Article at a Glance
마이크로소프트의 精密農業 솔루션 ‘애저 팜비트(Azure FarmBeats)’의 技術 革新
1. TV 殘餘 周波數(TV White Spaces, TVWS) 活用해 過度한 네트워크 連結 費用 解決
: 農業 關聯 데이터 蒐集을 위해 必要한 인터넷 連結 費用을 最少化하기 위해 TVWS 라우터가 裝着된 事物인터넷(IoT) 基盤 基地局을 農場에 세워 土壤 센서, 스마트폰 等 農場 내 모든 디바이스를 連結
2. 머신러닝 알고리즘 基盤 航空 이미지 分析 技術 導入해 土壤 센서 使用 最少化
: 데이터 分析에 드론이나 스마트폰을 附着한 風船으로 하늘에서 撮影한 이미지를 竝行 使用함으로써 最小限의 土壤 센서만 設置
3. 事物인터넷(IoT) 엣지 컴퓨팅 技術로 農家의 劣惡한 브로드밴드 克服
: 農場에서 蒐集한 데이터를 클라우드로 電送할 必要 없이 農家 PC에서 直接 分析, 劣惡한 인터넷 速度로 因한 데이터 處理의 어려움 解決
지난 7月15日, 마이크로소프트(MS)의 最高經營者(CEO)인 사티아 나델라는 美國의 한 企業과 戰略的 提携를 締結했다는 消息을 世上에 傳했다. MS의 協業 툴인 팀즈(Teams)를 통해 相對方 會社 CEO와 畫像으로 만난 그는 兩社 파트너십의 意義와 앞으로의 計劃에 對해 說明했고, 이는 곧바로 CNN 等 主要 言論 媒體에 紹介되며 큰 關心을 모았다.
都大體 어떤 企業과의 提携였기에 巨大 技術 企業(tech giant)의 最高 首長이 言論에 直接 모습을 드러내며 弘報를 自處했던 걸까. 甚至於 나델라는 相對側 CEO와의 對話 映像을 自身의 링크트인(LinkedIn)에도 共有했을 程度로 이番 戰略的 提携에 각별한 神經을 쏟았다.
이날 MS와 손을 맞잡은 會社는 年 賣出 規模만 140億 달러(約 16兆 원)에 達하는 美國의 大型 農業協同組合 랜드誤레이크스(Land O’Lakes)였다. 世界的인 情報技術(IT) 企業의 選擇치고는 선뜻 連結이 되지 않는 組合이지만 랜드誤레이크스가 어떤 會社인지를 찬찬히 들여다보면 어느 程度 首肯이 된다.
랜드誤레이크스는 一般人들에겐 버터, 휘핑크림, 生크림, 치즈 等 乳製品을 生産해 販賣하는 業體로 잘 알려져 있다. 하지만 이 會社의 事業 領域은 單純 農産物 流通에만 局限되지 않는다. 農夫들이 客觀的 데이터에 基盤해 意思決定을 내릴 수 있게 도와주는 語그테크(AgTech, 農業 技術) 솔루션을 開發해 農食品 産業에 從事하는 多樣한 主體들에 提供한다. 랜드誤레이크스 立場에선 自社 솔루션의 力量을 倍加하기 위해서라도 MS의 손을 잡을 誘引이 分明한 셈이다.
그렇다면 MS는 왜 農業 分野에 關心을 갖는 걸까. 이 質問에 答하려면 旣存 윈도 中心의 비즈니스 모델을 클라우드 中心으로 果敢하게 轉換한 MS의 最近 行步와 人工知能(AI)을 통해 MS가 達成하고자 하는 비전을 理解해야 한다. 그리고 그 核心엔 事物인터넷(IoT)과 클라우드, AI를 活用하는 MS의 精密農業(precision agriculture, 或은 precision farming) 솔루션 ‘애저 팜비트(Azure FarmBeats)’價 있다. 랜드誤레이크스가 다른 클라우드 事業者를 제치고 굳이 MS를 파트너로 選擇한 決定的 理由도 애저 팜비트와의 連繫를 통해 自社 솔루션과의 시너지 創出을 願했기 때문이다.
팜비트는 ‘技術이 善한 變化를 일으키는 動力이 될 수 있다’는 MS의 믿음下에 지난 2015年 出發한 프로젝트다. ‘農場(farm)의 脈搏(beats)’이라는 이름
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에서부터 斟酌할 수 있듯 現在 人類가 直面해 있는 여러 問題 中 農業 關聯 問題를 情報通信技術(ICT)을 活用해 解決하는 데 焦點을 뒀다. 2015年 1月 MS 傘下 硏究組織인 마이크로소프트리서치(Microsoft Research, MSR)에서 始作한 팜비트 硏究 프로젝트는 2018年 11月부터 本格的인 製品化 프로세스에 들어갔고, 以後 1年 만에 MS의 클라우드에서 利用할 수 있는 서비스(애저 팜비트)로 公式 出市(2019年 11月)됐다.
팜비트 프로젝트는 實際 製品化되기 훨씬 前부터 業界의 注目을 받아왔다. 旣存 精密農業 솔루션의 最大 問題點으로 指摘돼 온 高費用 이슈를 相當 部分 解決한 德澤이다. 農場에 設置하는 센서 네트워킹 솔루션 費用(2017年 基準)을 놓고 따져볼 때, 旣存 製品 價格은 大體로 센서當 最小 1000달러가 넘어갔는데 팜비트는 이를 約 200달러 水準으로 낮추는 데 成功했다. 프로젝트를 始作한 지 2年餘 만에 거둔 快擧였다. 랜드誤레이크스 같은 大型 農業協同組合은 勿論 펩시코(Pepsi Co.) 같은 食品 大企業, 美國 농무부(USDA), 濠洲 聯邦科學産業硏究機構(CSIRO) 等 政府 機關들까지 애저 팜비트의 顧客으로 續續 合流하고 있는 理由다. 技術 企業인 MS가 어떻게 이렇게 短期間 農業이라는 生疏한 分野에서 刮目할 成果를 이뤄내며 農食品 産業 生態系의 發展을 加速化하는 데 寄與하고 있는지 DBR가 分析했다.
生疏한 ‘農業’ 分野에 눈 돌린 技術 企業 MS
애저 팜비트는 現在 MS에서 애저 글로벌(Azure Global) 首席 科學者(Chief Scientist)로 일하고 있는 란비르 찬드라 博士가 MSR에서 勤務할 當時 始作한 硏究 프로젝트의 結果物이다. 찬드라 博士는 引渡의 名門大이자 순다르 피차이 구글 CEO의 母校이기도 한 印度工科大 카라그푸르 캠퍼스를 나와 美國 코넬대에서 博士學位(컴퓨터工學)를 받았다. 2005年 卒業과 同時에 MSR 硏究員으로 合流한 그는 “내가 하는 硏究가 實際 사람들의 삶 속에서 製品으로 使用되는 걸 보고 싶어 學界로 가는 代身 MS를 擇했다”고 말했다.
學歷으로 보나 職場 經歷으로 보나, 찬드라 博士는 農業과는 全혀 상관없는 길을 걸어왔다. 實際로 팜비트 프로젝트를 始作하기 前까지 그가 硏究했던 主題는 無線通信 技術, 배터리 等이었다. 그런 그가 生疏하기 이를 데 없는 農業 시스템 開發에 나서게 된 理由는 무엇이었을까. 印度에서 나고 자란 찬드라 博士는 “열여덟 살이 될 때까지 放學만 되면 印度 內에서도 極貧 地域으로 손꼽히는 비하르주(Bihar State)에 있는 할아버지 宅에 가서 農事일을 도와야 했다”며 “化粧室도 없고 電氣도 들어오지 않는 곳에서 지냈던 經驗은 決코 즐겁지 않았지만 바로 그 때문에 劣惡한 環境에 處해 있는 開途國의 農業 問題를 解決하고 싶은 생각이 늘 마음속에 있었다”고 말했다.
