[농수축산신문=심미진·김진오·박세준 기자]

2022년 챗지피티(ChatGPT) 등장 이후 인공지능(AI)이 빠르게 발전하면서 AI 전환은 산업경쟁력의 핵심 화두가 됐다. 농업 역시 스마트농업의 이름으로 농업 전반에 대한 광범위한 AI 접목이 이뤄지고 있다. 특히 농업인구의 고령화와 감소 그리고 기후변화로 관행농업이 한계를 보이면서 AI로 농업의 지속가능성을 제고하려는 시도가 주목받고 있다.

이에 대전시, 그린바이오 혁신융합대학사업단, 대전 지-브릿지(G-BRIDGE) 협의체는 지난 15일 대전컨벤션센터에서 ‘AI기반 지속가능한 스마트농업의 미래’를 주제로 스마트농업포럼을 개최해 국내 스마트농업에서 AI의 활용 동향을 짚고 농업의 AI 전환을 가속화하기 위한 정책대안을 모색했다. 이날 진행된 포럼의 내용을 지상중계한다.

△일시 : 2026년 10월 15일(목) 14:00~17:00

△장소 : 대전컨벤션센터 중회의실

△주최·주관 : 대전시‧그린바이오혁신융합대학사업단·대전 G-BRIDGE 협의체

△좌장 : 손정익 (재)스마트팜연구개발사업단장

△발제 : 윤남규 농촌진흥청 스마트농업팀장, 안은기 ㈜유비엔 대표이사, 노미영 국립원예특작과학원 시설원예연구소 연구관

△지정토론자 : 김영태 한국농업기술진흥원 농기계검정본부장, 유명철 (사)한국스마트팜산업협회 사무총장, 이명훈 국립순천대 융합바이오시스템공학과 교수, 조진형 아이오크롭스 대표이사 (가나다 순)

△정리 : 심미진·김진오·박세준 기자

△사진 : 김한수 PD

■ [개회사] 이준헌 충남대 그린바이오 혁신융합대학사업단장

“지난해에 이어 열린 이번 포럼의 주제는 ‘AI 기반 지속 가능한 스마트농업의 미래’다. 포럼에 함께해 준 박익규 대전시 농생명정책과장과 발표자, 토론자들께 깊이 감사드린다.

기후변화와 탄소중립, 식량안보 등 농업을 둘러싼 이슈가 많다. 세계 인구는 82억 명 수준으로 계속 늘고 있지만 이를 뒷받침할 식량자원은 크게 부족한 시점이다. 식량자원을 어떻게 확보하고 안정적으로 공급하느냐는 선진국으로 갈수록 더 중요해질 것이다.

오늘 포럼의 주제처럼 이제 모든 프로그램에 AI가 들어가 있다. 학생들의 공부는 물론 교수들의 논문 작성에까지 AI가 쓰이면서 AI는 생활과 떼려야 뗄 수 없게 됐다. 오늘 토론을 바탕으로 이 분야가 한 단계 더 발전하는 계기가 되길 기대한다.”

■ 주제발표: AI라는 기회, 한국형 스마트농업의 기회

- 윤남규 농촌진흥청 스마트농업팀장

중국·일본과 기술 경쟁서 살아남으려면 표준화 전략 필수

“‘스마트농업 육성 및 지원에 관한 법률’은 스마트농업을 생산성과 품질을 높이고 경영비와 노동비를 줄이기 위해 기존 농업에 정보통신기술 등 첨단기술을 접목한 농업으로 정의한다. 사람의 지식과 경험 대신 데이터와 AI로 판단하는 것이 핵심이다.

스마트팜은 3세대로 나뉜다. 1세대는 통신이 연결된 센서로 데이터를 자동 수집하고 사람이 원격으로 모니터링·제어하는 단계로, 현재 대부분의 스마트팜이 여기에 머물러 있다. 2세대는 센서와 영상 데이터를 AI가 분석해 병해 진단과 방제 방법까지 알려주는 단계로 지금 기업들이 가장 활발하게 개발·보급하고 있다. 3세대는 AI의 판단을 로봇이나 자동화 시스템이 무인으로 수행하는 단계지만 로봇이 농업 환경에 적응하기까지는 시간이 필요하다.

농가 고령화와 인구 감소, 150만ha 수준으로 줄어든 농지 면적을 감안하면 무인 자동화 기술의 필요성은 점점 커지고 있다. 하지만 우리 농업은 한 농가가 여러 품목을 조금씩 재배하는 생계형 농가가 많아 규모가 영세하고 투자도 어려운 악순환을 겪고 있다. 전업농의 규모화를 지원하면서 소규모 농가도 외면하지 않는 정책을 함께 펴야 한다.

