인공지능(AI)이 수십 년 경력의 베테랑 농민보다 농사를 더 잘 지을 수 있을까? 사람의 개입 없이 인공지능 스스로 농사를 짓는 데 필요한 모든 결정들을 내리게 하면 어떤 결과가 나올까?
유럽의 농업 선진국 네덜란드는 각종 첨단 농업기술을 개발하는 데 앞장서고 있다. 빠르게 발전하고 있는 인공지능 기술을 농업 분야에 적용하려는 노력도 활발히 이뤄지고 있다. 네덜란드에 있는 와게닝겐 대학에서 지난해부터 ‘세계 농업 인공지능 대회(Autonomous Greenhouses International Challenge)’를 열고 있는 것도 인공지능이 본격적으로 농업에 도입되면 미래 농업이 어떻게 바뀔지를 예측하기 위해서다. 중국을 대표하는 IT(정보통신기술) 기업인 텐센트가 이 대회에 거액을 후원하는 것도 같은 이유에서였다.
지난해 인공지능 농업 대회가 열린 와게닝겐 대학 온실 모습
농업 대회에 마이크로소프트, 인텔, 텐센트가 참가한 이유는?
지난해 열렸던 첫 대회 본선에 진출한 팀들에는 농업 전문가들뿐만 아니라 인텔, 마이크로소프트, 텐센트, NXP 반도체, 델파이 엔지니어링 등 첨단 IT기업 소속 인공지능 개발자들이 빠짐없이 포함돼 있었다. 대회 참가팀들이 개발한 인공지능은 와게닝겐대학에 있는 온실에서 지난해 7월부터 12월까지 오이를 길러냈다.
오이에 물은 얼마나 줄지, 햇볕은 얼마나 쬐게 할지, 비료는 얼마만큼을 줄지 등 농사를 짓는데 필요한 모든 결정은 인공지능이 스스로 판단하도록 하고 수확된 오이의 품질과 양으로 결과를 측정하는 방식의 대회였다.
전 세계 주요 IT 기업들이 대거 참가한 지난해 대회 본선에 한국 팀은 없었다. 한국인 참가자도 없었다. 해외 농업 선진국들과는 달리 한국은 아직까지 농업에 인공지능을 적용하려는 노력이 부족하다는 사실을 보여줬다.
올해는 다르다. 예선 탈락의 쓴잔을 마셨던 지난해와는 달리 올해는 한국에서도 농업 인공지능, 스마트팜, 농업 소프트웨어, 원예학 등 각 분야의 전문가들이 뭉쳐서 9월부터 시작될 제2회 대회를 준비하고 있다.
텐센트 고위 임원이 인공지능과 농업의 융합에 대해서 발표하고 있다
농업 인공지능 개발이라는 도전에 뛰어든 이들은 누구일까? 그리고 이들이 만들어낼 인공지능은 어떤 모습을 하게 될까? 농업계 어벤져스(미국의 마블 코믹스에서 나온 만화를 원작으로 하는 영화. 능력이 뛰어난 영웅들이 뭉친 팀을 칭하는 말로 쓰임)를 결성해 새로운 도전에 나선 이들을 만나봤다.
지난 19일 오후 3시, 서울 종로구 평창동에 있는 영인문학관. 북한산 자락 높은 언덕에 자리 잡은 이곳은 이어령 이화여대 명예석좌교수가 평생 동안 수집해온 문인들의 원고, 화가들의 그림 등을 모아놓은 문학박물관이다. 짙푸른 초록색 나무들이 빽빽이 늘어서 있는 산자락이 한눈에 내려다보이고 산새들이 한가롭게 지저귀는 소리가 들려오는 문학관 안에 들어서자 마치 서울에 있는 게 아닌 것만 같은 기분이 들었다.
문학관 안에 있는 강의실에서는 이 명예교수의 강연이 한창이었다. 이 명예교수는 올해 초 언론 인터뷰에서 암에 걸렸다는 사실을 밝혔다. 그는 암에 걸린 뒤에도 항암제 주사나 방사선 치료 같은 모든 종류의 의학적 치료를 거부한 채 암과 함께 살아가는 삶을 택했다. 이 교수는 회색빛 정장을 갖춰 입은 채 청중들 앞에서 열띤 목소리로 이야기를 풀어나가고 있었다. 86세라는 나이와 암 환자라는 사실이 무색하게 이 교수는 기운차고 여유 있는 모습이었다. 그가 강연 중간중간 던지는 농담에 40여 명의 청중들은 폭소를 터뜨렸다.