타이밍도 좋았다. IoT, 빅데이터, AI, 클라우드 等 多樣한 ICT를 活用하는 팜비트 프로젝트는 2014年 MS의 3代 CEO로 就任한 나델라의 全社的 事業 改編 方向과도 잘 맞는 硏究 主題였다. 周知하다시피 나델라는 일찌감치 클라우드와 AI를 會社의 새로운 成長 動力으로 育成하겠다고 마음먹은 狀態였다. 게다가 農業은 人類가 存在하는 限 繼續해서 持續될 ‘萬年 産業’이다. 아무리 ‘포노 사피엔스(Phono Sapiens)’라는 新造語까지 登場한 時代라지만 스마트폰 없이는 살아도 밥 안 먹고 살 수 있는 사람은 世上에 없다. 急激한 技術 進步로 인해 産業界 地形의 變化 速度가 빨라지고 不確實性 亦是 繼續 늘어나고 있는 狀況에서 未來에도 變함없이 存在할 産業이라는 事實은 그 自體로 注目할 만하다. MS 經營陣이 2014年 末 客觀的 데이터에 基盤한 精密農業 솔루션 開發을 目標로 찬드라 博士가 提案한 팜비트 프로젝트를 承認하게 된 背景이다.
팜비트 프로젝트는 硏究 始作 初期부터 MS 構成員들은 勿論 最高經營陣으로부터 큰 關心을 받았다. 于先 찬드라 博士는 社內 革新 文化 擴散을 위한 프로그램인 마이크로소프트 거라지(Microsoft Garage) 해커톤에 다른 硏究者들과 팀을 이뤄 參加했다. 팜비트 硏究를 公式的으로 始作한 2015年의 일이었다. 이들은 이틀間의 해커톤 期間 동안 팜비트 프로토타입을 成功的으로 만들어냈고, 以後 實際 農場에서 適用할 수 있는 시스템을 만들어 낸 成果를 인정받아 2017年 마이크로소프트 거라지 名譽의 壁(Wall of Fame)에 이름을 올렸다. 나델라 亦是 ‘2017年 한 해 동안 自身에게 靈感을 준 10個 프로젝트’ 中 하나로 팜비트를 꼽아 自身의 링크트인에 紹介했으며 MS에서 政策 프로그램 및 法律問題를 總括하는 브래드 스미스 社長도 2017年 12月 ‘地球環境 AI(AI for Earth)’ 프로그램을 發表하며 該當 프로그램의 趣旨와 指向點을 가장 잘 드러내주는 MS의 프로젝트 中 하나가 팜비트라고 밝혔다. (DBR mini box I ‘MS의 ‘地球環境 AI’ 프로그램’ 參考.)
DBR mini box I : MS의 ‘地球環境 AI’ 프로그램
“地球 살리는 硏究라면…”
플랫폼 開放하고 技術諮問까지
MS는 지난 2017年 各種 環境 問題로 병들어가고 있는 地球를 AI 技術로 되살린다는 野心 찬 目標 아래 ‘地球環境 AI(AI for Earth)’ 프로그램을 發表했다. AI를 통한 地球環境 問題 解決을 위해 向後 5年間 總 5000萬 달러를 投資하겠다는 宣言이었다. 具體的으로 △農業 △水資源 △生物 多樣性 △氣候變化 等 4個 分野의 問題를 解決하기 위해 大學이나 非政府 組織(NGO), 스타트업, 其他 硏究 그룹이 提案하는 프로젝트를 選別, 프로젝트 範圍와 特性에 따라 個當 5000∼1萬5000달러에 相應하는 애저 플랫폼 使用權을 주고, AI와 關聯한 各種 技術 諮問과 敎育 訓鍊 機會를 提供하는 形態다.
只今까지 MS는 全 世界 81個國에 걸쳐 508個 프로젝트를 支援했다. 外部 프로젝트에 對한 支援이 거의 大部分이지만 MS 內部에서 自體的으로 遂行하는 硏究 프로젝트라고 無條件 排除하진 않는다. 팜비트 프로젝트도 內部 硏究 課題였지만 地球環境 AI 프로그램의 受惠를 받았다. 마치 어두운 밤을 밝혀주는 燈臺처럼 MS가 追求하는 地球環境 AI의 指向點을 보여주는 示範 프로젝트(lighthouse project)로 認定받은 德澤이다.
地球環境 AI 프로그램을 MS가 一種의 社會貢獻 次元에서 進行하는 單純 一回性 支援 事業 程度로만 理解한다면 큰 誤算이다. 硏究室 段階에 있는 프로젝트를 클라우드 플랫폼 水準에서 提供할 수 있는 商用化된 서비스로까지 발전시키는 게 프로그램의 最終 目標다. 이를 爲해 MS는 地球環境 AI 프로그램의 1次 支援 對象 中 前途有望한 프로젝트를 따로 選別, 좀 더 많은 投資 支援과 함께 MS의 技術力과 노하우를 椄木해 該當 AI 솔루션을 商品化할 수 있도록 돕고 있다. 該當 애플리케이션을 MS 애저에 搭載할 수 있다면 가장 좋겠지만 반드시 自社 플랫폼이 아니어도 좋다는 게 MS의 立場이다. 어떤 클라우드 플랫폼에서든 環境 問題를 AI로 解決할 수 있는 서비스 商用化 事例가 많아질수록 더 많은 企業이 自社 戰略에 맞는 持續可能性 이니셔티브를 推進하게 될 것이고, 그게 바로 AI 市場의 파이를 키워나가며 더 健康한 地球를 만드는 길이라고 보기 때문이다.
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MS에서 해마다 進行되는 硏究가 하나둘이 아닐 텐데 팜비트가 이처럼 注目을 받았던 理由는 프로젝트 初期부터 美國과 印度 現地 農場에서 파일럿 테스트를 遂行하며 데이터를 直接 蒐集하고 分析해 農場主에게 實際로 도움이 되는 洞察을 提示하는 데 成功했기 때문이다. 2015年 찬드라 博士가 硏究를 始作했을 때부터 팜비트의 實驗 農場으로 프로젝트에 參與해 온 美國 워싱턴州 所在 댄싱크로農場(Dancing Crow Farm, 춤추는 까마귀 農場)이 代表的 例다. 시애틀 東쪽으로 約 40㎞ 程度 떨어진 카네이션의 스노퀄미강 隣近에 約 2萬 ㎡(6100餘 坪) 規模로 자리 잡고 있는 農場으로, 빌 게이츠 MS 創業者까지 訪問해 게이츠노트(GatesNotes, 빌 게이츠의 블로그)에 紹介된 곳이기도 하다.
