[인터뷰AS] 당신이 먹는 파프리카, 로봇이 재배한다면?

가끔 독자님들께서 그런 질문을 하십니다. “그때 인터뷰했던 그 회사, 지금은 어떻게 됐나요?” 라고요.

아이오크롭스는 2020년 7월에 “아이언맨으로 창업하려던 청년이 방울토마토 재배하는 이유”라는 제목으로 <바이라인네트워크>가 인터뷰를 썼던 곳입니다. 인공지능(AI)을 활용한 농산물 원격 재배에 주력하는 이들이죠.

원래는 사물인터넷(IoT)을 연구하던 공학도가 창업했습니다. 당시, 이들이 소속된 팀이 네덜란드에서 열린 세계 농업 인공지능(AI) 대회에서 3등을 수상해 주목받았죠.

그 아이오크롭스가 14일 “70억원 투자 유치”라는 소식을 발표했습니다. 스타트업 투자 시장이 움츠러든 상황에서 반가운 소식이었습니다. 이전 인터뷰 때만 하더라도, 이 청년들은 농업이라는 생소한 환경에서 맨땅에 헤딩 중이었는데요.

그 사이 밀양의 파프리카 농장과 계약을 맺고 실제 원격 재배에서 성과를 냈다니 궁금증이 일었습니다. 그래서 다시 연락해보았습니다. 이 농업 스타트업은 현장에서 무엇을 얻었을까요? 조진형 대표와의 인터뷰입니다.

2020년 인터뷰를 다시 읽어봤다. 그때 한국의 스마트팜을 “네덜란드의 하위 버전”이라고 표현했다. 네덜란드의 농업 기술 수준은 어느 정도인가?

규모화가 굉장히 많이 진행되어 있다. 개별 농가의 평균 경작 면적이 우리나라 대비 크게 높다. 그러다보니 그냥 “농사를 짓는다”라는 표현보다는 “생산을 한다”는 표현이 더 적합해 보인다.

‘농사’보다는 ‘생산’이 어울린다는 이야기는 농업이 시스템화 되었다는 뜻일까?

규모화가 되면 작업자에 대한 시스템적 관리나 작물의 품질 관리가 가능해진다. 아직 우리나라에서는 그 정도 규모가 되는 농가가 많지 않은 상태다.

2년 전과 비교해 지금 한국의 스마트팜 수준을 어떻게 보면 될까?

기술 수준을 놓고 본다면 드라마틱하게 달라지진 않았다. 다만 농업 현장의 분위기는 양극화되고 있다. 개별 농가 중에는 규모화된 곳은 이전보다 늘었는데, 일정 규모를 달성한 농가는 유통으로 사업을 확장한다. 유통업체 입장에서는 공급 안정성이 담보되야 하므로 많은 물량을 댈 수 있는 농가를 필요로 한다.

소형농가는 그런 것이 어려우므로 대형 농가를 중심으로 그런 유통 사업이 더 전개되는 추세다. 소규모 농가는 상황이 더 어려워졌다. 코로나가 심할 때는 외국인 작업자들이 입국하는 것도 굉장히 어려웠다.

현장에서 농사를 지을 사람이 없었다는 이야기인데

그렇다. 거기에 비료 가격 상승, 스마트팜에 필요한 이산화탄소(CO2) 수급 부족 등으로 농사에 드는 전반적인 비용이 굉장히 올라간 상황이었다. 따라서 자금이 충분하지 않은 농가는 점점 더 어려워질 수밖에 없었다.

지난 2년 사이 아이오크롭스도 많이 달라진 것 같다. 그 사이 어떤 변화가 있었나?

비즈니스 모델을 피보팅했다. 이전에는 농가에 필요한 센서나 데이터 분석 플랫폼을 제공하는 사업이 중심이었는데 지난해 하반기부터는 생산성을 높이는 기술로 직접 농사를 지어 보는 쪽에 집중하고 있다. 그렇다고 기술 성과를 우리만 가져가겠다는 것은 아니다.

