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지난달 29일 찾은 강원·춘천 곤충 스마트 팩토리팜은 거대한 ‘애벌레 농장’이었다. 사육 상자마다 갈색 밀웜(갈색거저리 유충) 수천 마리가 사료 가루 사이로 몸을 겹친 채 꿈틀거렸고, 이런 상자 수백 개가 작업장에 쌓여 있었다.
예전 같으면 최소 수십 명의 인력이 마스크와 작업복을 착용하고 일해야 하는 환경이지만, 이곳은 사람의 그림자도 보이지 않았다. 여기저기 ‘윙’ 하는 소리와 함께 로봇 팔이 바쁘게 움직이며 벌레가 담긴 상자를 여기저기 들어 옮겼다.
밀웜의 크기와 상태를 분석하는 일은 인공지능(AI)이 담당했다. 통합 관제실 화면에는 밀웜이 빽빽하게 모인 사진이 떠 있었고, 그 아래에는 박스 번호와 검사 시각, 개체 수가 나열됐다. 카메라에 잡힌 밀웜의 몸길이는 밀리미터(㎜) 단위의 숫자로 표시됐다. 평균 길이 항목에는 ‘24.9㎜’ ‘32.1㎜’ 같은 수치가 기록돼 있었다. 오랜 사육 경험을 가진 농부가 눈으로 가늠하던 곤충의 성장을 AI가 읽어내는 모습이었다.
관제실의 다른 화면에는 사육실 온도 27.3도, 습도 58.5%, 이산화탄소 농도 403ppm이 표시됐다. 날짜별 환경 변화가 촘촘한 그래프로 나타났다.
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이곳에서 생산한 곤충은 식품 및 사료, 화장품 재료까지 광범위하게 쓰인다.
◇수억 마리 곤충 사육에 ‘제조 AI’ 접목
지난달 8일 LG CNS가 강원특별자치도 곤충산업센터에 구축한 시설이다. 각종 제조 공장에서 축적한 품질 검사와 공정 자동화 기술을 곤충 사육에 적용했다. 센터 측은 연간 최대 생산 능력이 1000t이라고 했다. 곤충 개체 수로 환산하면 약 80억~90억마리 규모다.
그동안 곤충 사육은 농가마다 소량 생산하는 방식이었다. 오래 일한 사람의 눈썰미에 기대어 품질 관리를 하다 보니 대량화가 쉽지 않았다. 일하는 사람이 곤충의 크기와 빛깔, 움직임을 살피며 병들거나 죽은 것을 손수 골라내야 했기 때문이다.
이곳에선 그럴 필요가 없다. 카메라 영상을 통해 대상을 인식하고 분석하는 ‘비전 AI’ 기술을 적용, 영상 속 밀웜의 평균 길이, 개체 수, 가장 짧은 것과 가장 긴 것까지 헤아린다. 밀웜의 빛깔과 움직임을 살펴 불량 개체를 판별하고 최적의 출하 시.을 산출하는 기능도 적용했다.
◇농가에서 고객사까지 이력 추적… 화장품·미래 식품 원료
농가에서 들여온 곤충은 먹이와 수분을 공급한 뒤 사육실로 보낸다.
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곤충은 성장 단계에 따라 다음 사육실과 출하실로 이동하고, 골라내고 무게를 달고 검사한 뒤 손질 과정을 거친다. 상자는 기계가 알아서 옮기고, 언제 다음 단계로 넘길지는 AI가 분석해 정하는 식이다.
이렇게 대량 생산한 곤충은 단백질과 지방 등을 활용하는 산업 원료로 공급한다. 건조·분쇄한 밀웜은 식품·사료용 분말로, 추출한 기름은 화장품 재료 등으로 쓰인다. 한미양행·오엠오와 손잡고 환자용 식품(메디푸드) 등으로 시장을 넓힐 계획이다, 장기적으로 우주 식량으로 쓸 가능성도 있다.
고객사마다 원하는 단백질·지방 함량이 다른 만큼 맞춤 생산도 추진한다. 성장 단계와 먹이·환경에 따른 성분 변화를 데이터로 축적해 요구 품질에 맞춰 사육 조건과 출하 시。을 조정하겠다는 것이다.
이곳은 곤충을 투입해 설비를 돌리며 기르는 조건을 맞춰가는 첫 단계를 밟고 있다. 사육 기간과 밀도, 먹이 공급량, 온도와 습도에 따라 곤충이 어떻게 자라는지 자료를 모아 가장 알맞은 환경과 설비 운영법을 찾는다. 석영식 곤충산업센터장은 “향후 AI가 생육 상태에 맞춰 설비까지 직접 제어하도록 고도화할 계획”이라며 “축적한 생육 데이터를 농가와 공유하고 분변토와 탈피 껍질 등 부산물을 비료·소재로 활용하는 방안도 추진하겠다”고 했다.
박스 번호와 검사
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