잘 알려져 있다시피 시애틀은 겨울에 비가 많이 오는 곳으로 有名하다. 이 때문에 댄싱크로農場主는 겨울마다 洪水로 인한 作物 沈水 被害로 골치를 앓곤 했다. 農莊이 자리 잡은 곳이 汎濫하면 물에 잠기는 江가 平地였기 때문이다. 이 農場의 境遇 有機農 菜蔬를 栽培해 食堂이나 食品 流通業體에 納品하곤 했는데 한番 洪水가 나서 汎濫하면 어떤 農作物이 沈水됐는지를 正確하게 判斷할 길이 없어 모두 다 廢棄 處分하다 보니 損害가 莫甚했다. 하지만 팜비트 프로젝트에 參與하면서 狀況이 달라졌다. 土壤과 作物 狀態를 正確히 把握할 수 있게 되면서 洪水가 일어도 물에 잠기지 않아 如前히 市場에 내다 팔 수 있는 菜蔬를 選別해 낼 수 있게 돼 損失을 줄일 수 있게 된 것이다. 이뿐 아니다. 作物을 栽培하고 土壤을 管理하는 데 있어 全體的인 물 使用量은 30%, 石灰質 肥料 使用量은 44%나 줄일 수 있게 됐다.
2018年 파일럿 테스트 農家로 選定된 워싱턴州 所在 大型 農場인 넬슨農場(Nelson Farm, 約 3197萬 ㎡, 967萬 坪)의 境遇는 더 놀랍다. 팜비트 導入으로 高價의 化學藥品(殺蟲劑, 除草劑 等) 使用量을 無慮 90%假量 줄일 수 있게 돼 全體 費用을 15% 程度 節約할 수 있었다고 한다. 팜비트의 溫度 豫測 서비스 德에 冷害에 事前 對處함으로써 損失 危險度 未然에 防止할 수 있었다고. 이처럼 팜비트는 實際 製品化되기 前부터 農場 管理者에게 土壤 濕度와 溫度, pH 水準 等 農事짓는 데 必要한 核心 情報들을 持續的으로 提供함으로써 사람(農夫)의 主觀的 感이 아니라 客觀的 데이터에 根據해 意思決定을 내리는 精密農業을 具現해내는 데 成功하며 注目을 받았다. 그리고 프로젝트를 始作한 지 5年 만에 實際 製品化에 成功했다. 찬드라 博士는 “普通 長期 硏究 프로젝트가 製品 出市로까지 이어지는 데 걸리는 時間을 7年 程度로 잡는데 팜비트는 이 期間을 2年이나 短縮했다”고 말했다.
그렇다면 찬드라 博士를 爲始한 MSR 硏究者들은 어떻게 이렇게 短時間에 刮目할 만한 成果를 만들어낼 수 있었던 걸까? 이를 理解하려면 벌써 歷史가 40餘 年은 되는 精密農業이 그동안 왜 擴散되지 못했는지에 對한 理由부터 따져봐야 한다.
精密農業 擴散 막는 걸림돌 把握
美國을 中心으로 1980年代부터 發展돼 온 데이터 基盤 精密農業은 作物의 生育 特性과 栽培 環境에 對한 情報를 精密하게 分析함으로써 最小限의 投入 資源으로 生産量 極大化를 꾀하는 農業 戰略이다. 同一 農家에서 運營하는 農耕地라도 各各의 位置마다 作物 生育 特性이 다른 만큼 農耕地를 管理하고 農資材를 投入하는 方式도 位置別로 달라져야 한다는 論理다. 이를 위해 精密農業에선 作物의 健康이나 營養 狀態는 勿論 土壤의 濕度와 溫度, 日照量 等 作物 栽培와 關聯된 다양한 데이터를 精密하게 分析해 물과 肥料 等의 資源을 꼭 必要한 곳에 適正量만 投入해 播種과 收穫을 體系的으로 管理한다. 槪念的으로만 생각하면 全 世界 食糧 需給 問題를 當場에라도 解決해 줄 수 있을 것 같은 魔法의 솔루션이자 農業의 未來다. 耕作 可能한 農地가 해마다 줄어들고 있고, 氣候變化로 인한 土壤 遺失이나 殺蟲劑 및 化學肥料 過多 使用에 따른 環境 破壞가 갈수록 심해지고 있다는 걸 考慮하면 더더욱 그렇다.
하지만 아직까지 美國, 네덜란드, 日本 等 몇몇 先進國을 除外하고 大部分 나라, 特히 開途國 農業 現場에서 實際로 適用할 수 있는 精密農業은 매우 初步的이고 微微한 水準이다. 그 歷史가 40年이 다 돼 가는데도 제대로 進陟되지 못하고 遲遲不進한 데는 여러 가지 理由가 있지만 데이터를 蒐集하는 데 들어가는 費用이 너무 크다는 게 가장 큰 걸림돌이었다. 데이터에 基盤한 意思決定을 내리려면 데이터를 蒐集하는 일부터 始作해야 하는데 첫 단추를 채우는 일에서부터 막히니 쉽게 擴散될 理가 없었다.
찬드라 博士는 바로 여기서 機會를 發見했다. 데이터 蒐集 費用을 劃期的으로 낮출 수 있다면, 그래서 데이터 基盤 農業으로 農事의 패러다임 轉換을 앞당길 수 있다면, 現代 農業이 直面하고 있는 汎地球的 問題를 解決함과 同時에 窮極的으로 收益을 創出할 수 있는 비즈니스 모델을 만들어 낼 수 있다고 봤다. 그리고 ICT를 活用한 精密農業 擴散을 위해 解決해야 할 課題가 무엇인지부터 파고들었다. 이는 크게 △過度한 네트워크 連結 費用 △센서(資源) 活用의 制約 △劣惡한 브로드밴드 세 가지로 壓縮됐다.
1. 過度한 네트워크 連結 費用
精密農業이 제대로 具現되려면 땅에 센서를 꽂든지, 露地에 카메라를 設置하든지, 農場 곳곳에서 다양한 데이터를 蒐集해 農場 全體를 한눈에 把握할 수 있도록 모든 디바이스가 인터넷에 連結(connectivity)돼 있어야 한다. 하지만 이걸 農場 環境에서 具現하기란 쉽지 않다. 人口가 많은 都市에서야 곳곳에 基地局이 있으니 無線 네트워크에 쉽게 連結될 수 있지만 人跡이 드문 시골 農場에서 都市와 같은 水準의 基地局이 있으리라 期待하기는 어렵기 때문이다. 當然히 네트워크 連結의 問題가 클 수밖에 없다. 戶當 平均 農地 面積이 數十萬 坪에 達하는 美國 같은 곳은 더더욱 그렇다. 그나마 사람이 사는 農家는 비록 劣惡한 電送 速度로나마 인터넷에 連結돼 있긴 하다. 하지만 農場과 農家는 大槪 멀리 떨어져 있기 때문에 집에 있는 와이파이를 끌어다 쓰기도 어렵다.
이에 따라 旣存 精密農業 솔루션들은 大部分 別途의 無線通信 네트워크를 構築하거나 衛星을 活用하는 方式을 擇해 事業을 遂行하고 있었고, 이는 當然히 데이터 蒐集에 들어가는 費用을 높이는 結果를 낳았다. 팜비트 硏究陣에 따르면 2016年 美國에서 열린 農業 關聯 博覽會에서 農業 專門 企業들이 出品한 센서 價格은 大略 5個 묶음에 8000달러에 達했다. 勿論 센서 自體 價格만 따지면 그리 비싸지 않다. 하지만 센서만 덜렁 購入해선 蒐集한 데이터를 使用者(農夫)에게 傳達할 수가 없기 때문에 高價의 네트워킹 솔루션을 함께 갖춰야 하다 보니 全體 費用이 높아질 수밖에 없었다. 結局 精密農業을 擴散시키는 데 가장 重要한 열쇠는 아무것도 없는 農場 한복판에서도 모든 裝備를 低廉하게 連結할 수 있는 네트워크 連結 方法을 찾아내는 것이었다.
