Current Issue

독일에서는 플랜틱스라는 모바일 앱을 출시하여 서비스를 제공하고 있다[10]. 플랜틱스는 인도와 브라질 지역의 병해충 예방을 위해 개발된 앱으로, 주로 3개 국가(독일, 브라질, 인도)의 농부들이 AI로 작물의 병해충을 신속하게 파악할 수 있도록 돕고 있다. 해당 지역의 농부들은 플랜틱스를 사용해 병해를 입은 작물의 사진을 업로드하고 이러한 사진 자료들을 바탕으로 크라우드 소싱 데이터베이스를 확보한다. 이를 바탕으로 한 서비스로 농부들은 사진 자료를 제공하는 대가로 각종 병해충명, 유발 요인, 증상, 치료 방법, 예방책 등 이와 관련된 유용한 정보를 받는다. 한편, 우리나라에서도 농업 분야에서 병해충 관리를 위해 농협케미컬과 글로벌 화학기업 바스프(BASF)가 ‘자비오 스카우팅(Xarvio Scouting)’이라는 앱을 출시하였다[14]. 자비오 스카우팅은 사진 인식 기술을 통해 작물에 발생한 병해충 및 잡초를 분류할 뿐만 아니라 방제에 적합한 작물보호제(농약)까지 추천하는 농업 플랫폼으로, 필리핀을 비롯한 전 세계 100개국에서 성공적으로 활용되고 있다.

우리나라의 경우, 매체를 활용해 병해충을 관리하는 케이스로 농업진흥청에서 운영하고 있는 국가농작물병해충관리시스템(NCPMS)가 웹 사이트를 통해 제공되고 있다. NCPMS의 경우, 병해충예찰, 병해충예측, 병해충 상담, 병해충정보의 4가지 섹션으로 분류된 웹 페이지를 운영한다[9]. 또한, 병해충 관련 일대일 서면 상담, 작물별로 구분된 병해충에 관한 정보 및 방제 노하우 등 다양한 정보 제공 서비스를 웹사이트 방문자에게 제공하고 있다. 이와 같은 시스템은 평균 교육 수준이 높고 농법에 관한 이해도가 높아 최소한의 정보로 문제를 해결할 수 있는 한국의 농업 시장에 용이한 형태이다. 그러나 아프리카의 경우, 문맹률이 높고 교육 수준이 낮아 정보제공 중심의 문제해결 방식은 효력을 발휘하기 어렵다[15]. 따라서 문맹률과 교육수준, 현대식 농법에 관한 종합적인 이해를 바탕으로, 교육의 효과를 높일 수 있는 문제해결 접근이 필요하다.

아프리카에서는 농작물 해충과 질병을 지속적으로 관리하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 첫째, Extension Agent는 지방 자치 정부에 고용된 전문가로, 농부들에게 정보를 전달하고 농작물 해충 및 질병 관리의 모범 사례를 교육하는 데 중요한 역할을 한다. Extension Agent는 대부분 학사 학위를 소지한 전문가들로 구성되어 있으며, 농부들에게 통합된 해충 관리, 생물 살충제 사용, 그리고 기타 지속 가능한 농업 관행에 대한 지식을 제공하며, 교육 프로그램을 개발하고 진행함으로써 정부와 민간의 협력 역할을 하고 있다. Extension Agent는 현지 정부에 고용되어 농민들을 지속적으로 관리할 수 있어 효과적인 대안이 될 수 있으나 Extension Agent의 수가 매우 부족한 실정이다. 둘째, 정책 및 규정을 활용한 병해충 관리가 이루어지고 있다. 아프리카 각국 정부는 지속 가능한 농업 관행과 더 안전하고 효과적인 해충 및 질병 통제 방법의 사용을 촉진하기 위한 정책 및 규정을 개발하고 있다. 이러한 노력의 일환으로 통합해충관리(IPM) 프로그램의 홍보 및 살충제 규제 등이 운영되고 있으나, 행정력 부족으로 많은 사람들이 이러한 제도를 제대로 인지하지 못하거나 제도를 활용하려 하더라도 현장에서 실제로 적용되지 못하는 경우가 많다. 셋째, Capacity Building 프로그램은 농작물 해충 및 질병 관리에 대한 지식과 기술을 향상시키기 위해 농업인과 농업 전문가를 대상으로 다양한 단체들이 교육 프로그램이다. 지속적으로 농업에 있어 교육(예: 농작물 보호, 해충 식별 및 관리 기술)을 제공함으로써, 농민들은 학습을 통해 지속적이고 효과적으로 문제대처능력을 키워나가는 것을 목적으로 한다. 하지만 현지에서는 지속가능한 사업 운영 모델 및 예산이 부재하여 단발성 프로젝트에 그치는 경우가 많다. 마지막으로, 지역사회 기반 접근법은 농부, 지역사회, 그리고 기타 이해관계자들을 해충 및 질병 관리 전략의 개발 및 실행에 참여시키는 것을 의미한다. 이러한 방식은 농부들이 해충 및 질병 관리 관행을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있으나, 현장에서 이루어지는 노력들은 유형별로 다양한 제약 사항이 있어 보완이 필요하다.