종로구 평창동 영인문학관에서 열린 이어령 이화여대 명예석좌교수 강연
디지로그(Digilog), 농업에 인공지능을 적용하다
이날 강의의 주제는 ‘새 문명 속 한국인의 잠재력, A.I. 시대 맞이하기’였다. 인공지능 농업대회에 도전하는 ‘에그리컬쳐 디지로그’ 팀원들에게 이 교수가 자신의 생명 자본주의 사상을 들려주고, 인공지능 개발이 농업에 어떤 변화를 불러일으킬 수 있는지, 그리고 어떤 변화를 만들어내야만 하는지를 설명하는 자리였다. 팀원이 아닌 다른 청중들은 대회 도전에 나서는 팀원들을 응원하기 위해 전국 각지에서 찾아온 농민과 농식품 기업인들이었다.
디지로그라는 말은 이어령 교수가 즐겨 사용하는 단어다. 과학과 기술을 뜻하는 디지털(Digital)과 자연을 의미하는 아날로그(Analog)가 서로 조화롭게 융합된 모습을 뜻하는 단어다. 최첨단 과학기술인 인공지능이 농업 안에 자연스럽게 자리 잡고, 사람들을 돕는데 활용될 수 있도록 하자는 뜻에서 팀명을 디지로그로 정했다.
두 시간 반이 넘게 이어진 이 교수의 강연이 끝나자 디지로그 팀원들이 이 교수와 함께 사진을 찍는 순서가 마련됐다. 이날 자리는 이 교수의 강연과 함께 디지로그의 대회 출정식을 겸하는 자리이기도 했다.
디지로그 팀원들은 모두 여섯 명이다. 먼저 민승규 한경대 석좌교수(전 농림수산식품부 차관)가 참가팀 단장을 맡았다. 팀장은 와게닝겐대학에서 박사 학위를 받고 그곳에서 6년간 농업 로봇·인공지능 기술을 연구·개발했던 서현권 에이넷 본부장이다. 국내 최대 식물공장 기업인 팜8 재배팀에서 일하는 김성언 차장, 농업 소프트웨어 개발업체인 이지팜의 스마트팜 연구소에서 일하는 한광희 연구원도 팀원으로 참여했다. 문태원 서울대 원예학과 박사과정 학생과 와게닝겐대학에서 석사를 받은 최대근 시설원예 전문가도 팀원이다.
인공지능 농업 대회에 출전하는 디지로그 팀 멤버들이 이어령 교수와 기념 사진을 찍고 있다 @더농부
저마다 특기를 갖고 있는 영화 속 어벤져스 팀원들과 마찬가지로 이들 역시 각각 농업 인공지능, 스마트팜 내 재배 기술, 농업 소프트웨어 개발, 시설원예 전문지식이라는 자신만의 특기를 갖고 있다.
디지로그 팀의 이번 대회 출전에는 단순히 농업 인공지능을 개발하는 것을 넘어서는 목표가 있다. 대회에 참가해 얻은 경험을 바탕으로 ‘아시아판 농업 인공지능 대회’를 개최하는 데 필요한 대회 운영 노하우를 쌓는 것이다. 디지로그의 단장을 맡고 있는 민승규 전 차관은 다음과 같이 설명했다.
“사실 네덜란드와 미국 같은 농업 선진국들과 한국의 농업 환경은 차이가 커요. 네덜란드는 대규모 유리온실에서 하는 원예농업이 중심인 나라예요. 소농들이 자그마한 비닐 하우스에서 작물을 키우는 한국 농업과는 많이 다르죠. 네덜란드에서 첨단 농업 인공지능이 만들어졌다고 해서 한국에 가져다가 바로 쓸 수 없는 게 이런 이유 때문이에요. 한국 농업과는 사정이 많이 다른 나라의 환경에 맞춰진 인공지능이니까요. 우리 농업에 인공지능을 도입하려면 소농, 소규모 위주인 한국 농업의 현실을 바탕으로 한 인공지능을 따로 개발해야죠.