이 작업이 성과를 보이면 전체 농가의 생산성 향상을 위한 기술 보급을 하려 한다. 정말로 임팩트가 크고 수익적으로도 농가에 도움이 되는 기술이나 사업구조가 있다면 그 수혜를 다른 농가도 받을 수 있도록 하는 방향성을 지향한다. 농업은 우리가 독점해서 클 수 있는 시장이 아니기 때문이다.

사업 모델을 전환한 이유가 있을까?

사업의 장기 로드맵 상, 농업에서 헤게모니를 가진 플레이어가 되려면 생산과 유통 영역을 모두 해야 한다는 막연한 계획은 처음부터 가지고 있었다. 다만, 그 목적을 달성하는 방법에 대한 고민을 해왔는데, 지난해 농사를 대신 지어주는 농사 대행 모델로 최소 기능 제품(MVP, Minimum Viable Product) 개발을 해봤다. 그게 3000평 규모로 진행한 밀양의 파프리카 농장이다. 그 성과가 괜찮아서 현재는 규모를 1만2000평으로 확대해 운영 중이다.

밀양 파프리카 농장에서는 어떤 성과를 거뒀나? 그 실험이 가진 의의는 무엇일까?

주변 농가 대비 생산량이 개선되고 일부 항목의 비용이 절감되는 효과가 있었다. 사실은, 농사를 한 번도 지어보지 않았던 IT 회사에서 현장의 모든 것을 직접 관장하면서 농장을 운영(operation) 했다는 것 자체가 의의가 컸다고 생각한다.

수많은 애그테크(AgTech, 농업과 첨단 기술의 합성어)회사가 있지만, 스마트 온실과 관련한 테크를 다루는 기업 중에서는 우리만큼 현장 운영 역량을 가진 곳은 많지 않아 보이기 때문이다. 이번에 투자를 유치할 수 있었던 주요 이유 중 하나에도 현장 운영 능력을 갖췄다는 부분이 포함되어 있다고 본다.

원격 재배라고 들었다. 밀양 농가 현장에는 사람이 아예 없었나?

그렇진 않다. 아이오크롭스 직원이 농장에 파견을 내려가 있다. 하지만 그 직원들 역시 농사 경력이 전혀 없다. 일반적으로 어느 정도 이상 규모의 농장을 운영하기 위해서는 관리자의 역량이 상당히 높게 필요하다. 따라서 원격 재배가 이정도 규모의 농사를 안정적으로 생산하기 위해 필요한 역량 수준을 낮췄다는 데 의미가 있다고 본다.

현장의 직원들이 하는 역할은 무엇인가?

주로 작업 인력을 관리하고, 현장의 시설물을 유지, 보수하는 등의 관리를 한다. 현장에서 봐야만 알 수 있는 이슈가 있으므로, 그런 사실을 빨리 파악해 본사로 빠르게 정보 공유를 하고 리포팅하는 역할이다.

원격재배를 하는 서울에서는 어떤 작업을 진행하나?

상위 레벨에서의 의사결정이 있다. 보통 1년 동안 농사를 짓는 사이클을 ‘작기’라고 표현한다. 언제 작물을 심는 날짜를 정할지, 수확 목표 일정은 어떻게 잡을지, 작년과 올해의 날씨가 다르므로 가지마다 달리는 과실의 수를 몇 개로 정할지, 작업일정은 어떻게  잡아야 할지와 같은 의사 결정을 해야 하는데 그런 것을 본사(서울)에서 수행했다.

그 과정에서 우리가 개발한 스마트팜 통합 운영 솔루션 ‘아이오팜(ioFarm)’이 굉장히 큰 기여를 했다. 우리가 지향하는 것은 마치 자율주행차처럼, 재배 온실에서 무인으로 자율재배하는 그런 단계다.