연구인력이 적은 우리나라가 일본·중국을 견제하려면 기술 표준화가 해법이다. 특허와 달리 표준은 공개·공유하는 것이며, 표준 기반의 개방형·모듈형 연구는 연구의 출발점을 높이고 기업이 전문 분야에 집중할 수 있게 한다. 청년농이 은퇴농의 시설을 인수·병합해 규모를 키울 때도 표준 기반 모듈화 제품이 경영 통합을 앞당길 것이다. 아울러 농산물 판매만으로는 소득을 높이기 어려운 만큼 그린바이오를 통해 부가가치 높은 산물을 만드는 기술 개발이 중요하다.”

■ 주제발표: 빅데이터와 AI 에이전트 기반의 스마트농업

- 안은기 ㈜유비엔 대표이사

농업 AI 전환, 설비 아닌 농업인의 일하는 방식이 바뀌어야

“스마트농업 설비가 늘면서 환경 데이터와 모니터링 화면, 알림은 늘었지만 현장의 일은 크게 줄지 않았다. 데이터는 보이지만 분석과 판단은 여전히 농가의 몫이고 숙련자에 의존하는 구조도 그대로다. 바로 이 판단 영역이 AI가 역할을 할 수 있는 지점이다.

농업 데이터는 환경, 근권, 생육, 행동 데이터로 나눌 수 있다. 환경과 결과는 어느 정도 기록되고 있지만 농약 살포나 작업처럼 무엇을 바꿨는지에 대한 행동 데이터가 부족하다. 행동과 결과의 연관성이 쌓여야 AI가 내 농장에 맞는 의사결정을 지원할 수 있다.

농가 단위 AI 전환은 설비 설치가 아니라 농업인의 일하는 방식이 바뀌는 것이다. 성과도 설치 대수나 면적이 아니라 AI 판단의 질과 농업인에게 생긴 여유로 봐야 한다. 농업인은 장비 사용자에서 AI에 농사를 가르치는 사람이 된다. 하우스를 돌며 하던 확인은 요약 확인으로, 환기·관수는 AI 제안에 대한 승인으로 저녁에 몰아 쓰던 영농일지는 음성 기록으로 바뀔 것이다.

유비엔은 ICT 장비 ‘팜링크’를 보급해 왔고 성주 참외 농가를 대상으로 농장 데이터를 실시간으로 AI에 묻는 ‘참외톡톡’을 올해까지 100농가 수준으로 확대하고 있다. 이를 고도화한 ‘팜톡톡’은 기존 하드웨어 변경 없이 대화형 조회, 사진 기반 병해 진단, 일·주·월간 브리핑을 제공하고 농업인 승인을 전제로 한 자율제어 기능을 더했다. 정보의 정확성을 위해 참외과채류연구소와 협의하고 있으며 에이전트의 안전 검증 단계를 가장 중요하게 보고 있다. 현재 참외 50농가로 협의회를 꾸려 피드백을 받고 있으며 내년 초 보급할 계획이다.”

■ 주제발표: 지속가능한 스마트농업을 위한 그린바이오

- 노미영 국립원예특작과학원 시설원예연구소 연구관

정밀제어·자원순환·생물자원으로 스마트농업 경쟁력 높여야

“기후위기와 인력 부족, 공급망 불안에 탄소중립 요구까지 더해지며 농업은 큰 전환기를 맞고 있다. 네덜란드는 2030년까지 순환농업으로 전환해 물·비료·에너지 등의 배출을 제로(0)화하겠다고 선언했다. 시설원예 스마트팜의 자원 이용 효율화를 위해 정밀제어, 자원순환, 생물자원 등 세 가지 ‘현장형 그린바이오’를 제언한다.

정밀제어는 AI 기반 자율제어, 작물 반응 기반 제어, 에너지·물·경제성을 아우르는 최적화 제어로 투입을 최소화하는 것이다.

자원순환의 핵심은 배출 제로화다. 국내 수경재배 면적은 지난해 기준 6239ha지만 배액을 재사용하는 순환식은 1%도 되지 않는다. 1994년 법제화 후 2004년부터 규제에 들어간 네덜란드는 수경재배 면적의 95% 이상이 순환식이다. 토마토 평균 농가 규모가 0.5ha에 불과해 전환이 쉽지 않은 만큼 소규모 농가를 위한 질소·인 처리 장치를 개발하고 있다.

스마트농업의 가장 큰 목표는 수익성과 지속가능성이다. 둘은 상충되는 개념이 아니라 함께 추구하고 달성해야 하는 목표다. 이를 위해선 우선 센서·데이터·AI 기반의 정밀제어 고도화와 자원 재활용을 위한 자원순환 기술을 개발하는 것이 필요하다. 또 소재·장치 등 표준화와 인증 기준을 마련하고 스마트제어 설비 등의 보급을 확대할 수 있도록 도입 지원책과 저탄소 정책과 연계된 인센티브를 마련해야 한다.

