데이터기반 의사 결정, 디지털농업 핵심
최근 농업 분야에서 디지털 기술의 도입이 가속화하고 있다. 디지털 농업은 정보통신기술(ICT), 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등을 활용하여 농작물의 생육 상태를 모니터링하고, 최적의 재배 조건을 제공함으로써 생산성을 향상시키는 농업 형태를 말한다.
이는 전통적인 아날로그 농업과 달리 데이터를 기반으로 보다 정밀하고 과학적인 의사결정을 가능하게 한다.
사과 재배에서도 디지털 농업은 다양한 방식으로 적용되고 있다. 미국에서는 사과의 수확 시기를 예측하고, 수확을 자동화하는 로봇이 개발되었으며, 이탈리아와 독일에서는 사과의 생육 정보를 실시간으로 모니터링하여 최적의 재배 조건을 제공하는 시스템이 도입되고 있다. 뉴질랜드에서는 수출용 사과의 색상과 크기를 영상 인식 기술로 판별하여, 품질 기준에 부합하는 선별 작업을 자동화하는 시스템이 운영되고 있다. 우리나라에서도 경북 안동에 사과 스마트팜이 조성되었으며, 농촌진흥청에서는 사과 재배에 적합한 스마트팜 기술을 개발하고 있다. 이러한 디지털 농업은 사과의 생육 정보를 실시간으로 모니터링하고, 최적의 재배 조건을 제공함으로써 노동력을 절감하고, 품질 향상과 생산성 증대에 기여한다.
디지털 농업에서 중요한 요소 중의 하나는 데이터의 수집과 활용이다. 사과 재배 과정에서는 기상 정보, 토양 상태, 생육 상태 등의 데이터를 수집하여 분석하고, 이를 기반으로 재배 전략을 수립한다. 사과의 색상, 크기, 당도 등의 생육 정보를 수집하여 AI 모델에 입력하여 수확 시기를 예측하고, 스마트폰, 드론 등으로 촬영된 작물 이미지나 다중 스펙트럼을 분석하여 병해충 징후를 감지할 수 있다.
데이터 기반의 의사결정은 디지털 농업의 핵심이다. 과수원에 설치된 센서가 수분 스트레스를 실시간으로 모니터링하고 수집한 데이터를 분석하여 자동으로 관수를 할 수 있다. 병해충의 경우, 잎의 색상 변화나 생체 신호를 기반으로 AI가 병 감염이나 해충 발생을 사전에 경고하고, 농약 살포 여부를 판단한다. 정밀 기계 전정에서는 사과나무의 가지 분포, 수세 상태 등을 바탕으로 AI가 가지 제거의 우선순위를 제시하여 전정기의 결정을 돕는다. 착과량 조절에서도 열매솎기 전 이미지 분석을 통해 나무별 최적의 과실 수를 결정하여 안내해 균일한 품질의 생산이 가능하게 한다.
한편, 사과 재배에서 노동력을 줄이기 위해 기계 이용과 적용도 늘고 있다. 선진국에서는 무인 농약 살포 시스템을 개발하여 실용화하고 있으며, 이는 노동력 부족 문제를 해결하고, 농약 살포의 효율성을 높이면서 살포자의 건강 안전성을 높이는 데 기여하고 있다. 적화도 타격에 의한 기계 적과기가 보급되고 있으며 최근에는 바람을 이용한 기계 적화기가 연구되고 있다. 또한 무인 제초 로봇, 무인 기계 수확기 등도 개발되어 디지털 기술과의 융합이 기대된다.
앞으로 사과 재배에 있어서 디지털 농업의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상된다. 디지털 농업은 더 이상 미래의 기술이 아닌, 현재 우리가 준비해야 할 과제다. 특히 사과와 같은 고부가가치 과수 재배에 있어서 디지털 기술은 선택이 아닌 필수이며, 이를 통해 고령화와 농촌 인력 부족이라는 구조적 문제를 극복할 수 있다. 농업의 새로운 패러다임을 주도하기 위해 우리는 기술을 단순히 도입하는 수준을 넘어, 적극적으로 활용하고 내재화하는 노력이 필요하다. 정부와 연구기관, 기업, 그리고 농업인이 함께 협력하여 디지털 농업의 기반을 조성하고, 지속 가능한 미래 농업을 실현해 나가야 한다.
■권헌중<농진청 원예원 사과연구센터 농업연구관>
