스마트팜 현장애로기술 데이터에서 답을 찾다

<출처: 농촌진흥청>

 

스마트팜 보급이 확산되면서 시설온실과 축사 등에서 자동으로 측정되는 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다. 이와 같이 측정데이터가 지속적으로 쌓이고 있지만 데이터를 활용하여 합리적 의사결정을 하는 농가는 많지 않은 실정이다.

현재 데이터활용 현황을 사용자 측면에서 보면,

• 첫째로, 스마트팜도입농가의 경우 농가의 대부분은 온·습도의 추세그래프를 활용하여 온실환경을 모니터링하는 수준이다.즉, 작물의 생리생태와 생육주기별 및 해가 뜨고 지기 2시간 전후 등 작물생장에 영향을 미치는 시점 중심으로 온실환경과 작물생육을 종합적으로 진단하여 최적의 생육조건을 설정관리하므로써 작물의 생산성과 품질을 높여 스마트팜 도입농가가 데이터의 중요성과 활용성을 높여 나갈 필요가 있다.
• 두 번째로, 연구소와 대학 등에서 최근 많이 수행하고 있는 스마트팜작물생육관리 모델개발 연구의 경우 개발된 온실환경진단과 분석 및 최적 설정조건 등은 스마트팜농가가 참조할 수 있는 표준설정지침으로의 역할은 가능하다.스마트팜의 온실유형과 작물 및 경영관리 등 다양한 조건을 고려하여 연구결과가 현장에 바로 적용될 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다.
  즉, 영농현장의 애로 및 요구 중심의 해결과 분석 정의서를 작성하여 데이터 탐색과 분석을 실시하고 분석결과에 대한 전문가 검증을 통하여 현장컨설팅을 실시하는 등 이러한 전과정을 문서화하여 스마트팜빅데이터플랫폼에 등록관리하므로써 유사한 농장의 애로사항 발생 시 적합한 농장분석사례를 내려받아 즉시 농장애로를 해결하는 것이다. 이와 같이 현장 중심의 분석결과가 지속적으로 쌓이게 되면 향후 인공지능학습을 통하여 지능형 스마트팜을 실현할 수 있게 될 것이다.

• 셋째로, 스마트팜SW보급기업의 경우 온실환경 설정관리는 자체의 경험적 지식을 기반으로 도입농가에 운영관리 매뉴얼을 보급하고 있다.국내 스마트팜SW가 데이터기반의 생육최적관리 모델 및 컨설팅을 핵심 비즈니스모델을 하고 있는 네덜란드의 PRIVA를 뛰어 넘을 수 있는 기술개발이 필요하다. 국내 스마트팜SW개발과 보급 전문회사인 G기업의 대표이사는 PRIVA를 능가하는 SW를 개발하겠다는 꿈을 가지고 창업과 도전을 하였다. 창업이후 10년이 지난 시점에 대표이사는 ICT측면에서 국내스마트팜SW의 작동기능은 경쟁력을 가질 수 있지만 50년이상의 데이터기반 생육최적관리모델을 가지고 있는 PRIVA를 따라잡기가 어려웠다는 말씀이 많은 것을 암시하고 있다. 현재 국내스마트팜SW개발과 보급기업은 대부분 소규모 영쇄로 빅데이터 분석과 생육최적화 모델 개발이 어려운 실정이다. 따라서, 현실적인 대안은 스마트팜SW개발기업과 대학·연구소 및 빅데이터분석 전문기업 등과의 협업 연구개발 추진이다. 스마트팜SW기업은 데이터와 현장애로 등을 제시하고 대학과 연구소는 생육최적화 모델을 개발하고 개발된 모델을 스마트팜SW와 연동 실증하는 등 스마트팜SW의 기능고도화 협력네트워크 기반을 구축하는 것이다.

 

 

▶ 스마트팜 측정빅데이터를 이용하여 현장애로기술 해결 프로세스는?

스마트팜 빅데이터 분석 및 컨설팅 프로세스는 영농현장 애로와 요구 정의서, 해결 및 분석 정의서, 분석결과 적절성 전문가 검증, 분석결과에 의한 현장컨설팅 및 피드백 등의 절차이다. 기존의 분석과 컨설팅과 다른 점은 현장요구 및 분석 등의 정의서에 의거 진행되므로써 분석결과에 대한 이력관리가 가능하다.

스마트팜 빅데이터 분석 및 컨설팅 프로세스

 

① 스마트팜 빅데이터 분석의 시작은 영농현장 애로 및 요구 정의서 작성이다.

