2018.02.02

"더 맛있고 안전한 딸기 만든다"··· 드리스콜스의 'AI·블록체인' 활용법

Clint Boulton | CIO
농업 기업은 더 맛이 좋고 오래 가는 과일과 채소를 생산하기 위해 노력해 왔다. 옥수수든 딸기든 모든 농산물은 수확하는 순간부터 가치가 떨어지기 때문이다.



매출 35억 달러 규모의 딸기 묘목 기업인 '드리스콜스(Driscoll's)'는 더 강한 묘목을 생산하고 유통 구조를 개선하기 위해 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT), 블록체인(blockchain) 등 신기술을 적극 활용하고 있다.

드리스콜스는 딸기, 블루베리, 블랙베리, 라즈베리 등 베리 종류의 묘목을 개발해 미주, 뉴질랜드, 중국, 호주 등 전 세계 재배자에게 임대한다. 이후 재배자가 생산한 딸기를 넘겨 받아 월마트(Walmart), 홀푸드(Whole Foods), 크로거(Kroger) 등 여러 소매업체에 판매한다.

짧은 유통 기한 문제 해결
드리스콜스에 가장 어려운 과제는 짧은 유통 기한이다. 성수기에는 매주 최대 3000만 파운드에 달하는 딸기를 받아 냉장, 출하해야 하기 때문이다. 유통 센터에 도착한 과일 중 75%가 당일 출고되지 않으면 공급망에 병목이 발생할 위험이 있었다. 게다가 백분병균(powdery mildew)과 같은 환경적 요소는 전체 딸기 묘목에 큰 위협이 되므로, 더 회복력이 뛰어난 묘목을 재배하는 것이 무엇보다 중요했다.

강한 묘목을 찾아 테스트를 거쳐 생산하려면 수년의 시간과 방대한 분량의 데이터, 그리고 분석 작업이 필요하다. 드리스콜스의 CIO 톰 쿨런은 "AI와 ML 기반 분석을 통해 데이터의 패턴을 더 신속히 찾아내 발굴, 개발 단계를 줄이고 제품 출하 시간을 앞당길 수 있다"라고 말했다.

이 핵심에는 분자 분석이 있다. 연구자가 맛이나 품질을 향상할 수 있는 유전적 특성을 파악하거나 백분병균, 병충해 등 질병이나 환경적 요소에 덜 영향을 받는 묘목을 찾아내는 것이다. 이렇게 하려면 수백 만 개에 달하는 데이터 지점을 분석해 유전 데이터에서 패턴을 찾아야 한다.

이 데이터를 분석하기 위해 쿨런은 데이터 레이크(data lake)를 구축했다. 드리스콜스 직원은 업무 분석가부터 데이터 과학자까지 이 데이터 레이크에서 질의할 수 있다. 쿨런은 "어떻게 하면 분석에 몇 달 걸리지 않고도 데이터 과학자 뿐만 아니라 일반 직원도 데이터 레이크를 분석할 수 있을까를 고민한 결과였다"라고 말했다.

드리스콜스는 이 분석 작업을 더 개선하기 위해 퍼블릭 클라우드 서비스 도입도 검토하고 있다. 클라우드가 매력적인 이유는 명확하다. 분석에 필요한 방대한 인프라를 직접 구축하지 않고도 대량의 컴퓨팅 파워를 빌려 유전 데이터를 처리할 수 있다. 올해는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)와 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 퍼블릭 클라우드를 테스트할 예정이다.

쿨런이 구상하는 플랫폼은 궁극적으로 드리스콜스의 공급망 데이터도 관리해야 한다. 예를 들면, 드리스콜스는 과일을 운송하는 트럭 냉각기에 블루투스(Bluetooth)를 지원하는 GPS 센서 수백 대의 설치했다. 여기서 위치와 시간, 온도, 습도 데이터를 수집하고 있다. 온도가 너무 높아지면 경보가 전달돼 운전사가 과일이 상하기 전에 조처를 할 수 있다. 쿨런은 "딸기는 더워졌다가 식을 때마다 품질이 떨어진다. 따라서 시간과 온도 관리가 매우 중요하다"라고 말했다.

현재 드리스콜스는 이러한 정보를 포털을 통해 접근하고 있다. 지리정보 소프트웨어로 포탈 지도 상에 트럭을 표시해준다. 그러나 쿨런은 궁극적으로는 이 정보를 미래 분석 플랫폼에 통합해 새로운 통찰을 얻고자 한다.


