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사물인터넷은 농업을 어떻게 바꾸고 있을까?

이상우

[IT동아 이상우 기자] 사물인터넷은 4차산업혁명의 주요 화두 중 하나로, 초고속 네트워크, 인공지능, 센서, 경량화 등 다양한 분야의 기술을 결합해 완성한다. 가정에서는 각종 가전제품과 비가전제품을 인터넷에 연결해 원격에서 작동 상태를 파악하거나 제어할 수 있다. 뿐만 아니라 인공지능 기반 데이터 처리가 가능한 서버에 연결해 음성 인식 기능을 사용할 수도 있으며, 사용자의 생활 패턴을 인식해 이에 맞춰 여러 기기를 최적의 상태로 가동한다.

이러한 스마트홈뿐만 아니라 다양한 산업에서도 사물인터넷을 활용할 수 있다. 대표적인 것이 농업이다. 농업은 오래 전부터 기계를 이용해 많은 작업을 자동화해왔으며, 이제는 사물인터넷을 기반으로 미래 농업에 대한 준비를 하고 있다.

출처=바이엘 크롭 사이언스

글로벌 농업화학 기업 바이엘 크롭 사이언스는 AWS IoT 플랫폼을 기반으로 각종 IoT 센서를 통해 수집한 작물과 환경 정보 등의 데이터를 취합하고, 이를 실시간으로 관리자에게 전송해 데이터를 분석할 수 있게 했다.

과거 바이엘 크롭 사이언스는 농업에 IoT를 도입함에 있어, 작물을 수확함과 동시에 수확량, 껍질 두께, 무게 등의 작물 정보와 환경 정보를 수집해 수동으로 데이터 센터에 전송하고, 비즈니스 분석가가 이를 확인할 수 있도록 했다. 수집에서는 자동화를 이뤘지만, 전송 및 분석, 향후 피드백 등에서는 그렇지 못한 셈이다. 이 때문에 새로운 종자에 대한 정보가 농장에서 관리자에게 돌아오는 것은 물론, 이를 분석하고 더 나은 방식으로 재배하도록 농장에 피드백을 주는 데 걸리는 데 오랜 시간이 걸렸다.

출처=바이엘 크롭 사이언스

이러한 시간을 줄이고 비즈니스 민첩성을 높이기 위해 클라우드를 기반으로 하는 IoT 솔루션을 적용하기로 결정했다. 바이엘 크롭 사이언스는 'AWS IoT 코어'를 기반으로 온도, 습도, 토양 산성도 등을 포함한 종자 성장 데이터를 수집하고 처리 및 분석하는 시스템을 구축했으며, 이를 통해 종자, 운송, 재배, 성장 등에서 수TB의 데이터를 확보했다. 데이터 분석가는 이 데이터에 다양한 기기를 통해 실시간으로 접근할 수 있게 됐다.

AWS IoT 코어는 데스크톱뿐만 아니라 노트북, 스마트폰, 태블릿PC 등 인터넷에 연결할 수 있는 다양한 기기가 쉽고 안전하게 클라우드상에 있는 애플리케이션 및 연결된 다른 기기와 상호작용할 수 있게 해주는 관리형 클라우드 서비스다. 별도로 인프라를 관리할 필요 없이, 다양한 AWS 서비스를 통해 IoT 센서에서 수집한 데이터를 처리 및 분석하고, 이를 기반으로 IoT 솔루션을 손쉽게 구축할 수 있다.

출처=아마존웹서비스

이를 통해 이들은 실시간 데이터 수집 및 분석 기능을 확보했으며, 파종 및 수확 시기에는 하루에 수백만 가지의 상황에 따른 결과를 수집할 수 있게 됐다. 데이터 분석가는 자신의 모바일 기기를 통해 수확 전 센서를 통해 수집 중인 데이터를 신속하게 분석할 수도 있다. 특히 AWS IoT를 통해 과거에는 며칠이 걸리던 작업을 몇 분으로 단축할 수 있으며, 이를 통해 민첩성은 잘못된 작업을 현장에서 즉시 개선할 수 있도록 지원한다.

기존의 IoT 솔루션을 클라우드로 개선한 바이엘 크롭 사이언스는 향후 AWS IoT 애널리틱스와 AWS IoT 그린그래스 등을 통해 온실과 생산시설에 사전 경고 기능을 통합할 계획이다.

AWS IoT 애널리틱스는 기업이 클라우드상에서 IoT 센서로 수집한 데이터 분석을 실행 및 운영할 수 있게 해주는 서비스다. 많은 비용이 드는 인프라 구축과 비교해 도입 비용을 줄일 수 있으며, IoT 데이터를 분석하는 데 필요한 번거로운 단계를 간소화하고 기업에 필요한 통찰력을 얻을 수 있게 해준다.

AWS IoT 그린그래스는 IoT 센서로 수집한 데이터를 서버가 아닌, 엣지단에서 처리할 수 있는 서비스로, 네트워크 연결이 간헐적으로만 이어지는 상태에서도 자체적으로 데이터를 처리해 AWS IoT 코어와 데이터를 동기화할 수 있게 해준다.

바이엘 크롭 사이언스는 IoT 그린그래스를 통해 현장 데이터를 분석한 후, 특정 유형의 데이터만 IoT 애널리틱스로 전송하고, 인공지능 모델을 학습하거나 하나의 모델을 구축하는 데 사용한다. 특히 이를 기반으로 비정상적인 상태를 탐지 및 예측하거나 이에 대한 사전 유지보수를 수행하는 등의 자동화 기능을 도입할 계획이다.

글 / IT동아 이상우(lswoo@itdonga.com)

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