알고보면 쓸모 있는
알아두면 쓸모 있는 지식. 이번 공간정보 알쓸신잡에서는 에그 테크 그리고 라이다와 레이더에 대해 알아본다.
新 잡다한 지식
Writer. 편집실
에그 테크가 주목받는 이유
농업과 ICT를 융합한 ‘에그 테크(Ag Tech : Agricultural Technology)가 주목받고 있다. 최근 구글의 모회사인 알파벳, 마이크로소프트, 소프트뱅크, 알리바바 등 세계적으로 굵직굵직한 기업들이 농업 분야에 투자를 하겠다고 나섰다. 언뜻 보기에 첨단 신기술이 아니고 시장도 정해져 있어 보이는 곳에 이렇게 거대 기업들이 투자에 나서는 것을 무슨 까닭일까?
가장 큰 이유는 농업 분야가 시장성이 있기 때문이다. 일단 주목해 봐야할 것은 인구다. 세계 인구는 1804년에 10억 명을 돌파했고, 1927년에 20억 명을 기록했다. 그러다 1960년에는 30억 명을, 1987년에는 50억 명을 돌파했다. 통계리서치 사이트인 wordmeters에 따르면 2018년 12월 현재 전세계 인구는 76억 6,676만 명이다. 불과 100년도 되지 않는 기간 동안 전세계 인구는 3배 이상 늘었다. 인구는 지금도 무섭게 증가하고 있다. 2050년도 되기 전에 전세계 인구는 90억명을 넘어설 것으로 전망된다. 그에 비해 식량을 생산할 수 있는 경작지의 면적은 지구온난화와 산업화 등으로 계속 줄어들고 있다. 우리나라도 경작지 면적이 매년 1%내외로 줄어들고 있는 것이 현실이다. 유엔식량농업기구는 2050년까지 70%의 식량 증산이 필요할 것이라는 분석을 내놓은 바 있다.
여기에 대안으로 떠오르고 있는 것이 에그 테크다. 농업에서도 빅데이터, 인공지능과 같은 첨단 기술을 융합하여 생산성을 끌어올릴 수 있다는 판단이다. 정밀 농업이나 수직농장과 같이 제한된 경지면적에서 최대의 생산성을 이끌어 내는 방법이 핵심이다. 정밀 농업은 ICT를 활용해 비료, 물, 노동력 등 투입자원을 최소화하는 방법이다. 첨단 기기를 활용하는 방식도 활용된다. 드론으로 비료를 살포하고, 전자파로 해충을 박멸하며, 인력 투여 없이 기계가 자동으로 수확하는 기술 등이 활용된다. 경지면적을 획기적으로 확충하는 방법도 쓰인다. 땅 위에서의 경작만이 아니라 층층이 건물을 올리는 수직농장이 주목받는다. 여기에서는 기후, 일조, 토양, 온도, 습도 등에 따른 수확량 정보를 대량으로 축적하고 이를 분석하여 최적의 재배 조건을 조성하며 최대의 생산성을 노린다.
한편 식품의 전자상거래도 에그 테크의 핵심 분야이다. 그간 식품은 유통기간이 짧고 냉장 유통을 필요로 하는 등 전자상거래를 하기에는 장애요인이 많았다. 그러나 새로운 배송수단의 등장과 빅데이터의 활용으로 인해 배송 시간이 획기적으로 줄어들었다. 2018년 IResearch에 따르면 2017년 중국의 신선식품 전자상거래는 전년 대비 59.7% 증가했다.
자율주행차의 눈, 레이더(Radar)와 라이다(Lidar)
자율주행차량 관련 기술이 발달하면서 우리는 새로운 상상을 하게 됐다. 그러면서 특정한 단어를 자주 듣게 됐다. 바로 레이더와 라이다다. 자율주행차의 눈이라고 불리는 두 장치는 비슷한 발음과 기능 때문에 구분이 쉽지 않다. 이 두 장치는 어떤 부분이 다를까?
레이더(Radar)는 ‘Radio Detecting And Ranging’의 약자다. 비행기가 나오는 영화에서 자주 들을 수 있던 단어다. 허공에 전자파를 발사해 어떤 물체에 부딪혀 돌아오는 반사파를 측정하여 물체와의 거리, 방향, 고도 등을 알아내는 장치다.
라이다(Lidar)는 ‘Light Detection And Ranging’의 약자다. 전자파 대신에 레이저를 발사하고 주위의 대상물체에 반사되어 돌아오는 빛을 측정함으로써 그 주변의 모습을 정밀하게 그려내는 장치다. 레이저 레이다 또는 3차원 스캐너라고도 불린다.
