학과지원 리빙랩 프로젝트
인공지능으로 짓는 똑똑한 농사

농사도 이젠 데이터 싸움
식량 위기는 이제 먼 훗날의 일이 아니다. 안정적으로 농산물을 생산하기 위해서는 4차 산업혁명 기술에 대한 관심이 증대하는 추세다. 정부에서는 이러한 위기를 타개하기 위해 일찌감치 전통적인 농업 방식에 ICT를 융합한 한국형 스마트팜 모델 개발을 추진해왔다. 그러나 한국형 스마트팜은 비닐하우스 기반의 스마트 온실 시설에 국한하여 센서를 이용하는 농작물의 생육 환경 정보를 수집, 이를 기반으로 온실 내부의 환경을 제어하는 농업 시스템으로 정의되고 있어 네델란드나 미국 등 선진국의 스마트팜 혹은 정밀농업 수준에는 이르지 못하는 실정이다. 이에 인공지능학과 리빙랩 프로젝트팀에서는 대표적인 농업 국가기관인 농촌진흥청과 협력해 농촌진흥청에서 제공하는 작물의 생육 환경정보, 재배 정보를 바탕으로 농작물에 대한 최적의 생육 환경모델을 개발하기로 했다.

농업 분야에서 각광받는 인공지능 기술
인공지능 기술은 농업뷴야에서 많은 양의 데이터를 수집, 분석하고 예측하는데 유용하게 활용될 수 있다는 장점이 있다. 이를 통해 작물의 성장과 작물의 질병을 예측하는 연구가 가능하기 떄문이다. 특히 리빙랩 프로젝트팀은 인공지능 기술 중 데이터를 기반으로 하는 머신러닝 알고리즘과 선형 변환, 비선형 변환의 조합을 통해 컴퓨터 스스로 학습하는 딥러닝 알고리즘을 이용하면 작물이 자라는데 최적인 생육 환경을 도출할 수 있다는 확신을 얻었다.

지속적인 피드백과 축적된 데이터가 관건
학생들은 농촌진흥청과 국립농업과학원을 방문하여 한국형 스마트팜의 환경과 인공지능 기술을 활용한 생육 측정 시스템 등을 견학했다. 그후 조별로 나누어 토마토 데이터를 이용한 생산량 예측 모델에 대한 성능, 온실 딸기의 생산량 예측에 대한 논문 리뷰, 난방 에너지 사용량 최적화와 관련한 분석 논의, 아열대 작물인 감귤을 스마트팜에서 재배하는 방법, 작물 생산량 예측 데이터 전처리 작업 등에 대해서 토론하고 결과를 도출했다. AI 기술 접목을 통한 디지털 농업 전환 효과는 향후 전북특별자치도 농생명 산업 경쟁력 증대에 크게 기여할 것으로 전망 된다. 농생명 데이터와 인공지능 기술의 융합은 작물의 최적 생육 조건, 작물의 질병 발생 예측 등 앞으로 농산업의 전반적인 분야에 활용될 수 있다는 장점이 있다.