NASA 데이터를 활용하여 니카라과의 소농들을 위한 AI 어드바이저 기반 농업 계획 시스템 데모를 구축했습니다

(이 글은 삭제되었으나, Reddit의 필터 때문인지 아니면 관리자 때문인지 모르겠습니다. 만약 관리자 때문이라면, 삭제하신 후에 다시는 게시하지 않겠습니다. 죄송합니다.)
("AgroVision"이 이미 등록된 상표라는 것을 몰랐기 때문에 이름은 곧 바뀔 것 같습니다. ㅎㅎ)
링크: https://agrovision10.vercel.app/
AgroVision DEMO는 대학 과제로 시작된 개인 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 니카라과의 실제 문제, 즉 잘못된 정보나 유용한 농업 정보에 대한 접근성 부족으로 인해 발생하는 작물 손실에 대한 해결책을 제안하고자 합니다. 니카라과 농부들이 사용하는 전통적인 방식은 지구 온난화로 인해 점차 정확도가 떨어지고 있으며, 인공지능 (AI)의 부상은 새롭고 흥미로운 가능성을 열어주고 있습니다.

이것은 무엇인가요?
AgroVision은 니카라과의 중소규모 생산자들이 해당 지역의 미래 기후를 시뮬레이션하고, 실제 코르도바 (córdobas) 화폐 단위로 수익성이 있는지 계산함으로써 어떤 작물을, 언제, 어떤 투입재와 함께 심을지 결정하는 것을 돕는 것을 목표로 하는 무료 데모입니다.

일반적인 용어로 설명하자면, AgroVision은 농장을 운영하는 것을 "시뮬레이션"할 수 있게 해주는 전문가 시스템 (expert system)입니다. 당신에게는 공급품, 심을 수 있는 작물, 그리고 각각 능동적 또는 수동적 도구가 갖춰진 필지(plots)가 있습니다. 수동적 도구는 특정 그물망(mesh netting)이 될 수 있고, 능동적 도구는 필요할 때 작동하는 관개 시스템 (irrigation system)이 될 수 있습니다. 또한 필지의 토양 유형, 지형 경사, 심고자 하는 연도, 그리고 니카라과의 모든 지자체를 포함한 특정 지방 자치 단체를 정의합니다.

이 시스템은 사용 가능한 각 작물에 대한 정보를 가지고 있습니다: 성장 단계, 니카라과의 3대 주요 농업 주기 (primera, postrera, apante) 중 파종이 시작되는 시기, 각 주기가 끝나는 시기, 단계별 mm 단위의 수분 요구량, 그리고 가장 중요한 것은 해당 작물에 이상적인 기후 조건입니다. 이를 통해 시스템은 당신의 지역에서 미래의 각 날짜에 어떤 기후 조건이 예상되는지 알 수 있습니다.

이 모든 정보를 바탕으로, 시스템은 특정 필지에 특정 작물을 심었을 때 어떤 일이 발생할지를 시뮬레이션합니다. 즉, 기후로 인해 피할 수 없는 손실은 무엇인지, 특정 도구나 자재가 있다면 피할 수 있는 손실은 무엇인지 분석하며, 최종적으로는 생성된 수익(money generated), 생산된 퀸탈(quintals produced) 등 다양한 결과값을 제공합니다. 가상의 시나리오를 탐색하고 싶다면 퀸탈당 판매 가격을 직접 변경해 볼 수도 있습니다.

우리는 이것을 어떻게 구축했을까요?

가장 먼저 NASA 데이터가 있습니다. 머신러닝 (Machine Learning) — 본질적으로 현상 속의 패턴을 찾기 위해 컴퓨터에 적용된 특화된 수학 — 을 사용하여, 니카라과의 모든 지역을 커버하는 50×50km 그리드 단위의 일일 기후 데이터를 확보했습니다.