두 가지 모두 반사파를 측정하여 물체를 파악한다는 점에서 공통점이 있지만, 라이다는 전파(Radio) 대신 레이저(Light)를 활용한다는 점에 차이가 있다. 물체에 반사되어 되돌아오는 것을 측정한다는 원리는 같지만 두 장치는 빛과 전파라는 활용 매개가 다르기 때문에 장점과 단점이 명확하게 갈린다. 우선 라이다는 적외선과 가시광선에 가까운 파장을 활용한다. 맨눈으로 식별 가능한 것들을 기계적으로 식별할 수 있다. 더욱이 작은 파장으로 인해 입자와 같이 작은 물질까지 감지할 수 있다.
하지만 레이더는 적외선보다 약간 긴 파장의 전파를 활용한다. 도달거리가 긴 파장으로 인해 멀리까지 관찰할 수 있지만 상대적으로 작은 물질은 감지하기 어렵다. 또 레이더는 전파의 직진성, 반사성, 투과성으로 인해 눈, 비, 황사와 같이 기상악조건에서 우수하게 작동한다. 이에 비해 라이다는 눈, 비, 황사와 같은 조건에서는 반사되는 빛이 많아져서 원하는 물체를 제대로 감지하기 어렵다.
이러한 특성 때문에 두 장치는 각각의 활용도가 다르다. 레이더는 멀리 떨어진 물체를 파악하기 좋고, 기상악조건에서도 견딜 수 있다는 장점이 크게 부각된다. 라이다는 정밀한 측정과 공간해상도가 좋다. 물체의 형태를 빠르고 입체적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다.
자율주행차량에서는 이러한 장점과 단점을 모두 조합하는 것이 추세다. 악조건에서 가동할 수 있는 레이더와 정밀한 측정이 가능한 라이다를 모두 활용하여 자율주행에 적합한 자율주행 시스템을 구현하는 것이다. 한편 결정적으로 두 장치는 가격적으로 큰 차이가 있다. 레이더는 가격 부담이 크지 않지만 라이다는 수천만 원을 호가한다. 때문에 레이더는 전후 좌우면으로 장착하면서도 라이다는 1대만 장착하는 차량이 많다.
알고보면 쓸모 있는
알아두면 쓸모 있는 지식. 이번 공간정보 알쓸신잡에서는 에그 테크 그리고 라이다와 레이더에 대해 알아본다.
新 잡다한 지식
Writer. 편집실
에그 테크가 주목받는 이유
농업과 ICT를 융합한 ‘에그 테크(Ag Tech : Agricultural Technology)가 주목받고 있다. 최근 구글의 모회사인 알파벳, 마이크로소프트, 소프트뱅크, 알리바바 등 세계적으로 굵직굵직한 기업들이 농업 분야에 투자를 하겠다고 나섰다. 언뜻 보기에 첨단 신기술이 아니고 시장도 정해져 있어 보이는 곳에 이렇게 거대 기업들이 투자에 나서는 것을 무슨 까닭일까?
가장 큰 이유는 농업 분야가 시장성이 있기 때문이다. 일단 주목해 봐야할 것은 인구다. 세계 인구는 1804년에 10억 명을 돌파했고, 1927년에 20억 명을 기록했다. 그러다 1960년에는 30억 명을, 1987년에는 50억 명을 돌파했다. 통계리서치 사이트인 wordmeters에 따르면 2018년 12월 현재 전세계 인구는 76억 6,676만 명이다. 불과 100년도 되지 않는 기간 동안 전세계 인구는 3배 이상 늘었다. 인구는 지금도 무섭게 증가하고 있다. 2050년도 되기 전에 전세계 인구는 90억명을 넘어설 것으로 전망된다. 그에 비해 식량을 생산할 수 있는 경작지의 면적은 지구온난화와 산업화 등으로 계속 줄어들고 있다. 우리나라도 경작지 면적이 매년 1%내외로 줄어들고 있는 것이 현실이다. 유엔식량농업기구는 2050년까지 70%의 식량 증산이 필요할 것이라는 분석을 내놓은 바 있다.