2. 센서(資源) 活用의 制約
基本的으로 農業은 氣候와 土壤 等 自然環境 條件의 影響을 크게 받는다. 甚至於 같은 農耕地 안에 同一 種子를 뿌려도 露地 位置에 따라 生長과 發育이 달라진다. 따라서 精密農業에선 土壤 센서(soil sensor)를 땅에 꽂거나 드론(drone, 無人 航空機)을 하늘에 띄워 撮影한 이미지를 가지고 땅속 水分 含量이나 溫度, pH 等 作物 栽培와 關聯한 데이터를 蒐集, 分析한다. 그래야 물과 肥料를 꼭 必要한 곳에 適正量 投入할 수 있고 作況도 豫測할 수 있기 때문이다.
問題는 土壤 센서나 드론 모두 無作定 쓰기엔 現實的 制約이 存在한다는 點이었다. 土壤 센서의 境遇 精巧한 데이터 蒐集을 위해선 大略 10m 間隔으로 촘촘히 센서를 꽂아야 하는데 이 方式은 農地 規模에 따라 金錢的 費用도 함께 늘어날 수밖에 없다. 게다가 땅에 센서가 너무 많으면 管理도 힘들 뿐 아니라 걸리적거려서 트랙터 한 番 지나가기도 힘들다. 甚至於 市中에 나와 있는 土壤 센서의 境遇 높은 價格에도 不拘하고 데이터를 電送할 수 있는 量은 매우 적어 效果性도 떨어졌다.
臺當 1000달러 以下면 購入할 수 있는 드론이 代替 옵션으로 擡頭되긴 했지만 이 亦是 完璧하진 않았다. 배터리 壽命이 가장 큰 問題였다. 農場 全體를 커버하려면 몇 次例 往復을 해야 하는데 한 番의 배터리 充電으로는 堪當하기 힘든 境遇가 大部分이었기 때문이다. 結局 이 問題를 解決하기 위해선 센서를 最大限 費用 效果的으로 設置할 수 있는 方法에 對한 解決策이 必要했다.
3. 劣惡한 브로드밴드
農場에서의 인터넷 連結 問題를 解決하고 데이터 蒐集도 無事히 마쳤다면 意思決定에 必要한 分析 情報(analytics)를 얻기 위해 이 데이터를 어디에서, 어떻게 處理할 것인가를 決定해야 한다. 가장 簡便한 方法은 蒐集한 데이터 모두를 實時間으로 클라우드 플랫폼에 電送하는 것이다. 하지만 이는 大部分 農家의 劣惡한 인터넷 速度를 考慮할 때 可能한 選擇肢가 아니었다. 한 番 드론을 띄워 15分만 撮影을 해도 4GB 水準의 高容量 데이터가 나오기 때문이다. 甚至於 農場에선 洪水가 나거나 暴雨가 쏟아지면 인터넷을 包含한 모든 通信 連結이 끊겨버리는 境遇도 茶飯事로 일어난다. 이렇게 不安定한 인터넷 네트워크로 어떻게 그 많은 데이터를 實時間으로 分析해 農夫들에게 意味 있는 洞察을 提供할 것인가가 또 다른 挑戰 課題였다.
데이터 蒐集과 分析을 어렵게 하는 障礙物 克服
問題點을 把握한 찬드라 博士는 MSR 同僚 硏究員들과 함께 하나하나 解決策 摸索에 나섰다. 처음엔 그의 勤務地인 美國 MSR 레드먼드(Redmond) 랩에서 프로젝트를 主導했지만 1年 뒤부터는 印度 MSR 벵갈루루(Bengaluru) 硏究陣과도 힘을 합쳤다. 이들은 가장 먼저 第一 根本的인 問題, 卽 農場 內 通信 네트워크 連結 費用을 劃期的으로 낮출 수 있는 方法부터 苦悶하기 始作했다. 그리고 그 解決의 실마리를 찬드라 博士가 MSR에 처음 入社했을 때부터 硏究해왔던 主題인 ‘TV 殘餘 周波數(TV White Spaces, TVWS)’에서 찾았다.
1. TVWS 活用해 高費用 問題 解決
TVWS란 TV 放送用으로 割當된 周波數 帶域 中 利用하지 않고 있는 遊休 帶域을 말한다. 放送 事業者 間 周波數 干涉을 막기 爲해 일부러 비워 둔 保護 帶域이나 地域別로 使用되지 않는, 쉽게 말해 ‘안 쓰고 남아도는 TV 채널’이다. 過去 아날로그 TV 時節에 채널을 돌리는 中間中間에나 TV 正規 放送이 모두 끝난 後 ‘지지직’거리는 雜音(white noise)과 함께 나타나는 畵面을 생각하면 理解가 쉽다.
都市에선 數十 個 放送 채널이 存在하지만 시골에선 放送되는 채널 가짓數가 그리 많지 않은 境遇가 大部分이다. 地域에 따라선 使用하는 채널보다 使用하지 않는 채널이 더 많기도 하다. 이는 그만큼 遊休 資源이 많다는 뜻이다. 甚至於 TVWS는 非免許 帶域이라 周波數 割當 代價나 電波 使用料 等의 費用 負擔도 없다. 超短波(VHF)와 極超短波(UHF)를 使用하기 때문에 멀리까지 信號를 보낼 수 있다는 것도 큰 長點이다. 元來 TV 채널로 쓰려고 했던 周波數다 보니 드론으로 撮影한 高容量 데이터 電送에도 無理가 없다.
일찌감치 TVWS의 價値에 對해 注目해 왔던 찬드라 博士는 ICT 基盤의 精密農業 시스템을 設計하는 데도 이를 活用하기로 했다. 農家에서 使用하는 인터넷을 TVWS 링크를 活用해 農場에 設置한 팜비트의 IoT 基地局(太陽光 에너지로 作動)으로 連結하면, 基地局에 裝着된 TVWS 라우터가 無線 인터넷 共有機처럼 作動해 各種 센서를 包含한 農場 내 모든 디바이스(예: 農夫의 스마트폰)와 連結되는 構造였다. 이렇게 시스템을 設計하자 센서 費用도 自然스레 낮출 수 있었다. 旣存에 센서마다 裝着해야 했던 데이터 로거(data logger)가 必要 없어지게 됐고, 와이파이나 블루투스, 로라(LoRa) 같은 低電力 廣域 通信 技術(LPWA)을 使用할 수 있게 됐다. 찬드라 博士는 이처럼 TVWS라는 遊休 資源을 活用하는 方式을 통해 旣存 精密農業 솔루션의 가장 큰 問題였던 過度한 네트워크 連結 費用 問題를 相當 部分 解消할 수 있었다.
2. 머신러닝 알고리즘으로 航空 이미지 分析해 土壤 센서 使用 最少化
다음으로 解決해야 할 課題는 어떻게 하면 最小限의 센서만 使用하고도 正確한 데이터를 確保할 수 있을까의 問題였다. TVWS 使用으로 土壤 센서 솔루션 導入 費用을 旣存 製品보다 낮추는 데 成功하긴 했지만 팜비트 硏究陣은 데이터 蒐集을 위해 土壤 센서에만 全的으로 依存하는 건 如前히 問題가 있다고 判斷했다. 그래서 土壤 센서는 大略 200m 間隔에 하나씩 最大限 듬성듬성 設置하되 드론을 통해 空中에서 撮影한 이미지를 함께 使用하는 方法을 導入하기로 했다. AI의 힘을 빌리자는 것이었다.
