[글로벌 벤치마킹] 일본, 어그테크(AgTech)로 농가 일손부족 해결 나선다

일본에서 IT기술로 농업을 지원하는 어그테크(Agriculture Technology)를 통해 극심한 고령화·인력부족을 겪는 지역 농가 활성화에 나섰다.

 

농업기계 제조사, IT벤더, 로봇벤처 등이 각각 아이디어를 구현해 농가를 돕는다. 일본 정부 또한 농림수산분야의 과학기술 활용 및 혁신을 위한 ‘농림수산 연구혁신전략 2020’의 주요 과제로 스마트농업을 선정해 ▲농업의 자동화·무인화, ▲AI활용, ▲데이터 연계 기반 구축 등 스마트농업 기술발전 및 민간 농가 보급을 지원하고 있다.

 

수확량 증가는 물론 맛까지 관리하는 콤바인

일본의 농기계 제조사인 쿠보타(kubota)는 2014년부터 정보통신 기술과 농업기계를 연동해 효율성을 높인 KSAS(Kubota Smart Agri-System)를 농가에 보급해왔다. KSAS기술이 접목된 콤바인은 IoT센서를 갖추고 있어 쌀을 수확하며 데이터 측정이 가능하다.

 

 

농장의 단위면적당 쌀 수확량, 쌀의 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 다음해 모내기에서도 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 8만 2000헥타르)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.

 

인공위성으로 토마토농장 관리하는 AI

식품회사 카고메(Kagome)는 IT 기업 NEC와 공동으로 5년에 걸쳐 인공위성으로 취득한 데이터를 활용한 AI 농업지원 시스템을 개발했다.

 

인공위성에서 5일에 한 번 농장을 분석해 잎의 넓이 등으로 농장 내 토마토 육성이 불규칙한 곳을 찾아낸다. 이를 기상 및 토양 센서의 측정치와 조합시켜 전용 웹사이트에 농장의 상태를 표시하고, AI가 물주는 양과 비료·농약이 필요한 장소를 알려준다.

 

 

작년 카고메 자회사에 속한 포르투갈 농장에서 테스트를 수행했다. 이를 통해 정확한 수확량 예측 및 수확 시간을 분석해 각 분야에 최적화 된 재배 방법을 찾았다. 일반 토마토 농장에 비해 비료량은 20% 감소, 수확량은 1.3배 늘었다. 올해 4월부터 유럽 토마토 가공품 제조사에 시스템 판매를 시작했다.

 

NTT동일본의 자회사 NTT애그리테크놀로지는 농가·식품산업기술종합연구기구와 공동으로 3월부터 샤인머스켓 농가에 IoT를 활용한 실증실험을 진행 중이다. 그동안 수동으로 했던 과정을 하우스 내 IoT센서를 설치해 자동화시켰다.

 

온·습도와 조도, 토양의 온도, 수분량 등을 자동으로 측정하고 단말기(스마트폰, PC 등)에 실측치와 재배 매뉴얼의 지시치를 함께 표시해 쉽게 파악할 수 있다. NTT애그리테크놀로지는 IoT센서로 모은 데이터와 수확실적을 분석해 고당도 포도의 수확량이 늘리는 방법도 검토 중에 있다.

 

사람 손을 대신하는 로봇 일꾼

미쓰비시상사와 히타치제작소의 공동출자회사인 스카이매틱스(Skymatix)의 잎색깔 분석 서비스 ‘이로하’는 농장 상공에 드론을 띄워 재배 중인 양배추의 개수와 크기 등을 AI로 진단한다.

 

 

드론이 농장을 300~400장 정도로 분해해서 촬영하고 이 사진들을 연결시켜 고화질 사진을 작성한 뒤 농장에서 자라고 있는 양배추를 한 통씩 크기별로 색을 구분해 표시한다. 십일 후 몇 통의 양배추가 수확 가능한 크기로 성장할지까지 예측이 가능하다.

 

 

어그테크 벤처기업인 이나호(inaho)는 노동시간이 길고 고된 수확작업을 자동화하는 로봇을 개발했다. 첫 대상 작물은 아스파라거스로 로봇은 AI의 이미지인식과 거리센서를 동시에 활용해 출고기준에 맞는 사이즈로 성장한 아스파라거스를 골라낸다.

 

 

거리 센서에서 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.

 

일본에서 아스파라거스로 로봇를 최초로 도입한 농부 안도 코타로씨는 “아스파라거스 수확 작업은 농장에서 소비하는 시간의 50~60%를 차지한다. 노동력 부족이 심각한 요즘 로봇이 수확 업무를 대신해준 덕분에 노동 강도가 상당히 줄었다”고 전했다.



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