인공지능 농업솔루션 ‘스마트 쑥쑥’이
전통농업을 AI 첨단 농업으로 바꾸다

2019년 9월 설립된 ㈜팀스페이스팜은 데이터 기반의 농업 환경 구축을 목표로 구글 클라우드 생태계를 활용한 정밀농업 통합 솔루션을 개발하여 서비스하고 있습니다.

농작물의 데이터를 통해서 농작물이 원하는 환경을 통제하고 바꿀 수 있다면 우주에서도 농사가 가능할 것이라는 확신을 갖고 창업한 팀스페이스팜은 구글 클라우드를 이용하여 빅데이터와 머신러닝을 통해 데이터 워크플로우를 만들어냈고 머신러닝 기반의 센서 디바이스를 개발하였습니다. 이를 통해 비닐하우스처럼 조건이 통제가 되는 농업 환경에서 통합 IoT 스마트 센서로 환경을 모니터링하고 데이터를 기반으로 농작물이 실제로 어떻게 자라고 있는지 파악하는 스마트팜 솔루션을 농가에 서비스하고 있습니다.

기후 변화와 기상이변에 따른 농산물 수급 불안정과 식량 부족 문제, 농업 인력의 고령화로 인한 노동력 감소와 경험에 기반한 농업의 쇠퇴로 정보통신기술(ICT), 빅데이터, 인공지능(AI) 등 4차산업혁명의 최신기술을 농업에 적용하는 ‘스마트농업’ 또는 ‘스마트팜’이 크게 주목받고 있습니다. IoT는 센서와 데이터를 활용하여 작물 생산성을 높이고 농작업을 자동화함으로써 미래 농업의 핵심적인 변화를 이끌어가고 있습니다. 현재 우리나라에 보급된 스마트농업은 1.5세대 수준(시설 자동화)이라는 평가를 받고 있습니다. 2세대 스마트농업은 데이터의 수집 뿐만 아니라 축적된 데이터를 분석·활용하여 생산성을 향상시키고 판단과 제어에 있어 인간의 책임이 줄어들 것입니다. AI, 신재생 에너지 등 첨단기술이 융합되는 3세대에 이르면 궁극적으로 무인화·자동화된 스마트농업이 실현될 것으로 전망됩니다. 특히 데이터농업은 기후변화, 노동력 고령화 등 과거와 다른 생산조건에 직면한 농업의 문제를 해결하기 위한 수단으로 적극적으로 도입되고 있습니다.

농사가 이뤄지는 대부분의 과정은 햇빛과 물을 비롯해 자연이 만들어가는 것이 대부분입니다. 그 환경에 변화를 통해 최적의 조건을 맞춰주는 것은 인간의 힘으로 어려운 일이지만 정밀한 환경 모니터링과 이를 기반으로 하는 인공지능 기반의 생장 예측 모델이 완성되면 실내나 컨테이너 등 어디서든 농사가 이뤄질 수 있습니다.
팀스페이스팜은 데이터를 통해서 농작물이 원하는 환경을 통제할 수 있다고 판단하고 그 가능성을 빠르게 현실로 만들어 낼 수 있는 기반으로 구글 클라우드를 선택했습니다. 결국 스마트팜의 핵심은 많은 데이터를 효과적으로 수집, 처리하고, 그 결과에 대한 대응을 빠르게 배포하는 데에 있다고 봤기 때문입니다. 갓 창업한 스타트업이 모든 IT의 워크플로우를 직접 구축하는 것은 불가능합니다. 하지만 구글은 하드웨어부터 클라우드 데이터 파이프라인까지 전체 워크플로우를 모두 제시해주었고 그 덕분에 필요로 하는 기능들을 바탕으로 목표로 하는 아이디어 개발에 집중할 수 있었습니다.
그 결과 작물 생육을 실시간 모니터링하고 적절한 대응법과 수확량을 예측할 수 있는 스마트팜 신모델 개발에 착수한 지 3년여 만인 2023년 3월 데이터 농업 솔루션 ‘스마트쑥쑥’을 출시하였습니다.
‘스마트쑥쑥’은 작물 생육을 실시간 모니터링하고 적절한 대응법과 수확량을 예측해주는 AI 환경제어시스템입니다.

사물인터넷(IoT) 디바이스와 모니터링 SW가 결합된 서비스로 디바이스에서 AI를 수행하는 ‘온디바이스 AI 기술’을 활용해 단일기기(센서)로 온도, 습도, 광합성, 토양 강우, 생육 이미지 등 각종 데이터를 수집하고 이를 AI로 분석하여 농업인에게 데이터 시각화, 이상환경 경보 등 다양한 서비스를 제공합니다.