그렇게 하기 위해서 지금 한국과 일본, 중국 등의 농업 전문가와 인공지능 개발자들이 참가하는 아시아판 농업 인공지능대회를 준비하고 있어요. 대회를 열려면 우선 이런 대회는 어떻게 하는 건지 직접 알아야할 필요가 있잖아요. 서현권 박사하고 처음 이야기할 때부터 이번 대회에서 참가한 경험을 바탕으로 우리도 직접 이런 대회를 한번 열어보자고 이야기했었어요. 한국 농민들을 강소농으로 키워낼 수 있는 한국식 농업 인공지능을 만들어야하니까요.”
디지로그 팀 팀장을 맡은 서현권 에이넷 본부장
인공지능은 사람보다 방울토마토를 더 잘 키울 수 있을까?
스스로 판단해서 농사를 짓는 농업 인공지능을 만들기 위해선 그저 인공지능을 개발할 수 있는 기술만 필요한 게 아니다. 농사를 짓는 작물의 습성에 대한 전문 지식을 갖추고 있어야 하고 실제로 농산물을 키워본 재배 경험과 노하우 역시 갖고 있어야 한다. 서현권 본부장은 “대회 출전을 결심한 지난해 말부터 다양한 농업 기업, 농업 분야 공공기관에 속한 전문가들과 만나며 함께 대회에 나갈 수 있는 멤버들을 모아왔다”고 설명했다.
올해 대회 역시 지난해 대회와 마찬가지로 예선과 본선, 두 차례에 걸쳐 이뤄진다. 다만 대회의 종목 격인 재배 작물은 달라졌다. 지난해에는 인공지능으로 온실 안에서 오이를 키웠지만 올해는 방울토마토를 키운다.
지난해에는 전 세계에서 모두 16개 팀이 도전해 그중 5개 팀만 네덜란드 와게닝겐대학 온실에서 열리는 본선에 진출했다. 예선전은 직접 농작물을 재배하는 게 아니라 컴퓨터 시뮬레이션 방식으로 치러진다.
대회 주최 측에서 농작물을 키울 때 발생할 수 있는 여러 상황을 제시하면 각 팀이 개발한 인공지능이 그 상황들에 맞는 재배법을 제출하는 방식이다. 선생님이 문제를 내면 학생들이 답안을 적어내고 이를 채점해 등수를 가리는 방식이라고 이해하면 쉽다.
지난해 대회 결승전 이후 참가팀 팀원들이 모두 모여서 찍은 기념 사진
아주 간단하게 예를 들자면 이런 식이다. 와게닝겐 대학 측에서 “오이가 자라고 있는 온실의 온도가 갑자기 올라가고 동시에 온실 내 이산화탄소의 농도가 많이 떨어졌다. 이런 상황에서 는 어떻게 대처해야 하는가?”라는 문제를 내면 인공지능이 스스로 이 같은 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시해야 한다. 그러면 와게닝겐 대학 측에서 기존에 자신들이 갖고 있던 재배 데이터를 분석해 각 팀의 인공지능이 답한 방안을 적용했을 경우 어떤 결과가 나타날 것인지를 분석한다.
이런 문제풀이 과정을 여러 차례 반복한 뒤 가장 적절한 대처 방안을 내놓았던 상위 몇 개 팀만 선발해 본선 대회에 초청한다. 서 본부장은 “와게닝겐대학은 네덜란드 전역에서 수십 년 동안 쌓아온 작물별 재배 데이터를 갖고 있다”며 “그처럼 데이터가 풍부하기 때문에 어떤 인공지능이 내놓은 방법이 가장 적절한 대처법인지도 분석해서 파악할 수 있다”고 설명했다.
이처럼 와게닝겐대학, 더 나아가서는 네덜란드 농업이 갖고 있는 풍부한 데이터는 중국 IT 기업인 텐센트가 먼저 와게닝겐대학을 찾아와 인공지능 농업 대회 개최를 제안한 중요한 이유 중 하나였다.
