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수학으로 관리하는 포도농장

질 좋은 와인 생산에 들어간 것들은? 센서와 소프트웨어, 데이터 분석들이다. 물론 드론도 빠지지 않는다.

미국 농장은 평균 면적이 무려 53만 1,300평에 이른다. 넓은 농장을 감당할 수 없는 농부들에겐 드론만큼 요긴한 것이 없다.




지난해 가을 어느 날, 드론 한 대가 ‘한 이스테이트 와이너리 Hahn Estate Winery’-캘리포니아 산타 루치아 고원 Santa Lucia Highlands에 있는 135만 여 평 규모의 포도 농장이다- 상공을 느긋이 배회하고 있었다.

이 2.3kg짜리 드론은 단순히 사진만 찍은 것이 아니었다. 드론에 시각화 및 다중 스펙트럼 센서를 장착, 상공에서 다양한 데이터를 수집하고 있었다. 한 이스테이트 와이너리가 포도 넝쿨의 건강도를 관리하면서, 4년간 이어진 캘리포니아의 가뭄에 의한 영향에도 대비할 수 있는 정보였다.

와인용 포도 재배자가 걱정하는 것은 두 가지다. 포도의 품질과 생산할 수 있는 포도의 양이다. 이 둘을 결정하기 위해 와이너리는 드론을 사용하거나 작물 관리용 소프트웨어 알고리즘을 활용할 수 있다. ‘커넥티드 농업 비즈니스’ 시대에 온 것을 환영한다. 그렇다. 사물 인터넷이 농장에서부터 식탁까지 다양한 영역으로 진출하고 있다.

지난해 11월 이 와이너리는 포도 농장의 일부분을 이 콘셉트 시험에 제공했다. 와이너리는 노스캐롤라이나 주 롤리 Raleigh에 있는 드론 및 항공 데이터 분석업체 프레시전호크 PrecisionHawk, 그리고 버라이존 Verizon과 팀을 이뤘다. 버라이존은 작물 데이터 종합 및 분석을 위한 농업 기술 플랫폼을 개발했다. 프레시전호크의 드론에서 얻은 항공 데이터로는 작물의 성장력을 가늠할 수 있는 캐노피 덮개의 상태를 추정했고, 버라이존이 지상에 설치한 센서로는 기온과 토양 수분을 관리했다.

프레시전호크가 작물을 분석하는 방법은 다양하다. 다중 스펙트럼 형상(왼쪽)은 육안으로 보이지 않는 그 이상을 감지한다. 농장 균일성 알고리즘(오른쪽)은 작물의 상대적 밀도와 건강도를 수치화한다.


버라이존 사물인터넷 커넥티드 솔루션 사업부를 총괄하는 마크 바톨로미오 Mark Bartolomeo는 “모든 데이터는 플랫폼에 입력돼 우리의 분석 엔진에서 돌아간다. 그 과정에서 (와이너리에게) 제안할 수 있는 패턴이나 이상한 점을 발견해낸다”라며 “농부에게 무엇을 해야 할지를 정확히 보여주는 개념”이라고 설명했다.

작물 재배의 효율성을 높이기 위해 연구를 진행하는 기업은 프레시전호크와 버라이존 뿐만이 아니다.



프레시전호크의 최고운영자 패트 로먼 Pat Lohman은 “수백만 에이커의 작물을 관리하기엔 농부들이 가진 시간과 자원은 한정적”이라고 지적했다. 이것이 바로 기술이 필요한 이유다. 그는 “문제가 있을 때 이를 지속적으로 관리할 수 있는 솔루션의 가치는 엄청날 수밖에 없다”고 덧붙였다.

한 와이너리도 이에 동의했다. 와이너리의 포도재배 담당 이사 앤디 미첼 Andy Mitchell은 “포도 넝쿨에서 어떤 일이 진행되는지를 정확히 알게 됐다”며 “농장 전체에 이를 적용하고 싶다”고 말했다.




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서울경제 포춘코리아 편집부/By Andrew Zaleski
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