> 친구들, AWS 스와미 부사장님의 블로그로 부터 아주 흥미로운 기사를 접해서 공유하고자 합니다. 한마디로 말하자면 아마존 웹 서비스에 구축된 스마트 팜 솔루션은 소규모 농부들이 한국과 미국에서

> 친구들, AWS 스와미 부사장님의 블로그로 부터 아주 흥미로운 기사를 접해서 공유하고자 합니다. 한마디로 말하자면 아마존 웹 서비스에 구축된 스마트 팜 솔루션은 소규모 농부들이 한국과 미국에서 가장 인기 있는 요리 재료 중 하나의 생산량을 늘릴 수 있도록 지원한다고 합니다. 이 맛있는 작물은 한국 요리의 많은 사랑을 받는 들깨잎입니다. 한식 바베큐와 같은 전통 요리를 먹어본 사람이라면 누구나 한번쯤은 접해본 적이 있을 것입니다. 어쩌면 우리와 제일 밀접한 것들 중 하나가 인공지능과 결합하고 있다고 하니 흥미롭지 않습니까? 먼저 현장의 문제점을 살펴본다면, 한국 금산군의 박상영 농부는 몇 년 동안 매일 자신의 농장에 있는 5개의 온실을 왔다갔다 하며 하루의 상당 부분을 창문을 열고 닫으며 보냈습니다. 시간이 많이 걸리고 반복적으로 걸리지만 그것이 박씨가 매일의 온도와 습도 변화로부터 작물을 보호하는 방법을 아는 유일한 방법이었습니다. 또한 이 과정도 신뢰할 수 없었습니다. 경험, 다른 사람들의 조언, 일기예보에 의존하여 박은 때때로 실수를 했고, 그는 다음 날 아침에 돌아와 시든 식물로 가득한 온실을 찾았습니다. 그래서 어떻게 해결했을까요? 박 농부님은 더 이상 근거 없는 추측과 불필요한 움직임을 하지 않고 창문을 엽니다. 사실, 그는 그것을 스스로 할 필요가 전혀 없이 스마트폰의 앱에서 추천을 받은 다음 앱을 사용하여 자동으로 환기를 최적화시킵니다. 아마존 웹 서비스(AWS)에 구축된 스마트 온실 시스템 덕분이라고 말합니다. 좀더 기술적으로 설명하자면, 박 농부님의 온실의 환기를 쉬지 않고 조절하는 시스템은 농업기술 스타트업 디지로그와 금산군 지방자치단체가 AWS의 지원을 받아 시범사업으로 개발한 기술 솔루션 'G-Smart' 입니다. 박씨의 온실에 들어서면, 오버헤드 레일에서 움직이는 카메라, 들깨 잎의 이미지를 수집하는 카메라, 토양 상태, 기온, 습도, 일사량, 풍속 및 방향, 강우량 및 기타 작물 관련 통계에 대한 실시간 데이터를 수집하는 센서를 찾을 수 있습니다. G-Smart 시스템은 AWS 머신러닝 도구를 사용하여 이 정보를 처리하여 잎의 건강과 성장에 대한 통찰력을 얻고 환경 변화를 예측하고 농부를 위한 권장 사항을 생성합니다. 디지로그의 CEO인 서현권 대표는 “많은 소규모 농민들은 자원과 투자 기회가 제한적입니다. 농부들은 다소 고립된 환경에서 생활하고 일하는 경향이 있으며, 30~40년 동안 같은 방식으로 일을 해왔을 때 변화에 대해 회의적일 수 있습니다. 우리는 새로운 시도에 열려 있는 소수의 농부들과 함께 시작했습니다. 그들의 성공을 입증할 수 있게 되면 더 많은 농부들이 참여할 수 있기를 ” 바란다고 인터뷰를 남겼습니다. 이 프로그램은 향후 거의 2,000개의 농장에 도달하고 농부들이 매일 귀중한 시간을 절약하고 생산성을 5%까지 높이는 것을 목표로 합니다. 이러한 노력을 통해 금산군은 스마트팜과 지능형 제어 시스템의 보급을 장려하고 있습니다. 성공하면 이 지역은 세계 최대 들깨잎 생산지가 됩니다. 참여 농가들 중 한 명인 박씨는 장비에 투자할 필요가 없었습니다. 이 프로젝트는 금산군을 포함한 지방 당국의 자금 지원을 받았으며, 파일럿을 통해 Digilog 팀이 들깨 잎의 가장 중요한 성장 요인을 파악할 수 있다는 아이디어를 얻었습니다. 즉, 앞으로 규모를 확장하면 G-Smart는 농부가 장치 설치에 최소한의 비용만 지출하도록 요구하면서 들깨 잎 생산량을 최대화하고 소득을 증가시킬 것입니다. 궁극적으로 농부들은 우리의 밥상과 요리를 풍족하게 할 것입니다. 꼭 아래의 링크에 나온 사진들과 동영상을 보시면 현장에서 어떻게 적용했는지 아이디어를 얻을 수 있으리라 믿습니다. 저는 기술적으로 복잡하고 이론적인 것 보다 실용적이며 현장에서 도움되는 인공지능 사례를 사랑합니다. 사람들에게 이롭지 못한 인공지능이 무슨 소용 있겠습니까?