인간과 기계의 대결? 엄밀하게 말하면 인간과 인간이 만든 소프트웨어의 지능 대결이라고 하는 것이 정확한 표현이겠다. 어쨌든 인간과 인공지능 간의 대결 이벤트라고 하면 근세기에 들어 체스나 바둑이 머릿속에 떠오를 것이고, 체스가 낯선 우리나라 사람들에게는 천재 바둑기사와 인공지능 알파고 간의 세기적인 대결이 연상될 것이다. 그 대결은 그때까지 인간의 우월성을 입증하고 있었던 바둑이라는 게임의 영역에서 비로소 인공지능이 인간을 뛰어넘은 역사적 전환점이 되었다고 사람들은 말한다.
이번 기고문은 ‘농수산 식품 산업과 R&D’라는 아주 광범위한 제목이지만, 인공지능에 중점을 두고 농수산 식품 산업에서 R&D(연구개발)가 나아갈 길에 관해 생각해보고자 한다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)
불과 몇 년 전 아시아의 워런 버핏이라고 불리는 일본 소프트뱅크의 창업자 손정의 회장이 한국을 방문하여 우리 대통령과 면담할 때 그가 말한 유명한 문구를 기억하는 사람들이 있을 것이다. “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”라는 말을. 2000년 당시도 그러했지만, 그의 발언으로 말미암아 그때까지 법안만 발의된 채로 국회 소위원회에서 공전을 거듭하여 입법화가 불확실했던, 데이터 산업의 활성화를 위한 「데이터 3법」이 그 후 얼마 되지 않아 결국 결실을 보게 되었다.

인공지능 기술은 「데이터 3법」으로 더욱 활성화된 빅데이터(Big Data) 분야와 접목함으로써 이제 광범위한 분야에서 그 진가를 보여주고 있다. 인간의 말을 이해하고 인간처럼 사물을 보고 식별하며 전문가의 지식으로 답하는 것뿐만 아니라 수집된 데이터를 통해 인간처럼 스스로 학습하고 판단 및 추론할 수 있게 된 인공지능은 이제 인간의 한계를 넘어서는 단계에 이르게 되었다.

농수산 식품 산업과 인공지능
이러한 인공지능 기술은 농수산 식품 산업에서 얼마나 많은 부분에 영향을 미치고 있을까?
구체적인 예를 들어보면 농작물의 생육을 관리하기 위해 토양의 수분, 온도, 태양광의 양 등을 측정하는 기술이나 작물의 생육상태를 모니터링하고 병충해를 예측하여 방제하는 기술부터 농작물의 유전자 정보를 분석하여 환경에 맞는 품종을 개발하는 기술 등에서도 인공지능이 활발하게 활용되고 있다. 수산업도 마찬가지다. 양식장의 수질, 먹이, 생태 등을 점검하고 질병을 예측하는 방제 시스템이나 지능형 드론을 이용해 어류의 이동을 예측하여 어획하는 시스템 등도 대표적인 사례들이다. 식품업에서도 인공지능 기술은 역시 광범위하게 이용되고 있다. 식품의 영양 성분을 분석하여 안정성을 평가하는 기술이라든가, 식품의 유통경로를 최적화하여 신선도를 유지하는 기술과 인공지능을 이용하여 사용자의 후기를 분석해서 제품 개선에 활용하는 것 등이 그 예시라고 할 수 있다. 

몇 달 전 국내 어느 농기계회사의 대형 농기계가 자율주행 3단계에 해당하는 국가시험을 통과했다는 뉴스를 접했다. 농기계의 자율주행과 관련한 정부의 기준은 일반 자동차에 적용되는 자율주행과는 조금 달라서 0단계의 원격제어부터 1단계의 자동조향, 2단계의 자율주행 및 3단계의 자율작업과 4단계의 무인 자율작업으로 나누어진다. 물론 인공지능에 의한 완전한 자율주행이라 불리는 마지막의 무인 자율작업 단계에는 아직 도달하지 못했지만, 한 발짝 다가서 있는 것으로 보인다. 바야흐로 농기계 분야에서도 공상과학 영화에서나 나오는 로봇처럼 스스로 판단하고 움직이는 인공지능의 시대가 도래하고 있는 것이다.
이제 인공지능은 생산을 최적화하는 스마트농업이나 농수산물의 품질 및 안전관리 그리고 유통 과정 및 심지어 로봇 기술을 이용하여 생산을 합리화하는 등 생산성 향상, 비용 절감, 품질 보증 등 아주 다양한 방면에서 혜택을 우리에게 안겨주고 있다.

