기계 학습, 이제 연구실을 나와 거의 모든 산업 분야에서 보편적으로 쓰이기 시작했죠. 그 배경에는 클라우드가 있습니다. 누구나 쉽게 기계 학습 기반을 갖추고 놓고 텐서플로우(TensorFlow) 같이 잘 만들어진 프레임워크를 이용할 수 있게 되었죠. 가령 Google Cloud Machine Learning Engine을 이용하면 텐서플로우 기반 기계 학습 환경을 바로 만들 수 있습니다. 사용자는 인프라와 프레임워크 구성과 설정에 신경 쓰지 않고 어떤 아이디어를 머신 러닝으로 실현할 것인지만 고민하면 됩니다. 이런 이유로 요즘 머신 러닝에서 새로운 사업 기회를 찾는 곳이 늘고 있습니다. 이번 포스팅에서는 텐서플로우를 활용해 젖소를 사육해 우유를 생산하는 낙농업에 인공지능(AI) 서비스를 제공하는 기업인 Connecterra의 사례를 소개합니다.
“낙농가를 위한 똑똑한 비서”
GFIA 유럽 2017 행사에서 흥미로운 서비스가 하나 발표되었습니다. 그 주인공은 Connecterra라는 회사가 발표한 ida입니다. 이 서비스는 젖소의 목에 웨어러블 장치를 달아 놓고, 이 장치가 측정하는 각종 정보를 수집하고, 젖소의 행동을 학습하여 더 건강하게 사육할 수 있도록 돕습니다. 젖소의 건강 지킴이 역할을 하기 위해 Connecterra가 선택한 기술이 바로 기계 학습입니다.
Connecterra는 텐서플로우를 활용해 젖소의 행동 패턴을 학습합니다. 이 점이 Connecterra의 서비스의 차별점입니다. 기존에도 가축 사육을 위해 다양한 센서를 동원해 정보를 수집하고자 하는 시도가 많았죠. 이렇게 수집한 정보를 농가 관계자가 스마트폰에 설치한 앱을 통해 보는 정도가 대부분이었습니다. 단순히 젖소의 움직임 정보를 추적하고, 이를 앱으로 정리해 보여주는 정도였습니다. Connecterra의 ida는 기계 학습을 통해 젖소 한 마리 한 마리에 대한 개별적인 행동 패턴을 학습합니다.
ida가 학습하는 데 사용하는 데이터 세트는 체온과 같은 기본적인 정보와 함께 먹는 것, 걷는 것, 쉬는 것, 마시는 것 등 젖소의 7가지 행동 유형에 대한 정보입니다. 이들 데이터 세트를 학습 모델에 적용해 젖소 한 마리 한 마리에 대한 행동 패턴을 파악하고, 정상적인 패턴에서 벗어나면 해당 젖소가 질병이나 가임기인 것 같다고 농가 관리자에게 알려줄 수 있습니다. 젖소들에 대한 맞춤형 제안을 하는 것이죠. 다음 영상을 보면 더 쉽게 이해가 될 것입니다.
“우유 생산량이 3배로 껑충”
그렇다면 ida를 통해 낙농가가 얻는 혜택은 무엇일까요? 네, 젖소의 건강 상태를 더 투명하게 파악할 수 있는 것은 기본이고요, 우유 생산량을 늘릴 수 있습니다. 현재 캐나다, 네덜란드, 스페인의 낙농가에서 이 서비스를 쓰고 있다고 하는데요, 서비스 비용은 젖소 한 마리당 월간 7.5유로라 합니다. 이용 농가의 반응을 종합해 보면 ida를 통한 생산성 향상 및 비용 절감이 서비스 비용을 상쇄하고도 남는 다고 합니다. 일례로 ida로 젖소를 더 건강하게 사육하면 3배가량 우유 생산량이 늘릴 수 있다고 합니다. 숫자로 표현하자면 인공 지능을 통해 젖소의 건강에 이상이 생기기 전에 이상 행동을 파악해 적절한 관리를 하는 방식으로 사육하면 하루 10리터를 생산하던 우유의 양이 30리터로 늘어날 수 있는 것입니다.
ida처럼 클라우드를 사업 기반으로 삼아 텐서플로우를 활용한 기계 학습 기반의 서비스 제공에 관심 있는 기업은 메가존으로 문의부탁 드립니다.