대회 본선이 펼쳐지는 와게닝겐 대학 연구동 온실
대회 본선은 와게닝겐대학 연구동에 있는 온실에서 약 반년 동안 펼쳐진다. 지난해 대회 본선도 7월부터 12월까지 반년 동안 펼쳐졌다. 작물의 모종을 심은 뒤 여기서 나온 수확물을 갖고 각 팀의 인공지능이 거둔 성과를 파악하기 때문이다.
본선이 시작되기 전 각 팀에선 와게닝겐대학 온실을 방문해 자신들에게 주어진 재배 공간을 확인한다. RGB 카메라, 열화상 카메라, 무선 센서 네트워크, 뿌리층 측정 센서, 순복사 측정 센서, 작물 조직 센서 등 작물이 어떻게 자라고 있는지를 원격으로 확인하는 데 필요한 장비와 센서들도 이때 설치한다.
장비 설치를 마치고 나면 이때부턴 오로지 인공지능의 판단으로 작물을 키우게 된다. 인공지능은 카메라와 센서를 통해 작물이 어떻게 자라는지를 파악하고 이에 맞춰 작물을 어떻게 키울지를 결정한다. 물은 얼마나 줄지, 햇볕은 얼마나 쐬게 할지, 인공조명은 어떻게 비춰줄지, 비료는 얼마나 줄지와 같은 기본적인 결정뿐 아니라 작물을 키우는 데 필요한 모든 판단을 인공지능이 내린다. 대회 도중에도 인공지능의 알고리즘을 수정·보완할 수는 있지만 농사를 짓는 데 필요한 결정을 내리는 건 인공지능의 몫이다.
와게닝겐대학 소속 연구원은 정기적으로 온실을 방문해 농작물이 얼마나 자랐는지를 기록하고 인공지능이 요구한대로 작업하는 일을 한다.
작물이 어떻게 자라고 있는지를 확인하기 위해 설치한 각종 카메라와 센서
지난해 본선에 진출한 다섯 팀은 그 멤버 구성부터 화려했다. 딥 그린팀(Deep_green)은 멕시코 대학 학생들과 인텔 인공지능 개발자 등으로 구성됐고, 소노마(Sonoma) 팀은 와게닝겐대학 박사 과정 학생과 마이크로소프트 인공지능 개발자 등이 팀원이었다. 아이그로우(iGrow)에는 베이징 농업 IT 직원과 텐센트 인공지능 개발자가, 에이아이씨유(AiCU)에는 와게닝겐대학 박사과정생과 NXP 반도체 개발자가, 더 크로퍼레이터(The Croperator)에는 델파이 엔지니어링 개발자와 아그로에너지 직원 등이 참가했다.
IT 대기업 소속 인공지능 개발자가 빠지지 않고 팀원으로 참여한 모습을 통해 해외 국가들에서 농업과 인공지능, 첨단 IT 기술의 결합에 큰 관심을 가지고 있다는 사실을 쉽게 알 수 있다. 그만큼 발전 가능성과 성장 가능성 모두 높은 분야기 때문이다.
본선에는 예선을 뚫고 통과한 5개 팀 외에도 한 팀이 더 참가한다. 해당 작물을 오랫동안 키워온 베테랑 농민과 와게닝겐대학 소속 재배 연구원으로 이뤄진 팀이다. 이들의 역할은 같은 온실 안에서 사람이 키운 농산물은 어떤 모습일지를 보여주는 것이다. 이들이 키운 농산물과 인공지능이 재배한 농산물을 비교해 사람과 인공지능 중에서 누가 더 농사를 잘 짓는지를 평가한다.
인공지능이 재배한 오이들
한 팀은 인간보다 더 좋은 오이를 키우는 인공지능을 개발했다
인공지능이 키운 농산물이 수확되면 그 이후엔 수확물을 놓고 인공지능의 성과를 평가한다. 우선 수확한 농산물을 시장에 갖다가 팔았을 때 얼마나 돈을 벌 수 있는지를 계산한다. 얼마나 큰 이익을 올릴 수 있는지가 전체 심사점수의 50%를 차지한다. 인공지능이 선택한 농사법이 얼마나 지속가능한지를 평가하는 지속가능지수에는 20%의 배점이 주어지고 인공지능이 선보였던 전략이 얼마나 효과적이었는지에는 30%의 배점을 매긴다.