한편, 아프리카 현지 농업인들의 문맹률이 매우 높은 편으로[16], 전문가 인터뷰에 따르면 많은 사람들이 스마트폰을 사용하고는 있지만 아직까지도 농업 사회에서는 현지 Extension Agent들이 라디오 스테이션에 직접 방문하여 라디오를 통해 마을에 각종 정보를 전달하거나, 마을에서 농민들을 직접 만나 필요한 지식이나 정보를 전달하고 있다.

KOICA에서는 프로젝트형 사업으로 아프리카 현지 농업인을 대상으로 교육 활동을 추진하고 있다[17]. KOICA에서 진행하고 있는 사업은 프로젝트형 사업으로 지속가능성이 떨어진다는 행정적 결함을 지니고 있다. 또한 KOICA 사업은 실무적으로 소통해야 할 이해관계자가 아주 많다. 국내에서는 사업수행기관(PMC; Project Management Consulting), 현지에서는 수원국 정부부처, 수원기관, 직접수혜자(농민), 간접수혜자(사업대상지 주민 등)가 있다. 한 활동을 추진하여 수혜자에게 혜택이 돌아갈 때까지 다양한 이해관계자들과의 소통이 요구되며, 이에 따른 시간과 비용이 많이 발생한다. 사업 직접 수혜자인 농민들과의 소통은 통상적으로 PMC와 현지 수원기관에서 담당한다. 이에 따라 행정적으로 아프리카 현지 농업인과의 소통에 단계적인 행정적 절차가 많으므로 시간과 비용이 많이 발생하고 있어서 직접적으로 농업인들과 소통하고 농업인들을 교육할 수 있는 시간이 적다. 따라서, 프로젝트형 사업은 농업인들에게 단발적인 교육만을 제공해 반복 학습을 통한 관리, 자립성 확보가 어려운 문제가 있다.

아프리카 현지에서는 아프리카 국가보다 월드비전과 같은 외국 단체가 주도적으로 농업 관련 교육을 시행하고 있다. 그러나 이러한 외국 단체의 교육 프로그램은 장기적인 프로젝트는 드물다. 이에 따라, 현지인들이 자립할 수 있는 지속적인 교육 시스템이 필요한 상황이다. 예를 들어, 월드비전은 종자를 사서 제공하고 관리하고 수확하는 전반적 교육과 역량 강화(예: 자립을 위한 능력 키우기)와 자립에 초점을 두는 프로그램을 진행한다. 현지 전문가들과 월드비전, 정부 공무원이 팀을 이루어 프로그램을 진행하고 농업 관련한 전반적 교육을 진행한다. 그러나 기본적으로 병해충을 포함한 농업 교육은 사무실이 위치한 곳에서 사람들을 모집해 진행된다. 민가와 도심과의 거리가 먼 곳이 꽤 많아서 버스를 빌려 운행하기도 하지만 많은 사람들이 멀게는 30km 이상 되는 거리의 교육장소까지 걸어서 이동하기도 하므로, 사람들이 이미 많은 거리를 걸어와 지친 상태에서 교육을 받으니 효과가 낮다는 현장의 의견을, 인터뷰를 통해 확인했다. 현장실무 농업 전문가가 교육이 필요한 사람들의 근처에 있는 경우 가서 교육을 진행하기도 하지만 이는 일반적인 방법은 아니다. 또한 교육을 받아도 기본 지식이 없기 때문에 농업에서 발생하는 문제를 문제라고 인식하고 대처하는 데에 어려움을 겪는 상황이다. 따라서 문제 상황에 대한 대처 방법에 대해 교육받지만 직접 대처하지 못해 교육 효과가 반감되는 현상이 나타나기도 한다. 병해충 문제 해결에 대해 아주 쉽고 간단하게 대처 방법에 대해서 교육하고 실전에서 바로 적용해 볼 수 있는 교육 방법이 필요함을 확인하였다.