具體的으로 硏究陣은 드론이 撮影한 航空 이미지를 파노라마처럼 構成하고, 여기에 土壤 센서를 통해 蒐集한 데이터를 더해 머신러닝 알고리즘이 精密地圖(precision map, 土壤의 水分 含量이나 地中 溫度, pH 水準, 或은 作物의 健康 狀態나 害蟲 侵入 與否 等을 視覺的으로 把握할 수 있게 보여주는 地圖)를 만들어내는 接近을 醉했다. 이 亦是 채널 帶域幅이 넓어 高容量 데이터 電送에 無理가 없는 TVWS를 使用하기로 했기에 可能한 結果였다. 찬드라 博士에 따르면 土壤 센서 데이터만 使用하거나 드론 撮影 이미지만 使用하는 솔루션은 過去에도 있었지만 두 가지 모두를 使用해 分析 情報를 提供하는 것은 팜비트가 처음이다.
하지만 드론을 活用하는 方法에는 한 가지 問題가 있었다. 드론 購入 費用은 先進國에선 그리 큰 投資가 아니지만 所得 水準이 낮은 開途國에선 堪當하기 힘든 水準이기 때문이다. 나라마다 航空 關聯 規制가 存在한다는 것도 걸림돌이었다. 假令, 人道에서 드론을 띄우려면 國防部 許可를 받아야 했다.
先進國과는 全혀 다른 狀況에 맞는 接近이 必要하다고 判斷한 硏究陣은 드론을 使用하지 않고도 航空 이미지를 蒐集할 수 있는 옵션이 무엇일까에 對해 苦悶했다. 그리고 硏究陣은 헬륨 가스 風船에 배터리팩과 스마트폰을 매달아 空中에서 撮影하는 ‘妙策’을 생각해냈다. 마치 溪流式(繫留式) 器具처럼 風船에 줄을 매달아 땅에 固定시켜 놓고 60∼70m 上空에서 알아서 撮影하게 할 수도 있고, 아예 사람이 헬륨 風船에 달린 줄을 잡고 걸어 다니거나 自轉車에 매달아 놓고 農場을 돌아다니며 찍을 수 있게 하자는 아이디어였다. 印度처럼 人件費가 싼 나라나 작은 農場을 運營하는 곳에선 充分히 可能하고 現實的인 옵션이었다.
3. IoT 엣지 컴퓨팅 技術로 農家 PC에서 直接 데이터 分析
마지막으로, 팜비트 硏究陣은 農家 PC를 IoT 엣지 컴퓨팅 디바이스로 活用함으로써 農家의 劣惡한 인터넷 電送 速度 問題를 解決하는 接近을 醉했다. 結局 必要한 건 蒐集한 데이터를 클라우드로 보내는 게 아니라 該當 데이터를 農夫들이 活用할 수 있도록 意味 있게 ‘分析’하는 일이라는 點에 集中한 結果다.
이에 따라 硏究陣은 MS의 애저 IoT 엣지(Azure IoT Edge) 서비스를 통해 厖大한 데이터를 클라우드로 보내지 않고도 農家 PC에서 애널리틱스 서비스(예: 精密地圖 作成)를 實行할 수 있도록 시스템을 設計했다. 大部分 農家가 PC를 保有하고 있는데다 農夫들이 모든 서비스를 實時間으로 받아보길 願하는 건 아니라는 事實에 着眼한 接近이었다. 假令, 溫度나 관수(irrigation) 關聯 情報는 實時間으로 제공받기 願하지만 어떤 種子를 뿌리는 게 좋을지 같은 提案은 時差가 좀 있더라도 큰 問題가 되지 않는 서비스였다. 따라서 좀 더 時間을 갖고 提供해도 될 情報는 데이터를 壓縮的으로 要約해 클라우드로 餞送하고, 實時間 니즈가 있는 內容은 바로바로 處理해 提供했다. 特히 暴雨나 暴雪 等 氣候變化로 인한 갑작스런 通信 斷絶 危險에도 끊김 없는 서비스가 可能하도록 인터넷 連結이 끊어진 狀態에서도 作動하도록 했다.
硏究 프로젝트 始作 5年 만에 商用化 서비스 成功
MS의 브래드 스미스 社長이 지난 2017年 ‘地球環境 AI’ 프로그램을 發表하며 自社의 AI 指向點을 가장 잘 드러내주는 示範 프로젝트로 言及한 건 팜비트 外에도 두 個가 더 있었다. 感染病 發生 徵兆의 事前 豫測을 目的으로 하는 ‘마이크로소프트 프리모니션(Microsoft Premonition)’과 土地被服도(土地被覆圖) 作成 技術인 ‘랜드커버매핑(Land Cover Mapping)’ 프로젝트다. 이 셋 中 只今까지 實際 製品化로 이어진 프로젝트는 팜비트가 唯一하다. MSR 所屬 責任 硏究員(Principal Researcher)으로 팜비트 프로젝트를 이끌어왔던 찬드라 博士가 2018年 11月 애저 글로벌 首席 科學者로 자리를 옮긴 理由도 硏究 段階에 머물러 있던 팜비트 프로젝트를 實際 商用化 서비스로 出市하기 위해서였다.
成功的인 製品 出市를 爲해 MS는 그間 精密農業 分野 센서 專門 業體인 데이비스 인스트루먼트(Davis Instruments)와 페瑟 인스트루먼트(Pessl Instruments), 드론 業體인 센스플라이(SenseFly)와 DJI 等 여러 業體와 緊密한 파트너십을 맺고 시스템을 開發해왔다. MS는 精密農業이 제대로 具現될 수 있는 農業 시스템을 만드는 業體二智 直接 센서나 드론을 만들어 파는 게 아니니만큼 다양한 파트너와의 協業은 必須이기 때문이다. 이 밖에도 MS는 DTN처럼 날씨를 비롯한 農業 關聯 데이터를 蒐集해 分析해주는 業體들과도 協力하며 팜비트 시스템을 高度化하기 위해 努力하고 있다.
2019年 11月 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)에 公開된 애저 팜비트는 現在 랜드誤레이크스를 비롯해 펩시코, USDA, CSIRO 等 多樣한 主體를 애저의 顧客(B2B)으로 끌어들이는 데 重要한 役割을 하고 있다. 注目할 點은 MS가 이들을 對하는 態度다. MS는 이들을 單純한 ‘顧客’이 아니라 함께 市場을 만들어갈 ‘파트너’로 본다. 卽, 農食品 産業의 價値사슬 全般에 걸쳐 있는 農業 關聯 모든 데이터를 蒐集하고 交換•去來할 수 있는 統合 플랫폼을 構築하기 위한 協力者로 보는 것이다. 여러 經路를 통해 蒐集되는 데이터를 한데 모아 分析할 수 있는 基本 플랫폼을 提示하는 건 MS가 잘할 수 있고 해야 할 일이지만, 實際로 그 플랫폼 위에서 最終 使用者(農夫)가 使用할 수 있는 窮極的인 솔루션을 開發하는 건 파트너 顧客社들이 해야 한다고 보기 때문이다.
