“소․돼지도 개체별 안면인식기술로 구분해낸다”

[애플경제 전윤미 기자] 인공지능을 이용한 스마트농업 기술이 국내에선 주로 축산 분야를 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 특히 가축 사료와 발정 주기, 건강한 사료 배합, 이상행동분석 등을 AI 기술이 접목된 스마트 기술로 이행하는 사례가 적지 않다. 이들은 AI와 센서기술, IoT, 라이더 기술 등이 접목되어 생산성을 크게 높이는 것으로 전해지고 있다. 심지어는 소나 돼지 등 가축의 개체마다 서로 다른 특징을 정확히 인식하고, 구별해내는 기술까지 개발되고 있다. 이는 마치 사람을 대상으로 하는 안면인식기술을 연상케 하는 것이다.

스마트농업 회사인 선진이 로봇과 AI기술을 접목한 스마트 축산 기술도 그 대표적인 사례다. 이 회사는 스마트로봇의 일종인 ‘애그리로보텍’ 기술을 실용화하고 있다. 이는 한우나 젖소 농가를 위한 로봇착유기, 건강하고 이상적인 사료를 먹이기 위한 TMR퓨셔, 사료를 제조하는 조사료 기계, 동물들의 쾌적한 환경을 관리하기 위한 축사환경관리기 등으로 구성되어 있다.

이정환 선진 팀장은 특히 사료 공급을 위한 사료빈 센서의 중요성을 강조하기도 했다. 그는 “사료빈 센서의 경우, 가축에게 신선한 사료를 공급하는 것과 적기 사료주문을 통해 적정 사료 재고를 확보하는 것이 중요하다”고 했다. 이 팀장은 “그동안 사료빈 재고량 모니터링과 사료회사와의 적기 사료주문을 위해 다양한 시도가 있었다.”면서 “일반적으로 사료빈 하부에 로드셀 센서를 장착하는 방식, 사료빈 내부에 레이저 스캐너를 팬/틸트로 구동하는 방식, 초음파 방식, LIDAR 방식이 개발되고 있는 상황”이라고 전했다.

최근 이 팀장은 이같은 신개념의 스마트축산에 관한 경험을 담은 보고서를 공개하기도 했다. 정보통신기획평가원 등을 통해 소개된 보고서에선 특히 국내의 대표적인 스마트축산 기업들의 사례와 기술을 엿볼 수 있어 눈길을 끈다.

그 중 스마트축산 기업인 에임비 랩의 경우, 소형1D LIDAR 센서를 사료빈에 3분만에 거치하고, 전원을 켜면 클라우드 서버와 연계되어 즉시 사료재고량 모니터링이 가능하도록 되어있다. 다양한 크기의 사료빈과, 사료빈 내 사료 패턴에 대한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 적정 재고를 파악하고, 사료공급회사와 연계되어 ‘라스트 마일’ 체계를 실현하고 있다.

또 다른 기업인 엠트리센에서 개발한 ‘딥아이즈(Deep Eyes)’도 눈길을 끄는 스마트 축산기술이다. 이는 어미돼지를 카메라로 매일 24시간 관찰하며 분석한 영상 데이터를 바탕으로 한 것이다. 즉, 새끼 돼지 분만, 분만지연, 난산에 따른 사산, 태막이나 양수처리 지연으로 인한 질식사 등 다양한 문제요인을 사전에 발견하여 사전에 예방할 수 있도록 한다.

또 무거운 돼지의 체중을 측정할 수 있도록 한 기술도 눈길을 끈다. 역시 스마트 기술 전문인 일루베이션사의 경우 이를 위한 ‘뷰(view)’를 개발했다. 이를 활용하면, 수 백 kg이나 되는 돼지를 스마트폰으로 촬영하듯이 하며, 10초 만에 체중을 가늠할 수 있다. “기존 방식보다 60배 빠른 양돈 체중예측시스템이며, 돼지가 움직이거나 공간이 부족해도 혼자서 돼지 체중을 예측하고 고품질 규격돈 출하가 가능하다”는 회사측 얘기다.

또 다른 회사인 인트플로우는 한우와 낙농 농가를 위한 축산솔루션인 ‘에지팜 카우’를 실용화하고 있다. 가축 공통의 AI기반 사료빈 센서를 비롯, 저전력 LIDAR 센서를 갖춘 통신비 없는 사료빈 센서, AI기반 실시간 모돈 관찰 알림기능, 딥러닝 기반 한우 발정탐지 시스템, AI기반 축우 이상행동분석, 3D체형 측정, 클라우드 기반 농장 개체이력 빅데이터 관리 기술 등이다.

CCTV를 활용한 한우 발정탐지 기술도 발달하고 있다. 딥팜사의 ‘AFA’ 기술은 인공지능 CCTV를 이용한 비접촉식 반추동물 행동인식 및 분석 솔루션이다. “사육공간에 카메라를 설치한 후 소와 직접적으로 접촉하지 않고 소의 발정이나, 이상행동, 분만행동을 인지하여 매일 24시간 모니터링이 가능한 솔루션”이란 설명이다. 뿐만 아니라, 마치 사람을 대상으로 하듯, 축우나 돼지에 대한 AI기반의 개체 인식기술도 개발하고 있다.

즉, 소나 돼지 등 어떤 개체가 발정상태 인지, 위축 개체인지를 알아내기가 어렵기 때문이다. 이에 최근엔 “소의 안면부위 검출을 위한 YOLO 기반 알고리즘과 함께, 안면부위 5개의 랜드마크 포인트, 실시간 추적 및 ReID 기술을 통해 개체를 구분하는 기술이 시도되면서, 70% 수준의 인식률을 보이는 수준까지 와있다”는 설명이다.