여기에 대안으로 떠오르고 있는 것이 에그 테크다. 농업에서도 빅데이터, 인공지능과 같은 첨단 기술을 융합하여 생산성을 끌어올릴 수 있다는 판단이다. 정밀 농업이나 수직농장과 같이 제한된 경지면적에서 최대의 생산성을 이끌어 내는 방법이 핵심이다. 정밀 농업은 ICT를 활용해 비료, 물, 노동력 등 투입자원을 최소화하는 방법이다. 첨단 기기를 활용하는 방식도 활용된다. 드론으로 비료를 살포하고, 전자파로 해충을 박멸하며, 인력 투여 없이 기계가 자동으로 수확하는 기술 등이 활용된다. 경지면적을 획기적으로 확충하는 방법도 쓰인다. 땅 위에서의 경작만이 아니라 층층이 건물을 올리는 수직농장이 주목받는다. 여기에서는 기후, 일조, 토양, 온도, 습도 등에 따른 수확량 정보를 대량으로 축적하고 이를 분석하여 최적의 재배 조건을 조성하며 최대의 생산성을 노린다.
한편 식품의 전자상거래도 에그 테크의 핵심 분야이다. 그간 식품은 유통기간이 짧고 냉장 유통을 필요로 하는 등 전자상거래를 하기에는 장애요인이 많았다. 그러나 새로운 배송수단의 등장과 빅데이터의 활용으로 인해 배송 시간이 획기적으로 줄어들었다. 2018년 IResearch에 따르면 2017년 중국의 신선식품 전자상거래는 전년 대비 59.7% 증가했다.
자율주행차의 눈, 레이더(Radar)와 라이다(Lidar)
자율주행차량 관련 기술이 발달하면서 우리는 새로운 상상을 하게 됐다. 그러면서 특정한 단어를 자주 듣게 됐다. 바로 레이더와 라이다다. 자율주행차의 눈이라고 불리는 두 장치는 비슷한 발음과 기능 때문에 구분이 쉽지 않다. 이 두 장치는 어떤 부분이 다를까?
레이더(Radar)는 ‘Radio Detecting And Ranging’의 약자다. 비행기가 나오는 영화에서 자주 들을 수 있던 단어다. 허공에 전자파를 발사해 어떤 물체에 부딪혀 돌아오는 반사파를 측정하여 물체와의 거리, 방향, 고도 등을 알아내는 장치다.
라이다(Lidar)는 ‘Light Detection And Ranging’의 약자다. 전자파 대신에 레이저를 발사하고 주위의 대상물체에 반사되어 돌아오는 빛을 측정함으로써 그 주변의 모습을 정밀하게 그려내는 장치다. 레이저 레이다 또는 3차원 스캐너라고도 불린다.
두 가지 모두 반사파를 측정하여 물체를 파악한다는 점에서 공통점이 있지만, 라이다는 전파(Radio) 대신 레이저(Light)를 활용한다는 점에 차이가 있다. 물체에 반사되어 되돌아오는 것을 측정한다는 원리는 같지만 두 장치는 빛과 전파라는 활용 매개가 다르기 때문에 장점과 단점이 명확하게 갈린다. 우선 라이다는 적외선과 가시광선에 가까운 파장을 활용한다. 맨눈으로 식별 가능한 것들을 기계적으로 식별할 수 있다. 더욱이 작은 파장으로 인해 입자와 같이 작은 물질까지 감지할 수 있다.
하지만 레이더는 적외선보다 약간 긴 파장의 전파를 활용한다. 도달거리가 긴 파장으로 인해 멀리까지 관찰할 수 있지만 상대적으로 작은 물질은 감지하기 어렵다. 또 레이더는 전파의 직진성, 반사성, 투과성으로 인해 눈, 비, 황사와 같이 기상악조건에서 우수하게 작동한다. 이에 비해 라이다는 눈, 비, 황사와 같은 조건에서는 반사되는 빛이 많아져서 원하는 물체를 제대로 감지하기 어렵다.
이러한 특성 때문에 두 장치는 각각의 활용도가 다르다. 레이더는 멀리 떨어진 물체를 파악하기 좋고, 기상악조건에서도 견딜 수 있다는 장점이 크게 부각된다. 라이다는 정밀한 측정과 공간해상도가 좋다. 물체의 형태를 빠르고 입체적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다.
자율주행차량에서는 이러한 장점과 단점을 모두 조합하는 것이 추세다. 악조건에서 가동할 수 있는 레이더와 정밀한 측정이 가능한 라이다를 모두 활용하여 자율주행에 적합한 자율주행 시스템을 구현하는 것이다. 한편 결정적으로 두 장치는 가격적으로 큰 차이가 있다. 레이더는 가격 부담이 크지 않지만 라이다는 수천만 원을 호가한다. 때문에 레이더는 전후 좌우면으로 장착하면서도 라이다는 1대만 장착하는 차량이 많다.