假令, 昨年 10月 MS와 파트너십을 맺은 USDA는 메릴랜드州 벨츠빌에 있는 國立農業硏究센터(Beltsville Agricultural Research Center, BARC)의 農場(藥 2800萬 ㎡, 856萬 坪)에 팜비트를 適用, 被覆作物(cover crop) 管理에 特化된 시스템을 테스트하고 있다. 現在 BARC는 土壤 센서와 드론을 使用하는 것은 勿論 트랙터에도 센서를 裝着하고 人工衛星까지 活用해 厖大한 量의 데이터를 蒐集, 分析하고 있다. 지난 7月 MS와의 戰略的 提携를 發表한 랜드誤레이크스의 境遇엔 ‘윈필드 유나이티드 R7®(WinField United - R7®)’ ‘트루테라™ 인사이트 엔진(Truterra™ Insights Engine)’ 等 自社의 다양한 솔루션을 MS의 클라우드로 끌어모으고 애저 팜비트와 連繫해 語그테크 連繫 플랫폼(connected AgTech platform)을 開發한다는 計劃이다.
技術 企業인 MS는 이처럼 民官을 莫論하고 다양한 顧客社와의 파트너십을 통해 全般的인 農食品 産業 生態系의 發展을 加速化하는 걸 目標로 삼고 있다. 이는 非但 農業뿐 아니라 모든 産業 分野에 걸쳐 애저 클라우드를 通해 MS가 達成하고자 하는 目標이기도 하다. 卽, 農業, 金融, 流通, 에너지 等 多樣한 分野의 專門 知識(domain knowledge)을 갖춘 業界 리더들과 힘을 합쳐 여기저기 흩어져 있는 다양한 솔루션을 애저 위에 搭載하고, 이들이 하나의 統合된 아키텍처 위에 새로운 솔루션들을 開發하도록 誘導하겠다는 것. 이는 2年 前 애저 글로벌로 자리를 옮긴 찬드라 博士에게 주어진 미션이 팜비트를 實際 製品化化는 것 外에 여러 産業 分野를 아울러 革新을 이룰 수 있는 方法이 무엇일지에 對해 苦悶하라는 것이었다는 點에서도 잘 드러난다. MS는 이 같은 接近을 통해 個別 産業의 價値사슬 全般에 걸쳐 革新을 加速化하는 것은 勿論 産業 間 境界를 무너뜨리는 革新 機會를 찾겠다는 戰略이다.
示唆點 및 挑戰 課題
印度 出身 엔지니어인 찬드라 博士가 主導한 팜비트는 MSR 레드먼드와 벵갈루루 랩 두 곳의 硏究陣이 머리를 맞대 내놓은 結果物이다. 農家 戶當 耕地面積이 厖大하고 全 世界 精密農業 技術을 先導하는 ‘美國’과 農民 大部分이 零細 小作農으로 農業 關聯 인프라가 劣惡한 ‘印度’ 두 나라의 硏究陣이 힘을 합쳤다는 事實은 그 自體로 示唆하는 바가 크다. MS가 애初부터 最尖端 精密農業 技術을 所得 水準이 낮은 開途國 零細 農家에도 適用할 수 있는 솔루션으로 만들겠다는 생각을 갖고 있었다는 걸 뜻하기 때문이다.
特히 팜비트 硏究陣은 精密農業 擴散을 막는 걸림돌을 克服하는 데 있어 開途國 市場의 눈높이에 맞는 ‘로테크(low-tech)’를 積極 活用했다. 環境, 醫療, 保健, 敎育 等 基本的인 삶의 質과 關聯된 社會 問題는 所得 水準이 낮고 各種 인프라가 脆弱한 開途國일수록 그 深刻性이 더하다. 이 境遇 아무리 尖端 技術을 適用한다 해도 實際 現場에서 作動하지 않을 수 있다. 같은 問題를 놓고도 先進國과 피라미드의 底邊(Base of Pyramid, BoP) 市場에서의 接近이 달라야 하는 理由다. 팜비트 硏究陣이 프로젝트 初期 人道에서 파일럿 테스트를 하면서 直面한 問題도 마찬가지였다. 하지만 硏究陣은 尖端 AI 技術인 머신러닝과 風船을 活用하는 로테크를 適切히 結合해 슬기롭게 問題를 解決할 수 있었다. 이는 하이테크와 로테크의 結合을 통한 시너지 創出의 有益에 對한 示唆點을 던져준다 할 수 있다.
多樣한 主體와 파트너십을 맺고 차근차근 프로젝트를 進陟시켜왔던 點도 눈여겨볼 點이다. 社會 問題는 基本的으로 워낙 複雜하기 때문에 單一 企業 혼자서 解決하기 어려운 境遇가 大部分이다. 農業도 마찬가지다. MS는 이 點을 잘 理解하고 있었고, 센서 業體, 드론 會社, 農業硏究所 等 民官을 莫論하고 다양한 主體와 協力하며 시스템을 高度和解 나갔다.
挑戰 課題도 分明 있다. 찬드라 博士는 프로젝트를 처음 始作할 때 最小 1000달러를 훌쩍 넘기는 센서 네트워킹 솔루션 價格을 窮極的으로 100달러 以下, 卽 두 자릿數 數字로까지 떨어뜨리겠다는 野心 찬 目標를 세웠다. 그리고 TVWS라는 遊休 資源과 드론이라는 代替 센서 資源 및 머신러닝 技術을 積極 活用함으로써 旣存 精密農業 솔루션의 痼疾的 問題로 指摘돼 온 高費用 問題를 相當 部分 解消해 大略 200달러 水準으로까지 費用을 낮추는 데 成功했다. 그 結果 硏究 프로젝트 段階에 머물러 있던 팜비트를 애저 팜비트라는 實際 製品으로 出市할 수 있었다. 하지만 如前히 갈 길은 멀다. 찬드라 博士도 指摘하듯 現在 서비스는 最少 4萬 ㎡(藥 1萬2000坪) 以上 農地를 갖고 있는 中小 規模 以上의 農家에 적합한 水準으로, 小規模 自作農이나 開途國의 零細 農家들에는 如前히 堪當하기 힘든 水準이기 때문이다.
이 問題를 解決하기 위해 現在 MSR에선 아예 특별한 센서 裝備 없이 土壤 關聯 데이터를 蒐集할 수 있는 方法에 對해 硏究하고 있다. 開途國 環境을 考慮해 드론 活用을 固執하지 않고 風船을 利用하는 方法으로 發想을 轉換했던 때처럼 結局 必要한 건 하드웨어가 아닌 ‘데이터’라는 事實에 注目하고 센서를 代替할 수 있는 技術的 解決策 마련에 集中하고 있다. 바로 스마트폰의 와이파이 無線 칩을 利用하는 方法이다. 이 方法이 現實化되면 새로 裝備를 購入할 必要 없이 大部分 사람이 가지고 있는 스마트폰을 活用하면 되기 때문에 엄청난 費用 節減 效果를 거둘 수 있게 될 것으로 期待된다. (DBR mini box Ⅱ ‘란비르 찬드라 MS 애저 글로벌 首席 科學者 인터뷰’ 參考.)
DBR mini box II : 란비르 찬드라 MS 애저 글로벌 首席 科學者 인터뷰
“人間의 知識을 代替(replace)하는 게 아닌, 增加(augment)시키려는 것”
MSR는 IT 業界에서도 實用的인 硏究에 集中하는 것으로 有名하다.
MSR의 미션은 크게 세 가지다. 첫째, 컴퓨터 科學의 進步에 寄與하고, 둘째, 硏究 結果物은 무엇이든 製品으로 出市하며, 셋째, MS의 未來를 擔保할 수 있는 硏究를 遂行하는 것이다. MSR 所屬 硏究者들이 해마다 엄청난 量의 學術 論文을 發表하고, 그 結果物이 單純 發明이나 特許 出願에서 그치지 않고 製品化될 수 있도록 努力하며, 未來에 重要해질 硏究 分野가 무엇일지를 把握해 長期 프로젝트를 遂行하는 理由다.
