에 대한 관심도 높아지고 있으며 관련 제품·솔루션의 개발과 도입이 이뤄지고 있다.

한국에서도 정부 및 민간차원에서의 스마트팜 사업 육성 및 취·창업을 지원하고 있다. 국내 실증사업을 통해 충분히 검증된 기술이라면 진입하기 어려웠던 일본의 농업기술 시장에도 진입의 기회가 엿보인다. 다만 농업에 도입되는 IT기술이라는 점에서 정보통신 이외에도 농지법, 항공법 등 다양한 관계 법률이 얽혀있을 가능성이 있으며, 실제로 관련 법제도의 개정이 꾸준히 이뤄지고 있기 때문에 이에 대한 사전 조사를 철저히 할 필요가 있다.

자료: 일본 농림수산성, 구보다, 카고메, Skymatix 등 홈페이지, 닛케이BP 및 KOTRA 도쿄 무역관 자료 종합