㈜온투인(이하 온투인)도 인공지능 기술을 활용한 각종 서비스를 제공하기 위해 연구 개발에 힘쓰고 있다. 그에 관한 구체적인 내용은 다음 회의 기고문에서 ‘ON고지신’이라는 정보서비스로 소개할 예정이지만, 여기서 간단히 설명하자면 빅데이터 분석과 인공지능을 이용하여 개발한 ‘농수축산물 유통정보 서비스’가 대표적이다. 내년 3월경에 공개할 예정인 ‘농수축산물 유통정보 서비스’는 빅데이터의 분석과 딥러닝 모델 개발을 통한 연구물이다. 농수축산물의 유통 가격 변동에 관한 정보를 담고 있는 이 서비스는 농수축산 식품 산업 분야 종사자들에게 유용한 정보를 제공하기 위해서 오랜 기간 연구하고 개발한 성과물이다. 

농수산 식품 산업을 위한 기업부설 연구소
기업의 연구소라는 곳은 어떤 기업이 목표로 하는 시장에서 비즈니스 활동을 수행할 때 시장의 성격과 미래의 변화에 대응하기 위해 연구개발을 통해서 기업의 경쟁력을 확보하는 곳이라고 말할 수 있다. 그래서 기업부설 연구소의 경쟁력은 그 기업이 연구하고 개발한 제품이나 기술 또는 서비스 등의 성과물을 통해 입증되는 것이고 그것이 곧 해당 기업의 경쟁력으로 이어지는 것은 일반적인 현상이다. 즉 기업부설 연구소는 기업의 경쟁력 향상을 위해 그러한 업무를 수행해야 하는 임무를 맡은 기관이다.

금융결제원(중앙기록관리기관)에 따르면 온라인투자연계금융업(이하 온투업)으로 등록된 업체는 현재 52개 사에 이른다. 공식적인 통계는 아니지만, 그 가운데 기업부설 연구소라는 조직을 산하에 두고 있는 업체는 17개 사로 약 30% 정도 수준이다. 신생 금융권의 짧은 역사를 생각하면 그리 낮은 비율로는 보이지 않는다. 물론 업권 전체 연구소의 수가 그 업권의 연구개발 능력과 의미가 있는 상관관계를 이룬다는 이야기는 아니다. 그보다는 온투업권의 연구개발의 현주소 즉 그 방향성을 읽어보는 것이 오히려 의미가 있지 않을까 생각한다.

온투업체들의 산하 기업부설 연구소가 개발하고 있는 성과물을 살펴보면, 대체로 금융분야에서 인공지능 기술을 활용하고 있다. 즉 인공지능을 이용한 신용평가모형의 개발과 같이 대출과 관련한 심사기법이나 담보를 평가하는 방법, 리스크관리 기법 등을 대표적인 사례로 꼽을 수 있다. 언론을 통해 공개되고 있는 이런 내용들은 주로 금융 솔루션 개발이 온투업체 연구개발의 주류를 이루고 있음을 알게 해준다. 온투업체들이 이렇듯 금융 솔루션 개발에 집중하고 있는 것은 해당 업체들이 취급하고 있는 상품의 종류와 무관하지 않다고 본다. 개인이나 법인의 신용도에 기반한 신용대출이나 부동산담보에 기초한 대출 상품들로 인해 차입자의 신용도를 더욱 정교하게 분석하고 판단할 수 있는 해법을 찾는 연구개발이라고 볼 수 있다. 그렇다면 공급망 금융을 사업의 수단으로 삼는 금융업체가 그와 관련한 심사기법이나 담보평가 및 리스크관리 등에 관한 금융 솔루션의 개발에 힘쓰는 것은 자연스러운 것이다. 마찬가지로 농수산 식품 산업 분야가 해당 업체의 사업 영역이 되는 경우, 해당 산업의 공급망 활성화와 관련한 연구개발에 주력하는 것은 연구개발의 방향성과도 부합하는 것으로 여겨진다. 

온투업에 있어 기업부설 연구소의 역할이라는 것은 핀테크보다는 테크핀의 가치를 발휘해야 하는 기술개발 중심의 기관이어야 한다고 생각한다. 그리고 일회성과 단기적인 관점이 아닌 연속성과 장기적 관점에서 연구소의 위상이 모색되어야 하는 것이다.
농수산 식품 산업에서도 공급망 금융의 활성화를 위한 지속적인 연구개발을 통해 고도화된 금융 솔루션과 다채로운 정보서비스 를 개발하고 제공함으로써 시장 참여자가 주체적으로 공급망 금융에 참여할 수 있도록 지원해야 한다. 그렇게 될 때 그 시장의 내실 있는 성장을 도모할 수 있고 시장의 유기적 생태계 조성에 이바지할 수 있다. 장기적인 사고에 입각한 철학을 바탕으로 농수산 식품 산업의 지속 가능한 발전을 위해 앞으로도 계속 농수산 식품 산업에 유용한 서비스를 연구하고 개발하는 ‘온투인AILAB’의 모습을 보여 드리겠다.