기후변화로 물 부족이 심화되면서 농업도 데이터 기반의 정밀 관리 기술 도입이 빨라지고 있다. 최근에는 토양이나 기상 정보 같은 간접 데이터를 넘어 식물 자체의 생체신호를 실시간으로 분석해 이상 징후를 예측하는 ‘Physical AI’ 기술이 차세대 스마트팜으로 주목받고 있다. 여기에 AI가 활용하는 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 블록체인 기술도 핵심 요소로 떠오르고 있다.
알앤에스랩을 비롯한 한국·스페인 공동 연구 컨소시엄은 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)의 ‘2026년 국제공동기술개발사업’에 선정돼 ‘SF-Olive’ 스마트팜 플랫폼 개발에 착수했다.
SF-Olive 스마트 팜 플랫폼 기술 개념도 (자료 제공 : SF-Olive 한-스페인 컨소시엄)
식물 생체신호·AI·블록체인 결합…가뭄 스트레스 사전 예측
이번 프로젝트에는 알앤에스랩이 주관기관으로 참여하고 KAIST, 스페인의 Magtel Operaciones와 ITERIAM, BrioAgro, 소셜인프라테크 등이 함께한다. 연구진은 스페인 올리브 농장을 실증 무대로 식물 생체신호와 엣지 AI, 블록체인을 결합한 스마트팜 플랫폼을 개발할 계획이다.
기존 정밀농업은 토양 수분과 기상 정보 등 외부 환경 데이터를 기반으로 작물 상태를 판단했다. 반면 SF-Olive는 올리브 나무의 줄기와 잎에서 발생하는 전기 생체신호(Plant Electrical Biomarker)를 직접 측정해 식물 내부의 수분 스트레스를 조기에 감지하는 방식이다.
수집된 데이터는 초저전력 반도체와 엣지 AI를 통해 클라우드 연결 없이 현장에서 100ms 이내에 분석된다. 연구진은 식물의 이상 징후가 외형으로 나타나기 전에 내부 상태를 파악해 보다 빠르고 정밀한 관수와 생육 관리가 가능할 것으로 기대하고 있다.
이번 프로젝트의 또 다른 특징은 블록체인을 통한 데이터 신뢰성 확보다. 생체신호와 AI 분석 결과, 실제 용수 사용량 등을 블록체인에 기록해 데이터 위변조를 방지하고 AI 판단의 근거를 검증할 수 있도록 설계했다.
이를 통해 유기농 인증과 탄소배출권, 수자원 절감 인센티브 등 각종 인증과 보상 체계에도 활용 가능한 데이터 기반을 마련한다는 계획이다. AI 예측 결과와 실제 물 사용량을 스마트 컨트랙트로 자동 검증해 보조금과 탄소크레딧 정산 절차도 단축할 수 있도록 했다.
연구에 참여하는 KAIST AI시스템학과 제민규 교수는 Physical AI 환경에서는 수많은 엣지 센서에서 생성되는 데이터의 신뢰성을 확보하는 것이 가장 중요한 과제라며, 블록체인을 통해 데이터 무결성과 데이터 오염(Data Poisoning) 문제를 해결하는 플랫폼을 구축할 계획이라고 설명했다.
연구진은 이번 프로젝트를 계기로 글로벌 ‘Physical AI 플랫폼 컨소시엄’ 출범도 추진하고 있다. 데이터 신뢰 기술을 기반으로 스마트팜뿐 아니라 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 다양한 분야로 기술 적용 범위를 확대한다는 구상이다.
실증은 스페인 안달루시아 지역 올리브 농장에서 진행되며, 이후 포도와 감귤 등 지중해성 작물과 국내 시설원예 분야로 확대될 예정이다. 컨소시엄은 장기적으로 해외 설치 기반에서 연간 약 240만㎥의 물 절감과 150~200톤 규모의 이산화탄소 감축 효과를 기대하고 있다.
Physical AI가 산업 전반으로 확산되는 가운데 AI의 정확도만큼 데이터의 신뢰성을 확보하는 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 이번 프로젝트는 AI와 블록체인을 결합한 새로운 스마트팜 모델을 넘어 신뢰 가능한 Physical AI 플랫폼의 글로벌 표준 가능성을 검증하는 사례가 될 것으로 보인다.
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