자율주행차의 발전 단계가 1단계부터 5단계까지 나눠있듯, 우리도 마찬가지 발전 단계를 보고 있다. 지금 현재로서는 완전 자율재배 단계는 아니고, 사람이 어느 정도는 개입을 해야 하는 상태다. 자율주행차에서 주행자 보조 편의 기능이 있는 것처럼, 현재는 아이오팜이라는 솔루션이 의사결정자한테 재배 전략에 대한 가이드를 해주고 있다.

현장의 데이터를 모아 멀리 떨어진 곳에 있는 재배자의 의사 결정을 돕는 것이 아이오팜의 역할인 것 같다. 아이오팜에는 어떤 기술이 들어가나?

크게 본다면 두 가지 요소 기술로 나눌 수 있다. 첫번째로는 작물 상태를 정량적으로 추출하는 인공지능 딥러닝 비전 기술이 있다. 지금 작물에 매달려 있는 과실의 수나 줄기가 얼마나 두꺼운지, 얼마만큼 빨리 자라고 있는지와 같은 생육 정보를 비전 기술로 추출하는 생육 측정 자동화 기술이다.

카메라를 단 로봇이 움직여 측정하나?

지난 1년간은 고정되어 있는 카메라를 썼다. 거기에 현장 관리자가 촬영한 사진을 더해 분석했다. 그런데 내년 1월에 로봇 개발이 완료된다. 이후에는 로봇이 자율주행으로 농장을 돌아다니면서 이미지를 촬영, 서버에 올리는 방식으로 바뀐다.

로봇은 직접 개발했나?

뉴로메카라는 곳과 2년 간 공동 개발했다. 이제 처음으로 상용제품이 나오는 거고, 1월부터 농장에서 사용할 예정이다.

또 다른 기술 요소는?

두번째는 농장의 환경 데이터를 예측하는 AI 기술이다. 항목이 세분화되는데, 보통 농장에는 이미 자동화 설비들이 다 도입되어 있다. 저희 농장 뿐만 아니라 다른 스마트 온실들도 마찬가지다. 따라서 설정 값을 입력하면 그대로 환경이 자동 제어된다.

온도나 습도 같은 걸 유지해주는 기기를 말하는 건가?

그렇다.  하지만 그렇게 설정을 해줘도 기상이 계속 변한다. 오늘 날씨와 내일 날씨가 다르고 작년 가을과 올해 가을이 다르듯 계속 변하는 날씨에 맞춰 온실 내부 환경도 어떻게 달라질지 예측할 수 있어야 재배하는 사람이나 의사 결정 시스템에 도움이 된다. 따라서 온실의 광량이나 온도가 어떻게 변화할 것인지 등 환경 정보를 예측하는 기술이 두번째 요소다.

환경 정보 예측은 어떻게 이뤄지나? 우스갯소리지만 기상청도 날씨 예측이 종종 틀리지 않나

그렇다(웃음). 그런데 우리가 내일의 날씨를 예측하겠다는 것은 아니다. 오전까지의 광량을 기반으로 오늘 하루 총 광량(Joule/cm²)이 어느 정도가 될지와 같은 정보는 기상청에서 제공하지 않는다. 사람들이 오전 10시에 날씨가 좋으면 대략 “오늘 날씨 좋네”라고 말하는데, 이런 정성적 평가는 농업에 큰 도움이 되지 않는다.

재배하는 사람 입장에서 필요한 것은 현재의 흐림이나 맑음 보다는 오늘 광량이 750줄(Joule/cm²)이 찍혔는지, 아니면 1200줄이 찍혔는지와 같은 숫자 정보다. 그런데 이것은 당연히 인공지능이 잘 할 수 밖에 없는 영역이다. 이런 것을 예측하는데 우리 기술이 들어갔다. 상대적으로 더 현실성 있게 측정할 수 있는 변화가 온도인데, 내일의 정보까지 예측할 수 있다. 온실의 온도와 습도가 어떻게 변할지와 같은 예측은 현재 잘 되고 있다.