■ 종합토론

△[좌장] 손정익 단장=“우리나라는 자원이 없고 땅이 좁으며 인구밀도가 높지만 교육 수준은 높다. 이런 나라가 갈 길은 고도화된 기술농업뿐이고 스마트농업은 그 좋은 방법이다. 기술농업이 성립하려면 기술 개발이 현장 적용과 산업화로 이어지는 흐름이 있어야 하지만 그동안은 개별 기술 위주로 접근해 산업화 확률이 낮았고 R&D 투자가 성과로 이어지지 않은 경우도 많았다.

연구소와 기업, 현장이 따로 R&D를 하면 국제 경쟁력 없이 논문에 그칠 수 있다. 스마트팜연구개발사업단은 이를 해결하기 위해 기술을 통합·축적·재활용할 수 있는 한국형 스마트팜 토털 플랫폼을 만들었다. 1단계 구축을 마쳤고 내년까지 구축해 국내와 아시아, 세계로 네트워크를 넓힐 계획이다. 작은 나라일수록 개별 기술 연구 못지않게 집단 연구와 시스템 연구가 중요하다.

사업단을 운영하며 느낀 것은 농업 AI 전문가가 정말 부족하다는 점이다. 이는 개인이 해결할 문제가 아니라 정부와 지자체가 교육·인력·시설 등 정책으로 산업체와 농업인을 연계해야 할 일이다. 인재는 도메인 지식을 바탕으로 AI 지식을 갖추고 이를 융합할 수 있어야 한다. 서로 다른 분야 전문가가 만나 공동 연구를 하는 것은 생각보다 어렵고, 양쪽을 함께 경험한 사람이 중간에 있어야 실질적인 협력이 성립한다.

세계 공통 연구는 공동 연구로 빨리 해결하고 각국은 특화 연구에 집중해야 인력과 비용을 아낄 수 있다.”

△김영태 본부장=“스마트농업은 매우 빠르게 변하고 있다. 과거에는 농업기계의 자동화와 ICT 융합이 중심이었다면 이제는 자율주행 농기계, 농업로봇, AI 기반 생육·병해충 진단, 지능형 선별기, 환경제어시스템 등으로 확장되고 있다. 즉 농업기계도 이제 단순히 기계가 아니라 센서와 소프트웨어, AI, 데이터가 결합된 하나의 지능형 시스템으로 변하고 있다.

그런데 아무리 좋은 기술이라도 농업인이 믿고 사용할 수 있어야 하고 기업도 객관적으로 검증된 성능을 바탕으로 시장에 진입할 수 있어야 한다. 따라서 AI 스마트농업 시대에는 기술개발 못지않게 기술을 신뢰할 수 있도록 검증하는 체계가 중요하다.

이 지점에서 한국농업기술진흥원의 역할이 매우 중요하다. 앞으로 농진원의 검정기능은 단순히 제품의 합격·불합격을 판단하는 역할에서 한 단계 더 나아가 스마트농업의 신뢰성을 만드는 국가 인프라로 발전해야한다고 생각한다. 중요한 것은 시장이 충분히 성장한 다음 기준을 만드는 것이 아니라 기술이 시장에 들어가기 전에 시험방법과 안전기준을 준비하는 것이다.

농진원은 제품을 검사하는 기관에서 산업의 신뢰를 만드는 기관으로, 제품개발 이후 검정하는 기관에서 개발 초기부터 기준을 제시하는 기관으로, 한 번 시험하고 끝나는 기관에서 데이터를 통해 지속적으로 기준을 발전시키는 기관으로 변화하도록 하겠다.”

△유명철 사무총장=“인류는 식량 문제를 해결하는 과정에서 문자와 수학, 천문학, 법과 제도, 국가를 만들어 왔다. 그러나 산업화 이후 식량안보에 대한 관심은 줄어드는 반면 고령화와 인력 감소, 기후 등 지속 가능성을 가로막는 요인이 늘고 있다. 농업은 국가를 지탱하는 기초 산업인 만큼 지속 가능성을 늘 가슴에 새겨야 한다.

첫째, 지속 가능한 스마트농업 생태계를 위해 전후방 연관 산업의 성장과 융복합이 필요하다. 스마트농업은 작물 재배와 ICT, 전기, 기계가 결합된 난이도 높은 분야지만 소규모 다수 농가 구조 탓에 관련 산업도 시장이 작고 영세하다. 고령 농업인은 도입 의지가 낮고 기자재가 고장 나도 방치하는 사례가 빈번하다. 국내 스마트농업은 산업계가 주도해 발전시켜 왔는데도 보조금은 농업경영체 중심이고 산업계와의 협력과 정책 지원은 미흡하다. 기자재 원가 절감 기술 개발, ICT 기자재 활용 실태 모니터링, 사후관리 서비스를 체계적으로 지원해야 한다.