스마트 센서에 달린 생육 측정 카메라와 온디바이스 비전 AI를 연동해 농작물을 촬영하고 사진을 분석해 제대로 잘 자라고 있는지 확인할 뿐만 아니라 병충해 여부를 곧바로 인지하고 과실이 앞으로 얼마나 더 커질지, 수확량, 과일의 당도 등도 예측할 수 있습니다.

❶ 스마트팜의 핵심이자 출발점이라 할 수 있는 센서는 구글의 자회사인 ‘Coral’의 개발 보드를 이용하기 때문에 자그마한 컴퓨터 기반의 통합 센서를 200만원 선에서 공급할 수 있습니다. 특히 통합 개발 보드에는 기본적인 센서 외에도 GPU, TPU 등 머신러닝과 데이터 처리에 최적화되어 있는 작은 컴퓨터가 들어가 있으며 센서를 통해 얻어진 데이터를 별도의 컴퓨터가 아니라 센서 자체에서 직접 처리하고 판단할 수 있습니다. 수집되는 데이터는 우선적으로 센서 안에서 처리가 되며 기기 내부의 TPU는 미리 학습된 머신러닝 모델을 통해 병충해처럼 현장에서 빠르게 파악해야 하는 이상 요소들을 분석하고 그 결과를 네트워크를 통해 구글 클라우드로 전송합니다. GPU와 TPU를 통한 이 전처리 과정으로 현장의 대응속도는 더 빠르고 정확해지는 반면 전체 데이터의 전송, 처리, 저장에 대한 부담은 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이렇게 센서에서 전처리가 이뤄진 데이터는 구글 클라우드의 BigQuery로 전송되면서 보관과 분석이 시작됩니다. BigQuery는 팀스페이스팜이 필요로 하는 데이터를 모두 통합 관리해주는 웨어하우스 역할 뿐만 아니라 농업 현장에서 이용자들이 데이터에 접근하는 창구 역할도 맡습니다. 팀스페이스팜의 핵심 자산은 BigQuery에 쌓인 데이터를 기반으로 각 농작물의 생육을 판단할 수 있는 머신러닝 모델입니다. 이 머신러닝 모델은 모두 Vertex AI와 구글 Compute Engine 등 구글 클라우드 인프라를 통해 생성·관리됩니다.
팀스페이스팜이 주력하는 머신러닝 모델은 예측, 제안, 비전 AI 3가지이며, 학습은 지속적으로 이루어지고 있고 실제 농사가 이뤄지는 동안에도 현장의 데이터로 강화학습이 이루어집니다. 머신러닝 모델이 개선되거나 새로 만들어지면 다시 원격으로 IoT센서에 전송이 됩니다. 이처럼 Vertex AI는 단순히 머신러닝 모델 하나하나를 만드는 단계를 넘어 모델의 학습과 서비스 적용, 학습된 머신러닝 모델을 스마트쑥쑥 센서로 배포하는 역할까지 수행합니다. 즉 머신러닝과 관련된 모든 프로세스가 한 곳에서 통합적으로 이루어지는 모델입니다.
❷ 스마트 센서에 달린 다분광 카메라는 농작물을 촬영해서 제대로 잘 자라고 있는지 확인합니다. 이 카메라는 적외선 정보를 읽을 수 있어 농작물의 생리작용을 하는 주요성분들이 특정 적외선 대역에 반응하는 점을 읽어낼 수 있습니다. 이 이미지 정보는 스마트쑥쑥 센서 안에서 GPU와 TPU, 텐서 플로우 기반 머신러닝 모델을 통해서 해석됩니다.

또한 실내 환경의 데이터 뿐만 아니라 Vision AI를 통해 농작물의 사진을 분석해서 농사가 잘 이뤄지고 있는 지 판단할 수 있는 모델도 적용하였습니다. 사진만 찍으면 잎의 크기와 형태를 판단하는 머신러닝 모델은 생장과 병충해 등을 곧바로 인지할 수 있습니다.

현재 과실이 얼마나 커질지 미리 파악할 수 있으며, 데이터가 쌓이면서 수확량과 과일의 당도 등 품질까지 내다볼 수 있는 머신러닝 모델도 개발 중으로 조만간 서비스를 시작할 계획입니다.

