[김관영 칼럼] 식량안보·위기와 자원순환 지속가능사회구축(SDG2)

2021-01-17 15:24:33

- 인공지능 기반 과학기술혁신 기술실증과 기술보급·이전 절실

[프라임경제] 세상 사람들의 먹고 살아가는 일상생활에 치명적 생명안보의 위협을 가져온 코로나19는 세계 식량위기를 가속화시키는 원인이 되고 있다.

지난 해 6월 유엔 사무총장은 전세계 인구의 10%가 넘는 8억2000만명이 굶주리고 있으며 특히 5세 이하 1억4000만명의 어린이가 겪는 식량부재의 상황은 더욱 악화될 것이라고 말했다. 경제성장이 1%포인트 하락할 때마다 유아기 성장에 필요한 영양을 제대로 공급받지 못하는 어린이는 70만명씩 늘어난다는 국제통화기금(IMF)의 발표도 있었다.

국제사회가 합의한 지속가능발전목표 2번(SDG2)는 기아종식, 식량안보와 영양개선, 지속가능한 농업이라는 세 가지 상호연계된 목표를 말하고 있다. 오늘날 식량 위기의 원인은 단순한 식량공급 부족에 있지 않고 식량배분의 불균형과 식량생산을 위한 자원의 공급문제, 식량생산 시스템의 취약성 등 식량에 대한 생산, 분배, 소비의 전체 흐름의 문제에 있다고 할 수 있다.

특히 세상 사람들이 먹고 살아가는 일상에서 버려지는 음식물 쓰레기 수거-이동-처리의 문제에도 기인한다.

한반도 전체에서 배출되는 하루평균 음식물 쓰레기는 1만5000톤으로 연간 약 570만톤이 버려지고 있다. 인구수로 나눠보면 국민 1인당 하루 음식물 쓰레기 배출양은 300그램이다. 프랑스는 160그램, 스웨덴은 86그램이라고 한다. 미국의 경우, 음식점 음식물의 40%가 소비조차 되지 못한 채 쓰레기로 버려지고 있다.

먹지도 않고 버려지는 40%의 음식물 쓰레기를 추가적으로 수거-선별-재활용하기 위한 예산이 필요하게 되며, 버려지는 음식물 쓰레기로 인한 환경오염도 문제가 되고 있다.

순환경제이론에 따른 자원순환 사회구축지원을 위한 4차산업혁명시대의 과학기술혁신은 식량안보와 식량위기와 음식물쓰레기 처리에 관한 사회적 문제해결을 위하여 어떤 노력을 기울이고 있으며 과학기술 연구개발 사례는 무엇이 있는지를 살펴보고자 한다.

윈나우(WINNOW)는 음식물 쓰레기 문제해결을 위하여 음식물 쓰레기 측정 인공지능시스템이다.

식당의 대형 쓰레기통 위에 설치한 AI기능이 탑재된 윈나우 카메라를 통해 어떤 종류의 재료가 얼마만큼 배출되는지를 측정한다. 이미지를 통해 어떤 종류의 음식물이 얼마만큼 버려졌는지에 대한 데이터를 축적한다. 축적된 데이터와 정보를 통해 식당에서 해당 재료를 줄이는 의사결정을 지원하는 AI기반의 의사결정지원시스템(DSS)이다. 자율주행차에 부착된 카메라와 같은 AI 탑재기술을 활용하여 식당과 가정의 음식물 쓰레기를 줄이는 문제에 적용하고 있다.

인스탁(Instock)은 재고가 남는 음식물 재료를 측정하고 주요 곡객들의 음식 선호도를 조사하여 새로운 음식 메뉴를 개발하는 접근이다.