50×50km 그리드이기 때문에 정보는 중간 정도의 정밀도를 가집니다. 비교하자면, 스마트폰의 날씨 앱은 일반적으로 강수량에 대해 20×20km 그리드를 사용하여 몇 시간 전의 강우를 예측할 수 있게 합니다. AgroVision의 데이터는 현재로서는 더 일반적이며, 이는 일부 변수에는 적합하지만, 향후 우리가 확보할 데이터와 자원에 따라 강수량과 같은 다른 변수들에 대해서는 개선될 수 있습니다. 그렇긴 해도, 뿌리 수준의 토양 수분(soil moisture)과 같이 정밀함이 요구되는 변수에 대해서는 더 정확한 솔루션을 제공합니다.

NASA로부터 얻은 변수들은 다음과 같습니다:

PRECTOTCORR: 강수량 (일일 mm)
T2M_MAX / T2M_MIN / T2M: 최고, 최저 및 평균 기온 (°C)
WS2M: 풍속 (m/s)
RH2M: 상대 습도 (%)
ALLSKY_SFC_PAR_TOT: 광합성 유효 복사 (Photosynthetically Active Radiation, W/m²)
ALLSKY_SFC_SW_DIFF: 산란 복사 (Diffuse Radiation, W/m²)
GWETTOP / GWETROOT / GWETPROF: 표층, 뿌리층 및 심층 토양 수분 (0에서 1 사이의 비율)
T2MDEW: 이슬점 (°C)
TS: 토양 온도 (°C)
BRECHA_ROCIO: 이슬점 차이 (Dew Gap, T2M_MIN에서 T2MDEW를 뺀 값, °C)

이 데이터는 2010년부터 2025년까지 매일 수집되었습니다. 그런 다음 머신러닝 (Machine Learning)을 사용하여 각 변수의 수학적 패턴을 학습하고 이를 통해 미래의 연도를 예측하는 모델을 훈련했습니다. 이제 우리는 2026~2029년에 대해 투영된(projected) 이 변수들을 보유하고 있습니다.

니카라과에서는 이러한 변수들이 특히 불규칙하게 나타나며, 이 점이 이 문제를 매우 흥미롭게 만듭니다.

사이트의 그래픽 섹션에서 해당 예측들이 어떻게 나타나는지 확인할 수 있습니다. 모델은 일반적인 패턴을 성공적으로 포착하지만, 매우 강력한 폭풍이나 특정 자연 현상과 같은 극단적인 사건(extreme events)은 이 접근 방식으로는 현실적으로 감지할 수 없습니다. 이를 위해서는 다른 데이터, 엔지니어링 및 리소스가 필요합니다. 정부는 이미 며칠 또는 몇 주 전의 정보를 제공하는 데 초점을 맞춘 다른 접근 방식과 전문적인 기술을 통해 이 문제를 다루고 있습니다.

시뮬레이션 엔진의 핵심 요소 (The pillars of the simulation engine)

제가 농학자(agronomist)는 아니지만, 이 시스템은 실제 과학적 원리에 기반하여 구축되었습니다:

1. 수확량 격차 분석 (Yield Gap Analysis): 식물은 수확량의 100%를 생산할 수 있는 잠재력을 가진 상태에서 시작합니다. 시스템은 처음부터 이 최대치를 가정하고, 기후로 인해 대응할 수 없는 손실이 발생할 때마다 퍼센트를 차감합니다. 이는 매일 성장을

곰팡이가 나타납니다." 또한, 해당 조건이 며칠 동안 연속적으로 지속될 때만 발생하는 이벤트들도 있습니다.

5. 완화 비용-편익 로직 (Mitigation Cost-Benefit Logic): 시스템이 위협을 감지하면, 수확 시 발생할 손실 금액과 이를 완화하는 데 드는 비용(장비 감가상각, 연료, 노동력 또는 투입재 가격 포함)을 계산합니다. 만약 작물을 살리는 데 1,000 코르도바(córdobas)가 들지만 손실액이 500 코르도바뿐이라면, 시스템은 다음과 같이 말합니다: "그럴 가치가 없습니다. 손실을 감수하세요." 반대의 경우라면, 솔루션을 활성화하여 작물을 보호합니다.