둘째, 농업 경영의 규모화를 촉진해야 한다. 스마트농업 기술도 규모의 경제가 뒷받침돼야 제 기능을 한다. 네덜란드의 농가당 경영 규모는 30ha 이상으로 우리보다 20배 이상 크고 농업 종사자 1인당 부가가치도 4~5배 수준이다. 네덜란드는 1960년대 초부터 효율이 낮은 농가에는 경영 종료를 지원하고 성장 가능한 농가에 농지와 금융을 집중해 세계 2위 농식품 수출국이 됐다. 우리도 선택과 집중의 정책 방향을 견지해야 한다. 규모화는 단기간에 해결되지 않는 만큼 중앙정부와 지방정부, 농업계가 같은 목표 의식을 갖고 꾸준히 추진해야 한다.”

△이명훈 교수=“농업 AI 기술의 발전 속도만큼 우리 농업현장도 변화하고 있는가? 저는 아직 그 간극이 크다고 생각한다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만 실제 농업 현장에선 데이터 부족, 환경별 성능 차이, 전문인력 부족, 기술 도입비용 등으로 활용에 제약이 있다. 이제 우리는 농업 AI가 기술의 가능성을 보여주는 단계를 넘어 현장에서 성과를 증명해야 하는 단계로 전환돼야 한다.

이를 위해 △기술개발 중심에서 농업현장 문제 해결 중심으로 전환 △농업 데이터를 수집 중심에서 연결과 활용 중심으로 전환 △산·학·연·관 협력은 개별 연구과제에서 지속가능한 협력체계로 발전 △농업과 AI를 함께 이해하는 융합형 전문인재 양성 △농업 AI 성과는 기술적 정확도가 아니라 현장의 변화로 평가되는 방향으로 전환하는 게 필요하다.

우리나라 농업 AI가 실제 농업현장과 산업에서 성과를 창출해야 하는 중요한 시점에서 기술개발과 데이터 구축, 현장실증, 전문인재 양성, 사업화가 개별적으로 추진돼선 안된다. 대학과 기업, 연구기관, 정부와 지자체가 각자의 전문성과 자원을 연결하고 농업 현장의 문제를 함께 해결해야 한다. 특히 대학은 새로운 기술을 개발하는 역할뿐만 아니라 기업의 기술적 어려움을 해결하고 농업 현장의 문제를 연구개발로 연결하며 미래 농산업을 이끌 전문인재를 양성하는 역할을 수행해야 한다.”

△조진형 대표=“아이오크롭스는 스마트팜용 센서와 로봇, 농작업자 인력관리 솔루션을 국내외 농가에 공급하고 있다. 지난 3~4년간 아프리카를 제외한 세계 대부분 지역을 다녀 보니 나라마다 규모화와 기술 도입 수준이 천차만별이었다. 그 가운데 한국은 개별 농가 규모는 작지만 기술 도입 수준은 결코 낮지 않다. 현장을 다녀 보면 농가들도 필요한 소프트웨어를 스스로 만들어 쓰는 등 AI를 창의적으로 활용하고 있다. 규모화만 되면 발전 여지가 크다는 뜻이다.

규모화를 위해서는 정책금융이 출발점이 돼야 하고 농식품 펀드를 확대해 더 큰 민간 자본이 들어올 길을 정부가 열어줘야 한다.

다음 단계로 공공 R&D는 판매 가능성과 고객 검증, 수요처 참여 같은 지표를 평가 기준에 더 반영해야 현장에 보급되는 실용 기술이 나온다. 아이오크롭스는 네덜란드 와게닝겐대학교와 4년간 민관협력(PPP) 과제를 수행했는데, 기업이 필요한 기술을 대학에 의뢰하면 대학이 네덜란드 정부의 지원을 받아 개발한 뒤 다시 기업에 이전하는 방식이었다. 수요처가 정해진 연구라 제품화 목표가 명확했다.

AI 상용화의 걸림돌은 수요 없는 공급이다. 국내는 농가와 시장 규모가 작은데 연구와 중소업체의 공급은 너무 많다. 다만 강력한 정책 드라이브 덕분에 스마트농업이 농가에 기본처럼 자리 잡아 기술 도입 레퍼런스를 만들긴 좋은 환경이다. 규모화에는 10년 이상 걸릴 것이다. 그 사이 민간과 공공 R&D는 네덜란드의 30ha 유리온실에서도 통할 제품을 목표로 처음부터 글로벌 시장을 겨냥해야 할 것이다.”

출처: 농수축산신문 https://www.aflnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=329903