버려지는 재료를 이용해서 식당의 새로운 메뉴개발을 지원하고 여기서 도출된 신매뉴 개발 아이디어를 서로 공유하는 접근방식이다. 동애등에(BSF, 검은병정파리)는 유충 1마리당 2~3g의 음식물 쓰레기를 먹고 분해시킬 수 있는 곤충이다. 애벌레 5000마리만 있으면 음식물쓰레기 10kg을 3~5일 동안 80% 이상을 분해한다. 음식물 쓰레기 분해 후 나오는 분변토는 천연비료로 활용된다. 유충과 번데기, 성충은 모두 다양한 동물의 사료 원료로 이용된다. 순환경제이론에 따라, 음식물 쓰레기 분해 및 부산물 활용이라는 자원순환기반 사회문제해결의 대표적 성공사례다.

팜뷰(Farm View)는 카네기멜론대학에서 개발한 AI 기반 로봇이다.

로봇에는 바퀴와 카메라, 팔이 부착되어 있으며 카메라로 이미지를 찍고 개별 로봇팔을 이용해 재배하는 작물들을 접촉하여 인식한다. 이를 통해 어떤 작물들이 어떠한 상태로 자라고 있는지를 파악할 수 있는데 카메라를 통한 이미지 분석에는 구글 펜서플로(Google TensorFlow)를 활용하고 있다.

플랜트MD(Plant MD)는 농작물 중에서 카사바의 수확 확대를 위한 AI다.

카사바는 열대지방 개발도상국의 주요 식량이며 개발도상국의 지역 커뮤니티 삶의 질을 지원하는 목적이 있다. 인도네시아에서 감자처럼 찐 카사바를 먹어본 본 경험이 있었는데, 동남아시아의 식량안보와 영양개선에 도움이 되는 작물이다. 이미지를 기반으로 병충해를 진단해주고 피해를 최소화할 수 있는 접근이다.

누루(Nuru)는 Penn State에서 만든 어플로 이미지를 기반으로 이파리를 촬영하면 증강현실의 형태로 해당 이파리에 질병이 있는지를 파악해주고, 질병이 없다면 정상인지 여부를 확인하여 준다.

이와 같은 접근을 통해 병충해를 줄이고 식량 증산에 기여하는 역할을 하고 있다. 우즈베키스탄 목화재배는 드론과 이미지 인식이 가능한 AI를 활용해서 땅의 건조도를 파악하는 접근기술을 활용하고 있다. 드론을 띄워 촬영되는 목화재배 밭이 붉은 색깔로 찍히게 되면 물을 뿌려야 하는 건조한 부분으로 판단할 수 있다. 건조한 부분에만 물을 뿌릴 수 있게 되어 모든 목화재배 면적에 물을 뿌리게 되는 비용을 절감할 수 있다.

호주의 사례도 드론에서 촬영한 이미지를 통해 땅의 성분을 파악하는 기술을 적용하고 있다. 질소비료의 양에 따라 땅의 색상이 차이를 보이는데, 센서를 통해 땅의 색상을 분석하여 어떤 곳에 질소가 많고 어떤 곳에 부족한지를 파악하여 부족한 부분에 질소를 집중적으로 뿌린다. 모든 재배 면적에 질소를 뿌리는 것에 비해 수확량도 20% 정도 증가하고, 비료 공급 비용도 30% 절감할 수 있다.

식량안보와 식량위기에 대한 사회문제해결을 위한 순환경제기반 자원순환 사회구축지원 과제는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차산업혁명시대 과학기술혁신 연구개발 성과물의 자유롭고 정의로운 활용에 달려있다. 공공영역에서 연구개발에 성공한 공공R&D 결과물과 민간에서 개발한 공유기술 및 오픈 소스 라이브러리 등을 발굴, 적용, 보급하는 기술실증, 기술보급, 기술이전에 달려있다.


김관영 칼럼니스트 / 인도네시아 글로벌문제해결거점센터장 / 한국과학기술연구원(KIST) 녹색기술센터(GTC) 선임연구원 / KAIST 석박사(Ph.D. 기술경영학) / 전) 한국발명진흥회 국제개발사업팀장 / 전) 일리노이대학교 Visiting Research Scholar / 전) 사우디아라비아 알야마마대학교 교수



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