나만 해도 只今까지 100篇이 넘는 學術 論文을 發表했고, 博士 課程 學生들의 學位論文 審査에도 여럿 關與하며 學界와 密接한 關係를 維持하기 위해 힘쓰고 있다. 同時에 나는 내 硏究가 많은 사람이 使用할 수 있는 製品으로 만들어질 수 있도록 많은 에너지를 쏟아왔다. 端的인 例로 팜비트 前에 내가 遂行했던 硏究 主題는 배터리였는데 該當 硏究 結果物은 윈도와 비주얼 스튜디오(Visual Studio, MS의 統合 開發 環境)에 反映됐다. 遲延 時間이 짧은 高品質 無線通信 技術(low latency wireless) 硏究의 境遇 全 世界的으로 數千萬 臺가 팔린 비디오 게임機 엑스박스 원(XBOX One)의 無線 컨트롤러 프로토콜에 適用됐다. 마지막으로, MS의 未來를 위한 長期 프로젝트는 5年 週期로 새로운 토픽을 찾아 遂行해 왔다. 2005年 入社 當時엔 TVWS를 硏究 主題로 擇했고, 2010年엔 배터리 硏究에 着手했으며, 2015年 팜비트 프로젝트를 始作했다.
MSR가 志向하는 硏究 革新의 全體 脈絡 속에서 팜비트 프로젝트를 評價해 달라.
팜비트의 境遇 ‘흥미롭긴 하지만 多少 非現實的인(blue-sky)’ 革新 硏究 性格으로 始作했다. 하지만 不過 5年 만에 製品化에 成功했고, 이제는 애저 팜비트를 使用하는 顧客들로부터 얻는 피드백을 통해 서비스를 改善하고 精巧化시켜 나가는 過程에 있다. 팜비트 事業을 主管하는 公式 部署도 2年 前 애저 글로벌로 넘어왔다. MSR에서 硏究 프로젝트로 처음 始作했을 때와 比較하면 어느 程度 ‘具體的인 任務(mission-focused)’價 定해진 셈이다.
팜비트 프로젝트를 始作할 때 目標는 技術的으로 可能하지만 그 技術을 導入하기 위해 너무 많은 費用이 들어 實際 擴散되지 못하고 있는 旣存 精密農業 솔루션의 問題를 解決하는 것이었다. 多幸히 只今은 最少 4萬 ㎡(藥 1萬2000坪) 以上 農耕地를 가진 中大型 規模의 農場에서 導入하기엔 充分히 堪當할 수 있는 水準으로까지 費用을 낮췄다고 自負한다.
勿論 當初 프로젝트를 始作할 때 가졌던 窮極的 目標에는 아직 到達하지 못했다. 貧困의 늪에서 허덕이는 사하라 以南 아프리카(Sub-Saharan Africa) 地域의 零細 農民들도 制限 없이 쓸 수 있게 만들려면 솔루션 價格을 最小限 100달러 밑으로 낮춰야 한다고 보는데 아직 그 水準에 미치지는 못했다. 하지만 充分히 目標를 達成할 수 있다고 본다. 이 問題를 解決하기 위해 現在 MSR에서 팜비트에 對한 硏究를 持續하고 있고, 나 亦是 MSR의 파트너 硏究員(Partner Researcher)을 兼職하고 있다.
特히 스마트폰의 와이파이 信號를 活用해 土壤에 對한 情報를 蒐集할 수 있는 方法에 對해 硏究 中이다. 이미 2年 前 關聯 硏究를 發表했고, 지난해에는 컴퓨터 科學 分野의 世界的 學術大會(The 25th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking)에서도 發表해 賞을 받았다. 該當 技術 商用化에 成功한다면 값비싼 土壤 센서를 따로 購入할 必要가 없어지기 때문에 農家의 負擔을 劃期的으로 낮출 수 있을 것이라고 본다. 硏究와 製品化 努力은 繼續 같이 갈 수밖에 없고, 그래야 한다.
팜비트를 통해 MS가 追求하고자 하는 目標는 무엇인가.
어림짐작(guesswork)으로 農事짓는 慣行을 科學的이고 客觀的인 데이터 基盤(data-driven)으로 代替하는 것이다. 여기서 誤解가 없기를 바란다. 絶對 農夫를 代替하려는 게 아니다. 意思決定을 내리는 基盤을 어림짐작이 아닌 IoT와 AI, 클라우드 基盤의 데이터로 바꾸자는 것이다.
팜비트 프로젝트를 遂行하면서 많은 農夫를 만나봤는데 그들 모두 놀라운 專門家들이었다. 特히 農夫들 가운데에는 代를 이어 農事짓는 境遇가 많아서 代代로 물려받은 自身의 農場(땅)에 對해선 最高의 專門家들이었다. 어떤 農夫는 손으로 土壤을 만져보고, 또 어떤 農夫는 흙을 맛보는 等 제各各 方法은 달랐지만 그들 모두 自身만의 方法으로 土壤 狀態가 어떤지를 鬼神같이 알아맞혔다.
팜비트를 통해 우리가 하고자 하는 건 이처럼 훌륭한 農夫들의 知識에 더해 데이터에 基盤한 意思決定으로 새로운 洞察을 提供함으로써 旣存 知識의 潛在力을 增幅시키려는 것, 다시 말해, 人間의 知識을 ‘代替(replace)’하려는 게 아니라 ‘增加(augment)’시키려는 것이다. 이를 위해 가장 重要한 건 技術 費用을 낮추는 일이다. 누구나 負擔 없이 쓸 수 있는 低廉한(affordable) 精密農業 솔루션을 만들어야 最小限의 물과 肥料, 殺蟲劑를 使用하고도 生産性은 높여 農家에 더 많은 收益을 얻게 해 주고 環境에도 도움이 되는 持續可能한(sustainable) 農業을 具現할 수 있다. 앞서 言及한 스마트폰 와이파이 信號를 活用하는 硏究가 重要한 理由다. 빌 게이츠가 自身의 블로그人 게이츠노트에도 言及할 만큼. 아직 갈 길은 멀지만 分明 우리는 우리가 目標하는 바에 到達할 것이라고 믿는다.
編輯者註
본 인터뷰는 마이크로소프트 協業 허브 플랫폼인 팀즈(Teams)를 통해 進行됐습니다.
이방실 記者 smile@donga.com
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DBR mini box III : 成功 要因 및 示唆點
‘왜, 무엇을, 어떻게, 누가’에 對해 確實한 答을 찾다
마이크로소프트(MS)의 ‘애저 팜비트(Azure FarmBeats)’ 事例에는 急速한 環境 變化 속에서 새로운 事業 機會를 찾고 있는 企業들이 當面하고 있는 여러 戰略, 經營, 革新 이슈가 濃縮돼 있다. 애저 팜비트는 아직 더 解決해야 할 課題도 안고 있고 進行 中인 事業이지만 只今까지의 成果만으로도 充分히 成功 事例로 볼 수 있다.