이런 요소 기술을 바탕으로 작물 재배량도 늘었고 비용도 줄었다고 말했다. 보다 구체적인 수치를 말해줄 수 있나?

생산량은 30%, 품질은 20% 개선됐다. 비교군은 올해 같은 작물로 농사를 지은 인근 농장 시설이다. 같은 농장 크기와 같은 기후 조건이지만 한 곳에만 우리의 요소 기술을 가지고 원격 재배를 했다. 농산물 분류 선별을 하는데 그중 가장 품질이 좋은 상등급의 비율이 옆 농장에 비해 20%가 높았다. 에너지 난방 비용 같은 경우에는 12%가 줄었다. 그런 정량적인 효과가 있다.

파프리카 원격 재배 농장 면적을 1만2000평으로 확장했다. 앞으로도 계속 확장해 나갈 것인데, 그 계획을 알려 달라

현재는 지역에 있는 여러 농가의 온실을 위탁 형태로 운영하고 있다. 이런 농사 대행 면적을 더 늘리려고 한다. 이후에는 직영 농장 구축 계획도 갖고 있다. 우리가 처음부터 농장 설계를 해 구축하는 그런 농장을 뜻한다.

직영 농장은 농지를 대량으로 확보하지 않으면 수익이 크게 나지 않는 상황이라 기업에서는 이익을 볼 수 있는 비즈니스 모델은 아닐 것 같다. 그런 부분에 대해서는 어떤 해결책을 생각하나?

농업에서의 마진율은 스타트업이 말하는 고성장을 위한 마진과는 거리가 있다. 통상 20~30%의 마진이 난다. 여기에서 더 부가가치를 만들려면 유통과 연결해야 하는데, 그러려면 농지 규모가 커져야 한다. 이 부분 역시 보고 있지만, 우리가 주목하는 영역은 더 있다. 테크다.

노동 자동화를 농업에서의 업사이드(상승 잠재력)로 보고 있다. 그렇기 때문에 우선은 자율주행 모니터링 로봇을 획득하는 것으로 린(lean, 짧은 시간에 제품을 만들어 테스트해보고 성과에 따라 다음 결정을 하는 것)하게 시작했다. 앞으로는 자율주행 로봇을 수확을 비롯한 여러 농작업으로 확대할 계획이다.

아까 이야기 한 것에 따르면 농업에 활용하는 자율주행 로봇도 레벨2(운전자 주행을 보조하는 수준의 부분 자동화 기술) 수준이다. 그런데 식물은 모두 상태가 다르다. 뿌리 식물은 땅에서 캐야 한다. 과실도 크기나 모양이 제각각이다. 레벨4와 같은 완전 자율주행 로봇을 농업에 쓰기는 까다롭지 않을까? 

로봇으로 재배 가능한 농작물 종류에 한정을 둔다. 전체 농산물을 다 커버할 수 있는 것은 아니고, 지금은 과채류에 특정되어 있다. 대표적으로는 토마토, 파프리카, 딸기 같은 것이다.

작물의 키가 크지 않고, 매달려 있는 과실이 대체로 균일한 것들이다

그러한 작물들이고 여기에 추가로 오이도 가능하다. 이러한 작물의 생산 형태를 보면 대체로 온실 구조물이 거의 표준화되어 있으므로 로봇을 도입했을 때도 기술의 최적화나 표준화가 크게 어렵지 않다.

로봇이 학습하는 영역은 비전 기술로 과일 모양을 학습하고, 이후에 수확과 같은 다른 동작으로 연계 학습하는 건가?

그렇다. 지금은 토마토와 파프리카의 과실을 인식하거나 상태를 모니터링 하는 기술은 잘 운영되고 있다. 이런 기술은 작물 종류가 딸기나 오이로 바뀐다고 해도 수월하게 이뤄질 것으로 보고 있다.