요구정의서는 기본사항, 요구사항, 세부검토사항 및 기타 사항 등으로 구성된다. 기본사항은 관리코드, 지역코드, 작물코드, 온실유형과 규모 및 복합환경제어SW 등으로 구성된다. 요구사항은 측정데이터를 활용한 문제해결 관점에서 요구사항을 조사 기술한다. 예를들면, 현장애로사항은 “수량과 품질을 높이기 위하여 현재 운영 중인 스마트팜의 환경관리를 종합적으로 진단하고 최적의 온도 설정값을 찾고싶다”라고 하면, 세부검토사항은 월별과 일별, 작물의 생육주기별, 해가 뜨고 지는 2시간전후 등 작물생육에 영향을 미치는 중요시점 등을 조사 기술하는 것이다. 마지막으로 기타사항은 온실 복합환경제어SW의 작동상태, 환경과 생육 및 구동기 등의 데이터 수집 상태, 기존의 온실관리 매뉴얼 및 컨설팅 전문가 등을 조사 작성하는 것이다.

 

② 영농현장 애로와 요구 해결정의서 작성이다.

해결정의서의 기본사항은 관리코드, 연계코드, 정식과 수확 날짜 등이며, 세부구성은 문제점과 해결방안 및 기타 사항 등이다. 문제점은 농장의 영농현장애로사항을 측정데이터를 활용한 문제해결 관점에서 문제를 정의하고, 해결방안은 요구사항을 해결하기 위하여 어떤 요인을 어떻게 분석할 것인지와 고려사항 등을 작성하는 것이다. 기타는 금후계획, 협조사항 및 기타참고 사항 등을 작성한다.

 

③ 스마트팜 문제해결을 위한 분석정의서 작성이다.

분석정의서는 기본사항, 분석명, 분석정의, 분석방법, 소스데이터, 분석적용 난이도 및 사유, 분석주기 및 참석전문가 등으로 구성된다. 기본사항은 은 관리코드, 연계코드 및 분석날짜 등으로 구성되며, 분석정의 및 분석방법은 문제해결정의서의 내용을 분석관점에서 어떻게 해결할 것인지를 정의한다. 분석정의서는 빅데이터 분석기획에 있어 가장 중요한 부분이며, 다음단계의 분석은 분석정의서에 의거 코딩과 분석이 진행되게 된다.

스마트팜 빅데이터 분석정의서 작성 예시

 

④ 스마트팜 데이터마트 생성과 분석지원 기능 구현이다.

분석정의서의 내용을 실행하기 위하여 분석에 필요한 데이터를 액세스하고 생육주기별 분기별 해가 뜨고 지기 2시간전후 등 분류변수를 생성하여 분석을 지원하는 데이터마트 기능을 구현하는 것이다. 분석작업에 있어 영농현장의 요구사항을 정밀하게 진단하고 분석결과의 적용성을 높이는 데 있어 데이터마트 형성이 가장 중요하고, 데이터마트 형성에 가장 많은 시간이 소요되게 된다.

 

스마트팜 데이터마트 생성 및 분석지원 예시

 

⑤ 문제점 해결을 위한 분석과 검증 및 현장컨설팅 실현이다.

분석정의서에 의거 데이터마트를 생성하고 분석프로그램을 작성하여 분석된 결과가 적절한지 작물기술전문가의 검증을 거쳐 영농현장 컨설팅을 실시하게 된다. 즉, 영농현장 요구사항인 데이터를 활용한 온실환경과 생육관리의 문제점을 조기에 탐지하기 위하여 온실내 온도, 습도, 일사량 등의 환경요인 인사이트를 통하여 이상치를 모니터링하고 이것이 생육에 어떠한 영향을 미쳤는지 등을 분석하므로써 문제점을 조기에 진단하고 답을 찾을 수 있다.

시간대별 온도사분위편차

 

요인간 산포도 매트릭스분석

 

영농현장 요구정의서의 예시 중에 작물생육 최적 환경설정값을 찾기 위하여 작물생장 시기별 생육과 환경요인간의 추세분석에 의한 적합모형 도출과 최적 환경설정값을 추정하여 이것이 적절한 지를 전문가 검토를 거친 후 영농현장에 적용을 제시한다.

생육과 환경 상관관계

 

생육에 미치는 영향

 

최적 설정값 도출과 적용 예시

 

▶ 마무리와 제언(提言)은?

스마트팜 컨설팅은 기존의 농업기술 중심에서 농업기술 + 데이터로 전환이 필요하다. 영농현장의 문제점을 데이터 관점에서 문제해결을 모색하고 이것을 용이하게 하는 분석방법과 활용법의 보급이 시급한 실정이다. 앞으로 스마트팜 빅데이터 분석이 영농현장 애로해결 중심으로의 성공적 실현을 위하여 정부의 정책과 연구개발 방향 및 관련기관과 기업간 협력네트워크 등이 선행되어야 한다.

마지막으로 빅데이터 분석에 대한 생각의 변화이다. 즉, 데이터 분석은 어렵고 내가 할 수 없는 것이라는 생각을 할 수 있다는 것으로 바꾸게 하는 교육프로그램과 매뉴얼 보급이 필요하다. 스마트팜 도입농가가 데이터에서 영농현장의 문제점을 진단하고 해결점을 찾아 생산성과 품질을 높여 나가기를 기원한다.