ARI를 만나보세요: 엔진의 열쇠를 쥔 AI
단순히 일반적인 조언만 제공하는 미화된 챗봇(chatbot) 이상의 기능을 수행하기 위해, 저는 시스템의 인공지능(AI) 어시스턴트인 ARI를 프로그래밍했습니다. ARI는 시뮬레이션 엔진에 직접 접근할 수 있습니다. 사용자가 자연어(natural language)로 대화하면, ARI는 실질적인 수학적 및 재무적 답변을 제공하기 위해 다음 6가지 도구 중 어떤 것을 실행할지 결정합니다:

• 시간 창을 활용한 개별 시뮬레이션 (Individual Simulation with Time Window) — 하나의 필지에서 하나의 작물을 평가합니다. 윈도우(window) 모드에서는 며칠 전후로 시간을 이동하며 여러 파종 날짜를 시뮬레이션하고, 가장 수익성이 높은 날짜만을 반환합니다.
• 1개 작물 vs 여러 필지 (1 Crop vs. Multiple Plots) — 사용자가 원하는 작물을 선택하면 모든 필지와 동시에 대조하여 투자 수익률(ROI)에 따른 순위를 제공합니다.
• 여러 작물 vs 1개 필지 (Multiple Crops vs. 1 Plot) — 반대의 경우입니다. 단일 필지에 옥수수, 콩, 토마토 등을 심는 것을 시뮬레이션하고, 기후로 인해 파괴될 작물들을 제외한 뒤 생존 작물들을 순이익 순으로 정렬합니다.
• 대량 추출 (Mass Extraction) — 사용자의 모든 필지와 작물의 가능한 모든 조합에 대해 독립적인 시뮬레이션을 실행하며, 전체 시즌에 대한 빠른 개요를 파악하는 데 이상적입니다.
• 공유 농장 시뮬레이션 (Shared Farm Simulation) — 가장 현실적인 방식입니다. 단일 창고를 공유하는 연쇄적인 방식으로 농장 전체를 시뮬레이션합니다. 만약 필지 1의 콩이 모든 비료를 소비한다면, 필지 2의 옥수수는 그 결과로 피해를 입게 됩니다. 마지막에는 전체 운영에 대한 글로벌 ROI를 제공합니다.
• 시장 수정자 (Market Modifier) — 결정을 내리기 전 가상의 시나리오를 탐색할 수 있도록 모든 작물의 판매 가격이나 파종 비용을 변경합니다.

비용 및 한계점에 대하여
이 프로그램은 완전히 무료이며 현재 수익을 창출하지 않습니다. 그렇기 때문에 저는 상당히 저렴한 대화형 AI (Conversational AI) 모델을 사용하고 있습니다. 각 사용자는 하루 20개의 메시지 제한이 있으며, AI는 이전 대화에 대한 기억이 없고 현재 메시지만을 읽습니다. 만약 광고가 도입된다면, 더 많은 컨텍스트 (Context)를 처리하고 간헐적인 오류가 더 적은 더 유능한 모델들을 사용할 수 있을 것입니다.
작물 데이터는 국가 및 국제 자료와 실제 과학적 시스템에 기반하고 있지만, 농학자 (Agronomist)가 아닌 사람이 편집했습니다. 이 시스템은 사용자가 이미 토지 준비 및 파종 방법을 알고 있다고 가정합니다. AgroVision이 추가하는 정보는 미래 기후 예측 및 그것이 특정 작물에 미치는 경제적 영향과 같이 혼자서는 알 수 없는 정보입니다.
향후 계획
저는 진심으로 이 프로젝트를 좋아하며 니카라과에서 유용하게 쓰일 수 있다고 믿습니다. 이곳에서는 이와 유사한 것을 본 적이 없습니다. 업데이트는 매주 또는 격주로 이루어질 예정입니다. 다음 우선순위는 수동 도구(Passive tools)를 동적(Dynamic)으로 만드는 것(시스템이 실행 중간에 도구를 설치하거나 제거하라고 알려주어 커피와 같은 더 복잡한 작물을 가능하게 하는 것)과 농학 분야의 협력자를 찾는 것입니다.
이 내용 중 관심 있는 부분이 있다면 제 연락처와 데모 링크는 아래와 같습니다.
Reddit: u/Less_Measurement8733 Twitter/X: https://x.com/Der_114 AgroVision Link: https://agrovision10.vercel.app/
/u/Less_Measurement8733 에 의해 r/MachineLearning 에 게시됨
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