딸기 같은 작물은 로봇이 잘못 만지면 뭉개질 것 같다(웃음)

맞다(웃음). 풀어야 할 숙제도 남아 있다. 모니터링 하는 차원에서는 기술 호환성이 굉장히 크다. 그런데 말씀하신 것처럼 작물에 어떤 액션을 줘야하는 수확이나 가지치기와 같은 행동은 기술 개발이 더 필요한 영역인 것은 맞다.

레벨4 단계로 가기 위한 가장 기술적인 도전은 어떤 것이 있을까? 아니면 환경적인 도전은?

인재가 더 많이 들어오는 게 절실하다고 생각한다. 자율주행이나 로봇, 인공지능 분야에는 굉장히 우수한 인재가 많이 가는데 농업에는 그런 테크 인력이 많지 않다. 아이오크롭스와 같은 곳이 활성화되고 그에 따라 인재가 더 많이 유입된다면 기술 가속화는 더 빨리 이뤄질 것이라 본다.

농장 상황을 막연하다고 느낄 수 있는데, 이미 치킨 튀기는 로봇 같은 것이 제조 생산 현장에 보급되어 있지 않나? 농업에도 최적화와 적용의 문제일 뿐이다.

농업을 택한 걸 후회하지는 않나?

완전 후회하지 않는다. 너무너무 재미있다. 농업은 어렸을 때 배웠던 모든 과학 이론이 전부 들어가 있다. 물리, 지구과학, 화학, 생물에다가 경영까지 들어간 종합 분야다. 저희가 하나씩 영역을 넓혀갈 때마다 배우는 것도 늘어난다. 거기에 이 영역을 하는 사람이 많이 없으니까, 우리가 분야를 개척해 나가고 있다는 그런 느낌이 동기부여되는 지점이라고 생각한다.

농산물 유통은 어떻게 준비하고 있나?

농가들이 유통을 어려워 한다. 농사 짓기도 바쁜데, 언제 택배 송장을 붙이고 언제 홈쇼핑이나 밴더를 만나 협상하나. 그래서 유통은 따로 분리해서 생산은 생산대로, 유통은 유통대로 안정적으로 운영되게끔 하는 방식을 고민 중이다. 다양한 출하 경로를 우선 테스트해보려 한다. 생산의 규모화가 이뤄지면, 유통채널을 포트폴리오로 관리를 하는 것을 목표로 두고 있다.

유통 채널을 포트폴리오로 관리한다는 뜻은?

전량 수출이나 전량 가락시장으로 출하 같은 방식보다는 일부 물량은 수출, 일부 물량은 가락시장 등으로 채널 다변화를 하는 것이 중요하다. 농가가 어려워하는 부분 중 하나가 가격 폭락 이슈이기 때문이다.

가격 폭락 이슈에 방어하려면 계약 재배를 해야 한다. 고정된 단가로 계약을 하는데, 그 경우 가격이 폭등하면 농가 입장에서는 매우 아쉬운 일이다. 시장에 그냥 가져다 팔았으면 더 이익이 남기 때문이다. 농산물 가격 폭등이나 폭락에 대한 리스크 관리를 위해서라도 유통 채널도 포트폴리오로 관리를 하겠다는 생각이 있다.

원격 재배를 꼭 국내 농가에만 적용할 이유는 없어 보인다. 다른 나라로 확장도 가능해 보이는데, 준비하는 것이 있나?

논의하는 곳이 있다. 국외로는 재배 전문가를 파견하기 어려운 실정인데, 온보딩 시스템을 잘 정교화해서 다른나라의 농장도 원격으로 관리하는 것이 실제로 가능하다고 보고 있다. 그렇게 되면 우리나라 뿐만 아니라 글로벌로 여러 농장을 운영할 수 있다. 내년에는 레퍼런스를 만들려고 한다.

글. 바이라인네트워크
<남혜현 기자> smilla@byline.network