축산의스마트화,데이터가핵심이다

최근 챗GPT 등 초거대 인공지능(Hyperscale AI)을 기반으로 한 생성형인공지능(Generative AI)은인간만이가능한영역으로생각되던 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘코딩등에서놀라운능력을보여주고있다.인공지능이생각보다 빠르게발전하고있고앞으로 우리삶의방식을 크게바꿀 수도 있다는데많은사람들이동의한다.

축산 분야에서도 경험에 의존하던 기존의가축관리방식을 인공지능을 활용한 데이터기반의 가축관리 방식으로 바꾸기 위한 노력이이뤄지고 있다. 하지만안타깝게도축산분야의경우인공지능적용을위한학습데이터가부족하여관련기술개발이더딘상황이다. 축산의스마트화를 위한 필수 조건인 양질의데이터확보를 위해해결해야 할 과제를살펴보고자한다.

첫째데이터수집기준을표준화해야 한다.인공지능 적용을 위해서는 많은 양의데이터를확보하는것이중요하다. 농가별로수집하는 데이터 항목, 단위및수집방법이다르면여러농가의데이터를같이활용하기어렵다.

실제로 현재스마트팜을도입한 농가수는많지만 설치된기기의종류나 수준이다르고같은기능을가진기기도업체별로 송출하는데이터가 다르다. 거기다 수기로 작성한 데이터는 수집자체가 안 되는 경우가 많아 농가별로 수집된 데이터 항목은 매우 다를 수밖에 없다. 이로 인해 데이터 수 자체가 많더라도세트구성이어려워농가수집데이터의활용도가낮은 실정이다. 따라서수집해야하는필수데이터항목을설정하고단위,수집방법에대한기준을통일하는등데이터활용성을높이기위한노력이필요하다.

둘째스마트팜 기기의품질을 개선해야 한다.양질의학습데이터확보를위해서는스마트팜 기기로부터 안정적으로 정확한 데이터를 수집하는 것이 중요하다. 축사 안은 습하고암모니아가스농도가높으며분진이많아스마트팜기기가쉽게고장날수있는환경이다. 특히전기화학식센서로만들어진환경모니터링기기는 몇개월못쓰고고장 나는경우가많아데이터확보에어려움이있다. 따라서스마트팜 기기별로 최소한의내구성, 정확도 등에 대한 품질 규격을 설정하고, 검증하여기기의품질을높이는노력이필요하다.

셋째새로운 데이터자동수집기술개발이필요하다. 현재농가에보급되는스마트팜기기는 데이터수집보다는 작업의편의성과 효율성향상에목적을두는기기가 대부분이다.인공지능기반가축관리를위해꼭필요한정보임에도 불구하고 현재기술로는 수집이어려운 데이터도 많은 상황이다. 최근에는가축의 체중, 행동 영상, 발성음 등을 모니터링하는기술이일부 개발됐지만 상용화는미흡한실정이다. 가축관리에필요한 데이터를 자동으로모니터링하는 기술 개발과 상용화를위해더욱노력해야할 것이다.

정부는 2021년부터 ‘스마트팜 다부처패키지 혁신기술개발’ 사업을 통해지능형스마트팜 기술 개발을 추진하며농축산 분야의여러과제를해결하기위해노력하고 있다. 국립축산과학원도 ICT 기기및데이터 표준화, 영상기반 생체정보 수집 기술 등 데이터 수집기반 구축에힘을 보태고 있다. 민·관·산·학의노력으로 데이터기반 축산의기틀이마련된다면 사양·환경 정보, 가축생체정보등농장의중요한 정보를 정확하게수집하고 표준화된 형태로 데이터 플랫폼에 저장할 수 있을것이다. 표준화된양질의데이터를 활용해다양한인공지능서비스모델이개발될수있고농장 관리자의의사결정도 지원해줄 수있을것이다. 인공지능 적용을통한축산의스마트화가현재축산업이안고있는현안을해결하고나아가축산스마트팜 선진국으로거듭나는데기여할수있길바란다.

수집기준표준화…양질의데이터확보정부,지능형스마트팜기술개발나서