스마트쑥쑥은 저렴하면서도 농업현장에 알맞은 기술이 적용된 점, 인터넷 연결형 서버인 ‘클라우드’, 기기 내장형 AI ‘온디바이스 AI’ 등 첨단 ICT를 적극 활용해 이뤄낸 것이 장점이라고 할 수 있습니다. 또한 온디바이스 AI는 에너지 효율이 좋고 네트워크 연결도 필요하지 않아 네트워크 환경이 불안정한 농헙환경에도 적합합니다. 특히 거미줄 같은 전선을 깔 필요 없는 장거리 광역망(LaRaWAN) 기반의 저전력 무선 통신 방식으로 설치가 간편하기 때문에 기존보다 설치시간은 8분의 1, 비용은 3분의 1 정도로 부담을 크게 줄였다는 점에서 경쟁력이 크다고 할 수 있습니다.
이와 같은 스마트쑥쑥의 혁신성과 기술력은 출시되자마자 국내·외에서 널리 인정받고 있습니다. 스마트쑥쑥은 출시 후 미국 빅테크기업 구글로부터 ‘기업우수사례’로 소개되었으며, 국회 4차산업혁명 포럼·한국언론인협회가 지난해 7월 공동주최한 ‘4차산업혁명 파워코리아(POWERKOREA)대전’에서도 농림축산식품부장관상을 수상하였습니다. 특히, 팀스페이스팜이 구글 클라우드 본사 홈페이지에 등록된 AI 머신러닝 농업 전문기업(전 세계 11곳 밖에 없음) 중 가장 최근에 이름을 올린 기업이며, 등록 전에 구글 클라우드 코리아로부터 서비스 아키텍처 구조, 비즈니스 모델의 신뢰성·효율성 등을 검증을 받았습니다.

스마트쑥쑥을 정식으로 출시하기 전에 대저토마토 농가에 적용해본 결과, 빅데이터와 AI를 활용한 예측 서비스, 이상 알림서비스 등을 통한 생산량 및 매출 증대 효과가 있음을 확인하였습니다. 생산량의 경우 전년 대비 42톤에서 52톤으로 20.9% 상승하였고, 매출도 1억2000만원에서 1억7000만원으로 41.6% 상승한 것으로 나타났습니다. 또한 실제 농가 사례를 통한 기후 대응 효과에 있어서도 ’22년 평균 생산량보다 2% 감소되었던 농가에서 솔루션 도입 후 ’23년도에는 평균보다 176% 증가하였음을 확인할 수 있었습니다. 스마트쑥쑥을 도입한 대저토마토 농가에서 만족도가 가장 높은 서비스는 ‘10분 전 이상 예측 알림서비스’로 기온이 작물에 해가 가할 정도로 오르거나 내릴 것으로 보이면 그 현상이 일어나기 10분 전 해당 농부에게 AI 음성 전화로 알림을 보내 사전에 대응할 수 있도록 돕는 기능입니다. 현재 10분 전 예측 서비스를 20∼30분 전 서비스로 고도화하는 것을 목표로 개발 중이며 데이터가 모이면 모일수록 예측의 정확도가 높아질 것으로 보입니다. 특히 현재 POC까지 완료한 생산량 예측 서비스 기능은 농산물의 생산량 안정화 뿐만 아니라 예측을 이용한 자동 판매로 유통문제 해결에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

스마트쑥쑥의 수익모델은 B2G(정부기관), B2B(스마트팜 설비업체, 노지 스마트팜 업체), B2C(짭짤이 토마토 재배농가, 충북사과 재배농가, 성주참외 재배농가 등)을 타겟으로 ❶ AI 솔루션( IoT 기자재 및 AI 정밀농업 SW) 판매수수료, ❷ AI 서비스 구독료, ❸ AI 농작물 자동판매플랫폼 이용료 등으로 구성되어 있습니다(자세한 내용은 ‘수익모델’ 참조☞).
현재 AI솔루션(IoT 기자재 및 AI 정밀농업 SW) 관련하여 농림축산식품부와 ‘데이터 기반 스마트농업 확산사업’을 진행 중이며, B2C 부분에서는 ‘농가 DX 및 농협 데이터 연동 사업’(농협 경제지주), ‘스마트쑥쑥 확산 홍보 및 농지 인터넷망 기술 지원 사업’(KT), ‘아쿠아포닉스 농업 프렌차이즈 확산사업’(농업법인 천리팜), ‘밀원수 데이터화 및 분석’(스마트팜 에이전트)을 진행하고 있습니다. 또한 대저토마토 농가 대상으로 ‘IT 활용 환경제어 시스템’ 구축을 진행하고 있습니다.