이 事業의 成功 要因을 企業의 革新 戰略과 企業家精神의 觀點에서 찾아보면 이 事業은 무엇보다 MS의 使命(mission) 및 戰略과의 連繫性이 높아 全社的 支援과 外部의 協力을 잘 받을 수 있었다는 點을 들 수 있다. 또한 開發途上國에서 精密農業 擴散이 왜 어려운지에 對한 問題의 根本 原因을 正確히 把握해 이를 尖端 IT 力量과 遊休 自願, 로테크를 結合한 革新的인 解決策을 導出하는 創意的인 革新 過程도 奏效했다. 또한 技術 企業인 MS가 組織 내 部署 間 協力(MSR 레드먼드와 벵갈루루 랩)뿐 아니라 組織 外部의 分野別 專門 知識과 經驗을 가진 여러 파트너와의 ‘協力’을 통해 問題에 效果的으로 接近했다. 마지막으로, 社內 企業家(corporate entrepreneur)라고 할 수 있는 란비르 찬드라 博士의 企業家精神과 力量이 뒷받침됐기에 이러한 成功이 可能했다. 成功 要因들을 하나씩 살펴보자.
첫째, MS는 資本主義 體制에서 가장 많은 力量과 資源을 가진 ‘企業’이 人類와 社會가 直面한 重要한 問題들을 解決하는 데 寄與해야 하고, 이러한 問題 解決 努力이 企業의 비즈니스 모델 및 事業 戰略과도 連繫돼 經濟的•社會的 價値 創出과 持續 成長으로 連結돼야 한다는 使命感과 戰略的 認識을 가지고 있다. MS의 努力은 ‘地球環境 AI’ 프로그램 等을 통해서도 알 수 있다. 最近 先導 企業들을 中心으로 企業의 使命은 利益 創出을 넘어 社會의 問題를 解決하고 利害關係者들의 成功을 돕는 것이어야 한다는 認識이 널리 擴散되고 있다. 애저 팜비트 事業은 이러한 MS의 使命과 戰略에 잘 符合됐기 때문에 CEO를 包含한 MS 內部 經營陣의 全社的인 支援을 받을 수 있었고, 外部 파트너들과의 協力도 잘 이끌어 낼 수 있었다.
둘째, MS가 애저 팜비트 事業에 接近하는 方式을 보면 매우 創意的이고 ‘企業家的인 過程(entrepreneurial process)’乙 따르고 있다. 먼저, 開途國에서 精密農業 擴散이 어려운 問題의 根本 原因을 ① 過度한 네트워크 連結 費用, ② 센서 活用의 制約, ③ 劣惡한 브로드밴드 等 세 가지로 壓縮해 正確히 把握했고, 이를 尖端 IT 力量(AI, 데이터 分析 等)과 遊休 自願(남아도는 TV 채널 周波數 帶域인 TVWS 等), 印度 現地 狀況에 적합한 로테크(헬륨가스 風船 等)를 結合해 創意的이고 適正하고 革新的인 ‘解決策’을 만들어 냈다. 機會는 問題의 明確한 認識과 그 問題에 對한 革新的인 解決策이 만날 때 發掘되고 實現된다. (그림 1) 問題에서 出發해 解決策을 찾아 機會를 實現하고 價値를 創出하는 企業家精神의 接近 方式이 글로벌 技術 企業 MS에서 팜비트 事業의 成功을 이끌었다.
셋째, 經濟的•社會的 임팩트가 큰 問題는 그 解決策 또한 특정한 個人이나 組織의 獨自的인 努力만으로 찾아지기 어렵다. 精密農業 또는 스마트 農業은 人間의 衣食住와 關聯된 重要한 領域이면서 傳統 技術과 尖端 技術, 다양한 領域의 專門性, 技術 知識과 도메인(農業) 知識, 民間과 政府 및 地域社會가 함께 關聯이 되는 複合 領域이다. 따라서 關聯 知識과 力量, 經驗과 權限을 가진 여러 主體의 協力이 必須的이다. MS는 애저 팜비트 事業을 推進하면서 內部的으로도 部署 間에 서로 돕고, 外部의 다양한 파트너와도 效果的으로 役割을 定해 疏通하고 協力했다. 過去 MS가 組織 內部의 協力이 未洽했다는 批判을 받았던 點을 想起하면 MS의 바뀐 새로운 業務 遂行 方式과 組織文化가 協力을 통해 外部 資源의 效果的 活用을 可能하게 했다. 애저 팜비트 事業에서는 組織 내•조직 間 協力이 아이디어 創出과 革新을 加速化했다.
넷째, 애저 팜비트 事業의 成功에는 란비르 찬드라 博士의 寄與가 컸다. 그는 印度와 美國에서 工夫했고, 어린 時節 經驗한 劣惡한 開途國의 農業 問題를 解決하고 싶은 共感과 熱情이 있었다. 그는 科學者로 出發했지만 애저 팜비트의 事業化를 앞당기면서 ‘社內 企業家’의 役割도 成功的으로 遂行했다. 印度의 經濟的•技術的 狀況을 考慮해 現地에서 잘 適用될 수 있는 解決策을 摸索해 機會를 實現하기 위해 끊임없이 創意的인 適正 技術(appropriate technology)을 찾았다. 어쩌면 印度 出身인 그가 自然스럽게 간디式 이노베이션이라고 알려진 『株價드
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이노베이션』의 基本 哲學을 實踐에 옮긴 것으로도 볼 수 있다. 애저 팜비트 事業은 大企業에서 이러한 社內 企業家의 役割 없이는 새로운 領域에서 劃期的인 代案을 만드는 일이 매우 어렵다는 잘 알려진 眞實을 다시 確認해 주고 있다.
以上 애저 팜비트 事業의 成功 要因들을 綜合해보면 [表 1]과 같이 要約해 볼 수 있다. 結局 무언가 새롭고 革新的인 結果를 만들어 내는 原動力은 使命과 事業과 사람이다. 特히 사람의 役割은 尖端 IT 事業에서도 如前히 重要하다.
勿論 애저 팜비트 事業에도 解決해야 할 課題들이 있다. 첫째, 現在 200달러 水準으로까지 낮춘 이 事業의 솔루션 價格을 當初 目標인 100달러 밑으로 낮출 수 있느냐의 技術的 問題다. 이를 위해서는 또 다른 破壞的 革新이 必要할 수 있다. 둘째, 只今까지 美國과 印度를 中心으로 推進돼 온 이 事業이 다른 여러 開途國으로도 擴散돼 임팩트를 크게 하려면 또 다른 生態的•文化的•技術的 障礙를 克服해야 할 것이며, 여기에는 各 地域의 企業家 및 專門家의 力量과 協力이 必要할 것이다. 애저 팜비트 事業이 向後 어떻게 展開될지 期待를 가지고 지켜본다.
參考文獻
1. Microsoft Garage, FarmBeats: Democratizing AI for Farmers around the World. (https://www.microsoft.com/en-us/garage/wall-of-fame/farmbeats/)
2. Prahalad, C. K. and Mashelkar, R. A., Innovation’s Holy Grail, Harvard Business Review, July-August 2010.
3. 김재구, 배종태, 李貞鉉, 이무원, 양대규, 강신형, 社會價値經營의 實踐戰略, 클라우드나인, 2020.
배종태 카이스트 經營大學 敎授 ztbae@kaist.ac.kr
배종태 敎授는 서울대 産業工學科를 卒業하고 카이스트에서 開途國의 技術 革新에 對한 硏究로 博士 學位를 받았다. KIST 經濟分析室에서 일했고, 泰國 AIT와 美國 스탠퍼드대에서 招聘 敎授를 지냈으며, 中小企業學會 및 技術經營經濟學會 會長을 歷任했다. 主要 關心 分野는 企業家精神, 技術 革新 經營, 社會價値經營이며, 主要 著書로는 『사람 中心 企業家精神』 『社會價値經營』 『이토록 신나는 革新이라니』 『굿 비즈니스 플러스』가 있다.
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