블록체인은 거짓말을 안한다
드리스콜스는 불변의 디지털 장부 기술인 블록체인에도 주목하고 있다. 예를 들어 식인성(food-borne) 질병이 발생했을 때 현재는 공급망에 관여하는 협력 업체가 수십 군데여서 원인을 파악하기 쉽지 않다. 반면 블록체인을 이용하면 출처와 신뢰를 보장하기 때문에 질병의 원인을 제공한 특정 딸기의 원산지를 파악할 수 있다. 드리스콜스는 IBM과 협력해 생산에서 판매까지 과일 추적이 가능한 블록체인 솔루션을 개발하고 있다.

쿨런은 "전체 공급망을 보면 어느 한 주체가 식품과 관련된 통합된 신뢰성을 갖고 있지 않다. 안전 문제가 생겼을 때 추적하기가 어려운 것도 이 때문이다. 반면 블록체인을 이용하면 상황이 달라질 수 있다. 예를 들어 특정 딸기의 인증, 예컨대 유기농 또는 공정 거래 여부를 확인해 안전성을 검증할 수 있다"라고 말했다.

쿨런은 장기적으로 유전 시장 정보와 IoT 데이터처럼 블록체인 데이터를 대형 분석 클라우드 솔루션에서 처리하고 분석하는 것도 가능할 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 드리스콜스는 자사의 연구 개발, 사업 활동, 공급망에 대한 전체적인 가시성을 확보할 수 있다. 이런 시스템이 구축되면 드리스콜스의 직원은 IT의 도움 없이도 정형, 비정형 데이터에 대한 질의와 접근이 가능하다. 그만큼 전사적인 의사 결정 속도가 더 빨라진다.

단, 아직은 이를 위해 풀어야 할 문제가 많다. 대표적인 것이 '폐회로 문제(closed-loop challenge)'다. 연구개발 부서에서 생성한 데이터를 회사 내 더 다양한 부서에서 활용할 수 있도록 지원하는 것이다. 쿨런은 "(묘목) 원산지와 산출량에 대한 정보, 공급망에서 일어난 일과 고객 피드백 단계에 이르기까지 고객 수준에서 일어난 일에 대한 정보를 다양하게 수집해 그 상관 관계를 분석하면 의사 결정에 큰 도움이 된다. 이를 통해 폐회로 문제도 해결할 수 있을 것으로 보고 있다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
2018.02.02

"더 맛있고 안전한 딸기 만든다"··· 드리스콜스의 'AI·블록체인' 활용법

Clint Boulton | CIO
농업 기업은 더 맛이 좋고 오래 가는 과일과 채소를 생산하기 위해 노력해 왔다. 옥수수든 딸기든 모든 농산물은 수확하는 순간부터 가치가 떨어지기 때문이다.



매출 35억 달러 규모의 딸기 묘목 기업인 '드리스콜스(Driscoll's)'는 더 강한 묘목을 생산하고 유통 구조를 개선하기 위해 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT), 블록체인(blockchain) 등 신기술을 적극 활용하고 있다.

드리스콜스는 딸기, 블루베리, 블랙베리, 라즈베리 등 베리 종류의 묘목을 개발해 미주, 뉴질랜드, 중국, 호주 등 전 세계 재배자에게 임대한다. 이후 재배자가 생산한 딸기를 넘겨 받아 월마트(Walmart), 홀푸드(Whole Foods), 크로거(Kroger) 등 여러 소매업체에 판매한다.

짧은 유통 기한 문제 해결
드리스콜스에 가장 어려운 과제는 짧은 유통 기한이다. 성수기에는 매주 최대 3000만 파운드에 달하는 딸기를 받아 냉장, 출하해야 하기 때문이다. 유통 센터에 도착한 과일 중 75%가 당일 출고되지 않으면 공급망에 병목이 발생할 위험이 있었다. 게다가 백분병균(powdery mildew)과 같은 환경적 요소는 전체 딸기 묘목에 큰 위협이 되므로, 더 회복력이 뛰어난 묘목을 재배하는 것이 무엇보다 중요했다.

강한 묘목을 찾아 테스트를 거쳐 생산하려면 수년의 시간과 방대한 분량의 데이터, 그리고 분석 작업이 필요하다. 드리스콜스의 CIO 톰 쿨런은 "AI와 ML 기반 분석을 통해 데이터의 패턴을 더 신속히 찾아내 발굴, 개발 단계를 줄이고 제품 출하 시간을 앞당길 수 있다"라고 말했다.