팀스페이스팜은 오랜 전통으로 이어져 온 농업 환경이 데이터를 중심으로 더 나은 방법을 찾을 수 있다는 확신을 갖고 있습니다. 스마트 팜의 핵심은 많은 데이터를 효과적으로 수집, 처리하고 그 결과에 대한 대응을 빠르게 배포하는 데에 있기 때문입니다.
팀스페이스팜은 데이터 기반의 ‘자율농업시스템’을 구현하고, AI 자율 농업의 혁신으로 인류의 지속 가능한 미래를 위해 ‘우주 농업’의 기틀을 마련해 갈 것입니다.

비전 및 목표

비전

목표

조직 구성

조직도

인적구성

사업 모델

사업 배경

① 동일 작물, 동일 면적, 동일지역에서의 소득편차 발생

② 기후 변화에 의한 농산물 수급의 불안정

• 기후변화와 기상이변은 무엇보다 인류의 생존을 책임지는 농업에 즉각적인 타격을 주어 농산물 수급 불안정의 문제를 야기

③ 고령화에 따른 노동력 감소

• 저출산과 고령화로 인한 농촌 지역의 인구 감소로 노동력 부족과 농업 생산력 저하
• 농촌지역의 소득 감소는 지역경제의 활성화 저하 문제 야기

④ 불안정하고 예측불가한 생산량, 품질로 유통 및 판로 개척의 어려움 발생

사업 내용

주요 상품

서비스의 개요

제품 구성

※ 제품 사양

서비스 구조

<‘스마트 쑥쑥’ APP>

<‘스마트 쑥쑥’ APP>

주요 기능

① 농가 생산량, 소득편차 해결책

② 기후 변화의 해결책

③ 노동 효율성 확보

④ 유통의 해결책

농가의 도입효과

① 도입 농가 생산량과 매출 증대 효과

• 빅 데이터와 AI를 활용한 예측 서비스, 이상 알림서비스를 통한 생산량 및 매출 증대





• 실제 농가 사례를 통한 기후 대응 효과

② 노동 효율성 66% 증대

• 원격 제어를 통한 불필요한 이동거리 축소

경쟁력

기술의 차별성

① 양질의 데이터 확보 문제 해결

- 실시간 데이터 처리 기술, 분산처리 기술을 이용한 품질 높은 데이터 확보

② 인공지능 서비스화 문제 해결

- On-device AI와 인공지능 인프라 및 데이터 품질, 실제 인공지능 서비스화

③ 농지 인터넷 통신 문제 해결

- 광역 5G Wifi망을 이용한 농지 인터넷 통신 해결

④ 일반농가에 적용 가능한 AI 솔루션

- LoRaWan+LTE 기반 On-device AI 솔루션 개발

※ <참고> 일반농가와 스마트팜 농가 구성 비율

⑤ 글로벌 기업에서 인정하는 AI 솔루션

• 세계 최초 농업 분야 On-device AI 기술 도입
• 

  에서 인정하는 기업 우수 사례 등록 기업

• 구글 클라우드 본사 홈페이지에 등록된 전 세계 11개 AI 머신러닝(기계학습) 농업 전문기업 중 가장 최근에 이름을 올린 기업(AI 농업 기업 중 최신)

- 구글 클라우드 코리아로부터 서비스 아키텍처 구조, 비즈니스 모델의 신뢰성·효율성 등을 검증받아 등록

서비스의 차별성

경쟁사 분석

수익모델

① AI 솔루션 판매

• 솔루션 판매를 통한 인공지능 인프라 확산 및 구축

② AI 서비스 구독

• 솔루션 사용 농가의 AI 서비스 구축모델 (’24년도 베타 서비스 오픈, ’25년도 구독모델 전환)

③ AI 농작물 자동판매 플랫폼 서비스

• AI생산량 예측 기반 ‘AI 자동판매 서비스’

시장규모

스마트농업 시장 규모

스마트농업 수익시장 규모

• 기후 변화에 따른 스마트 농업 수요 급증
• ‘스마트 쑥쑥’ 시장의 확장성
  - 탄탄한 기술력을 바탕으로 한 서비스의 확대, 작물의 확대, 유통시장 확장

※ <참고> 대저 토마토 시장 특징/ ‘스마트 쑥쑥’의 시장 확장성

사업성과

대저 토마토 농가 서비스 확산

대저 광역 Wifi인터넷망 구축 사업 진행

연구개발 성과

현재 진행 중인 사업

선정 지원 사업(TIPS)

향후 사업 진행계획

사업 로드맵

※ 수익모델 기준 연도별 예상 매출

3개년 매출 목표

※ 매출 산정 근거

기업가치 및 산정 근거

※ <참고> 3개년 재무제표

EXIT 플랜

APPENDIX

회사 연혁

오피스 전경

(2024.11.12 펀딩포유측 현장 방문)