조사한 자료 및 현지 전문가 인터뷰 등을 통하여, 소농민을 위한 기능(교육, 병해충 신고, 팟캐스트 청취)과 관리자(Extension Agent)를 위한 기능(병해충 예측 기능, 커뮤니티 기능, 팟캐스트 기능)으로 구분하여 애플리케이션의 주요 기능들이 제안되었다. 전문가 인터뷰를 통하여, 직관적인 이해와 즉각적 적용이 가능한 시청각 자료 중심의 소통 및 교육이 제공될 필요성을 확인하였으며, 이를 핵심 개념으로 하는 애플리케이션의 주요 기능들을 표 2와 같이 구상하였다.

서비스 애플리케이션을 구체적으로 설계하기 전, 정보구조(Information Architecture, IA)를 기준으로 각 메뉴에 속하는 화면별 주요 기능과 인터페이스들을 정의하기 위하여 화면 및 기능 요구서를 작성하였다. 그림 1은 애플리케이션 화면 및 기능 요구서에 대한 예시이다.

Fig. 1. 
Display statement (illustrated)

위의 화면 정의서를 기반으로, Figma (Figma, Inc., San Francisco, CA, USA) 툴을 이용하여 서비스 애플리케이션의 프로토타입을 제작하였다. 애플리케이션의 주요 기능들에 대하여 현지 소농민 및 관리자들이 직관적으로 효과적으로 활용하기에 적합하도록 레이아웃 및 인터페이스를 사용자 중심으로 설계하였다.

Fig. 2. 
Example of prototyping with Figma

UX (user experience) 분야 실무자 및 서비스 개발 전공 학생들 4명을 대상으로 프로토타입을 이용하여 (1) UI 사용성, (2) 정보 표현 방법 타당성, (3) 정보 공유 편의성에 대하여 검증하였다. 이러한 검증 결과에 대한 의견을 반영하여 다음과 같이 초기의 서비스 아이디어들이 발전적으로 개선되었다.

본 연구는 현지 소농민들의 농업 여건과 교육 수준 등을 종합적으로 고려하여 다음의 기능들을 갖춘 최종 서비스를 제안하였다. 소농민은 병해충 대처 및 예방 능력이 부족하여 교육이 필수적인 반면, 문맹률이 높아 글을 통한 정보 전달의 효과가 낮으므로 이러한 여건을 반영하여 본 서비스는 팟캐스트 기반의 음성 정보 제공 서비스를 주요 기능으로 한다.

1) 교육 및 진단 기능

이미지 분석 인공지능 기술 중 하나인 Convolutional neural networks (CNN)를 활용하여 관리자가 병해충을 발견하였을 때 사진 촬영으로 병해충의 이름과 해결방안이 담긴 영상 또는 음성을 제공한다. 본 연구는 병해충 이미지 인식과 분류에 CNN 기술을 성공적으로 적용한 기존 연구들[18],[19]을 기반으로 본 기능을 제안하였다. 기존 연구들은 복잡한 농업 이미지 데이터에서 병해충을 정확히 식별하고 분류하는 기술을 제안하였으며, 이러한 기술을 통해 본 연구에서 제안하는 소농민 대상 교육 및 진단 서비스의 구현가능성을 고찰하였다. 이를 바탕으로 소농민은 병해충의 예방과 대처 방안을 교육받을 수 있다. CNN을 활용한 병해충 종류 분석 기술의 활용 단계는 그림 3에 예시된 것과 같으며, 주요 화면은 그림 4와 같다.

Fig. 3. 
CNN technology utilization stage

Fig. 4. 
Pest diagnosis interface

2) 신고 기능

소농민들이 농가 현황에 대하여 문제를 신고하거나 관리자로부터 정보를 얻기 위하여 먼 거리를 이동해야 하는 어려움을 해결하기 위하여 녹음 방식의 신고기능을 설계하였다. 글을 잘 모르는 소농민들을 위해 목소리 녹음으로 간편하게 긴급상황 또는 농지 관련 정보를 관리자에게 전송할 수 있는 기능이다. 신고를 통해 즉각적이고 직접적인 문제 해결을 가능하게 한다. 그림 5는 음성을 활용한 신고 기능의 화면과 인터페이스에 대한 예시이다.