이 핵심에는 분자 분석이 있다. 연구자가 맛이나 품질을 향상할 수 있는 유전적 특성을 파악하거나 백분병균, 병충해 등 질병이나 환경적 요소에 덜 영향을 받는 묘목을 찾아내는 것이다. 이렇게 하려면 수백 만 개에 달하는 데이터 지점을 분석해 유전 데이터에서 패턴을 찾아야 한다.

이 데이터를 분석하기 위해 쿨런은 데이터 레이크(data lake)를 구축했다. 드리스콜스 직원은 업무 분석가부터 데이터 과학자까지 이 데이터 레이크에서 질의할 수 있다. 쿨런은 "어떻게 하면 분석에 몇 달 걸리지 않고도 데이터 과학자 뿐만 아니라 일반 직원도 데이터 레이크를 분석할 수 있을까를 고민한 결과였다"라고 말했다.

드리스콜스는 이 분석 작업을 더 개선하기 위해 퍼블릭 클라우드 서비스 도입도 검토하고 있다. 클라우드가 매력적인 이유는 명확하다. 분석에 필요한 방대한 인프라를 직접 구축하지 않고도 대량의 컴퓨팅 파워를 빌려 유전 데이터를 처리할 수 있다. 올해는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)와 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 퍼블릭 클라우드를 테스트할 예정이다.

쿨런이 구상하는 플랫폼은 궁극적으로 드리스콜스의 공급망 데이터도 관리해야 한다. 예를 들면, 드리스콜스는 과일을 운송하는 트럭 냉각기에 블루투스(Bluetooth)를 지원하는 GPS 센서 수백 대의 설치했다. 여기서 위치와 시간, 온도, 습도 데이터를 수집하고 있다. 온도가 너무 높아지면 경보가 전달돼 운전사가 과일이 상하기 전에 조처를 할 수 있다. 쿨런은 "딸기는 더워졌다가 식을 때마다 품질이 떨어진다. 따라서 시간과 온도 관리가 매우 중요하다"라고 말했다.

현재 드리스콜스는 이러한 정보를 포털을 통해 접근하고 있다. 지리정보 소프트웨어로 포탈 지도 상에 트럭을 표시해준다. 그러나 쿨런은 궁극적으로는 이 정보를 미래 분석 플랫폼에 통합해 새로운 통찰을 얻고자 한다.


블록체인은 거짓말을 안한다
드리스콜스는 불변의 디지털 장부 기술인 블록체인에도 주목하고 있다. 예를 들어 식인성(food-borne) 질병이 발생했을 때 현재는 공급망에 관여하는 협력 업체가 수십 군데여서 원인을 파악하기 쉽지 않다. 반면 블록체인을 이용하면 출처와 신뢰를 보장하기 때문에 질병의 원인을 제공한 특정 딸기의 원산지를 파악할 수 있다. 드리스콜스는 IBM과 협력해 생산에서 판매까지 과일 추적이 가능한 블록체인 솔루션을 개발하고 있다.

쿨런은 "전체 공급망을 보면 어느 한 주체가 식품과 관련된 통합된 신뢰성을 갖고 있지 않다. 안전 문제가 생겼을 때 추적하기가 어려운 것도 이 때문이다. 반면 블록체인을 이용하면 상황이 달라질 수 있다. 예를 들어 특정 딸기의 인증, 예컨대 유기농 또는 공정 거래 여부를 확인해 안전성을 검증할 수 있다"라고 말했다.

쿨런은 장기적으로 유전 시장 정보와 IoT 데이터처럼 블록체인 데이터를 대형 분석 클라우드 솔루션에서 처리하고 분석하는 것도 가능할 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 드리스콜스는 자사의 연구 개발, 사업 활동, 공급망에 대한 전체적인 가시성을 확보할 수 있다. 이런 시스템이 구축되면 드리스콜스의 직원은 IT의 도움 없이도 정형, 비정형 데이터에 대한 질의와 접근이 가능하다. 그만큼 전사적인 의사 결정 속도가 더 빨라진다.

단, 아직은 이를 위해 풀어야 할 문제가 많다. 대표적인 것이 '폐회로 문제(closed-loop challenge)'다. 연구개발 부서에서 생성한 데이터를 회사 내 더 다양한 부서에서 활용할 수 있도록 지원하는 것이다. 쿨런은 "(묘목) 원산지와 산출량에 대한 정보, 공급망에서 일어난 일과 고객 피드백 단계에 이르기까지 고객 수준에서 일어난 일에 대한 정보를 다양하게 수집해 그 상관 관계를 분석하면 의사 결정에 큰 도움이 된다. 이를 통해 폐회로 문제도 해결할 수 있을 것으로 보고 있다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
X