그렇다면 지난해 대회의 결과는 어땠을까? 인공지능 중에서 베테랑 농부보다 더 뛰어난 성과를 거둔 팀이 있었을까? 대회 결과는 인공지능의 약진이 농업 분야라고 예외는 아니라는 사실을 보여준다.
마이크로소프트 직원과 와게닝겐 대학 박사과정생 등이 참가한 소노마 팀이 이익 부문에서 약 20년간 오이를 키워온 베테랑 농부보다 다 좋은 성과를 냈다. 이 팀이 키운 오이의 품질과 수확량이 인간 농부를 뛰어넘었다는 것이다. 비록 인간 농부를 능가한 건 이 팀 하나뿐이었지만 지난해 대회가 첫 대회였고, 농업에 인공지능을 결합하려는 시도가 아직 초기 단계라는 걸 생각해보면 앞으로 농업에서도 인공지능이 사람을 뛰어넘는 모습이 적지 않게 나타날 수도 있다고 예상해볼 수 있다.
인공지능 농업대회가 어떻게 진행되는지를 그림으로 나타낸 자료
소노마 팀 팀원인 데이비드 카진은 와게닝겐대학 박사 과정생은 “재배 교과서나 농가에서 당연시하는 기존의 재배 방법들이 어쩌면 최선의 선택이 아닐 수 있다는 교훈을 얻었습니다. 몇몇 사항에 있어 인공지능이 사람이라면 하지 않았을 선택을 했는데 결과적으로 기존 재배 전문가들의 성과를 뛰어넘는 이익을 낼 수 있었습니다.”라고 말했다.
인공지능 농업대회의 총책임자인 실케 허밍 박사의 지난해 대회 결과에 대해서 다음과 같이 평가했다.
“완전 자율 온실 운영까지는 아직 가야 할 길이 멀고 다양한 센서들 또한 더 개발되어야 하겠지만, 인공지능의 가능성, 인공지능이 작물 재배에서도 사람보다 뛰어날 수 있음을 확인했습니다.”
올해 대회의 예선은 9월 12,13일 이틀에 걸쳐서 열린다. 본선은 12월부터 내년 5월까지 진행된다. 지난해 대회와 같은 방식으로 열리지만 재배 작물은 오이에서 방울토마토로 바뀌었다.
인공지능이 오이를 키우고 있는 와게닝겐 대학 온실
국내 전문가들로 구성된 디지로그팀은 이번 대회에서 과연 어떤 성과를 거둘 수 있을까? 본선에 진출하느냐 그리고 본선에서 나가게 된다면 얼마만큼의 성적을 거둘 수 있는지는 물론 중요하다. 하지만 아직 해외 농업 선진국들에 비해 첨단 농업 기술에 대한 관심과 투자가 부족한 상황에서 전 세계를 주름잡는 IT 대기업들에 소속된 인공지능 개발자, 각 국가를 대표하는 농업대학 소속 연구원들과 같은 무대에서 경쟁하는 것 자체가 우선은 귀중한 경험이다.
디지로그팀원들은 자신들의 이번 대회 참가가 국내 농업계에 인공지능 기술에 대한 관심을 높이는 계기가 되기를 바라고 있다. 서 본부장은 이번 대회에 참가하는 이유에 대해서 다음처럼 설명했다.
이어령 교수의 강연을 마치고 청중들이 단체 기념 사진을 찍고 있다
“2016년에 이세돌과 알파고가 한국에서 바둑을 두면서 우리나라에 갑자기 인공지능에 대한 관심이 확 높아졌잖아요. 저희가 이번 인공지능 농업대회에 참가하는 것도 그런 역할을 했으면 좋겠어요. 국내 농업계는 아직까지 인공지능이나 빅데이터, 사물인터넷 같은 IT 기술을 도입하는 것에 대해서 해외 선진국들에 비해 관심이 덜한 편이에요. 저희가 이번 대회에서 좋은 성과를 거두면 그게 여기저기에 알려지고 농업계에서도 인공지능에 대해 관심을 갖기 시작할 거 아니겠어요? 이번 대회에 나가서 꼭 좋은 결과를 거두고 싶은 이유에요.”
FARM 에디터 홍선표 nong-up@naver.com, 출처 : 더농부 블로그 2019.06.25