Fig. 5. 
Voice report interface

3) 팟캐스트 기능

병해충은 주변 농가에 빠르게 확산될 수 있다. 하지만 병해충의 발견과 동시에 다른 농가에 알리지 않는 문제가 빈번히 일어나는 문제를 해결하기 위해 음성 팟캐스트 기반의 정보 제공 기능을 설계하였다. 관리자가 하루 동안 발생한 사건이나 주요 사항을 녹음하여 애플리케이션을 통해 서버에 음성을 업로드하면, 소농민들의 스마트폰 푸쉬알림을 통해 중요한 정보를 제공하는 방식으로 소식을 공유할 수 있는 기능이다. 이것은 기존에 라디오로 소식을 접하는 문화에 바탕을 두고 있어, 소농민들에게 익숙하다. 하지만 라디오는 일방향 정보 제공 매체이므로 라디오 청취 시간에 따라 정보를 놓칠 수 있다는 한계가 있으나, 팟캐스트는 온디맨드 매체이므로 사용자가 언제든지 정보를 접할 수 있다는 장점이 있다. 이를 통해 병해충 관리에 필요한 정보를 신속하게 공유하고 협력을 촉진하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 그림 6은 팟캐스트를 활용한 정보 제공 기능의 주요 화면에 대한 예시이다.

Fig. 6. 
Podcast interface

관리자 모드는 관리자가 보다 쉽게 소농민들 및 농장들을 관리하고 교육하며, 관리자 간에 서로 소통하여 정보 공유를 통한 효율적인 일 처리를 도와주는 기능이다. 현장 관리자들이 경제적 및 물리적 제약으로 소농민들에게 일일이 찾아가서 지식과 정보들을 전달하기 어렵다는 여건 및 주로 단기 교육이 많아 지식과 노하우가 효과적으로 축적되지 않는다는 문제를 해결하기 위하여 본 기능들이 제안하였다.

1) 병해충 발생 예측

시계열 데이터를 분석하는 인공지능 기술 중 하나인 Recurrent Neural Networks (RNN)를 활용하여 소농민들이 촬영한 이미지 데이터를 날짜 또는 날씨 기반으로 분석 및 축적하고 병해충 출현 여부를 예측하여 관리자가 정보를 쉽고 빠르게 파악할 수 있도록 홈 화면에서 관련 정보를 제공한다. RNN을 활용한 병해충 발생 예측 기능은 기존 연구들[20],[21]에서 제시된 농업 분야의 시계열 데이터 분석 기술을 기반으로 현실적인 구현가능성에 대한 고찰을 토대로 제안되었다. 기존 연구들은 RNN 기술이 농업 환경에서 시간에 따른 데이터 패턴을 학습하여 미래의 병해충 발생을 예측하는 것에 대한 효과성을 보여주고 있다. 본 연구에서 제안하는 관리자 대상 병해충 발생 예측 서비스는 이러한 기존 연구의 성과를 바탕으로, 관리자가 농장의 병해충 위험을 사전에 파악하고 대응할 수 있는 능력을 향상시킬 것으로 기대된다. 그림 7은 RNN 기술의 활용 단계를 설명하며, 그림 8은 병해충 예측 정보를 시각화한 예시이다.

Fig. 7. 
RNN Technology Utilization Stage

Fig. 8. 
Pest occur prediction interface

2) 관리자 커뮤니티

어느 지역에 어떤 병해충이 발생하였는지, 어떤 교육이 더욱 효과적이었는지 등과 같은 정보를 공유함으로써 지속적이고 체계적으로 농가들이 관리되고, 불필요한 교육 중첩을 방지하기 위해 관리자들간의 소통을 위한 커뮤니티 기능을 제안하였다. 그림 9는 관리자 커뮤니티 화면의 예시이다.

Fig. 9. 
Manager community interface

3) 팟캐스트

앱 내에서 음성 입력 기능을 통해 중요 정보 및 교육 콘텐츠를 음성으로 제공하는 기능이다. 또한 스마트폰으로 손쉽게 병해충 관리 교육 영상을 촬영하여 빠르고 간편하게 영상을 업로드할 수 있다. 교육 영상을 업로드함으로써 소농민들이 편리하게 반복적으로 시청할 수 있게 하여 교육의 효과를 높여준다. 그림 10은 팟캐스트 기능의 화면에 대한 예시이다.

Fig. 10. 
Podcast interface

4) 데이터베이스 기반 업무 보조 기능

관리자가 관리하는 각 농장의 정보와 위치를 저장할 수 있으며 이를 시각적으로 인지하기 용이한 형태로 보여준다. 더불어 소농민들의 신고와 사진 촬영을 통한 데이터로 병해충 발생 빈도와 심각성을 관련 그래프로 나타내어 관리자의 조치 후 경과를 한눈에 파악할 수 있도록 하는 기능이다. 그림 11은 데이터베이스 기반의 업무 보조 기능에 대한 화면 예시이다.

Fig. 11. 
Database-based assistant interface