AWS IoT 서비스를 활용한 닥터애그의 통합 스마트팜 플랫폼 구축 사례

버섯 스마트팜 비즈니스를 선도하는 닥터애그(Doctor AG)는 단순한 버섯 생산 기업을 넘어 농업기술기업(AgTech Company)으로 빠르게 전환하고 있는 국내 대표 농업회사법인입니다.

앵커에퀴티파트너스 포트폴리오 기업인 닥터애그는 버섯 종균 생산부터 배지 제조·재배·유통까지 전 과정을 직접 통합 관리하는가 동시에 스마트팜 솔루션을 독자적으로 기획·개발·운영하는 국내 유일 수준의 사례를 구현하고 있습니다.

팽이버섯·새송이버섯·표고버섯·느타리버섯 등의 맞춤형 생산 프로세스를 갖춰 품질과 효율 극대화를 통한 버섯 산업 전반의 경쟁력 향상과 비용 절감을 실현하고 있습니다. 주력 품목인 팽이버섯을 포함해 전체 버섯 생산을 연간 28,300톤 생산을 달성하고 있으며, 새송이버섯, 표고버섯, 느타리버섯 등 다양한 버섯 품종까지 생산 영역을 확장하며 종합 버섯 전문기업으로서의 입지를 공고히 하고 있습니다.

최근 닥터애그 스마트본부는 IoT 센서 기반 실시간 환경 모니터링부터 AI 기반 생육 예측 분석까지, 각 공정별 데이터 수집·분석이 가능한 통합 버섯 스마트팜 솔루션을 자체 개발·운영하고 있습니다. 특히 전문화된 모듈을 통해 종균 접종부터 수확까지 전 과정의 데이터화, 디지털화를 구현했으며, 모바일 기반 원격 제어 시스템으로 농장 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한 오픈소스나 사설 서버가 아닌 AWS 클라우드 인프라라는 글로벌 스탠다드를 도입함으로써 보안, 안정성, 확장성 모두에서 선진 농업 인프라를 구현하여 농업 현장의 디지털 전환을 가속화하고 있습니다.

이러한 기술 혁신을 바탕으로 닥터애그는 농업과 스마트팜 IT의 융합을 통해 스마트 농업 생태계를 선도하는 기업으로서 업계 패러다임을 이끄는 디지털 혁신을 실현하며, 고도화된 스마트 농업 솔루션 기업으로 빠르게 도약하고 있습니다.

해결해야 할 문제 상황

닥터애그가 직면한 가장 큰 문제는 다양한 제조사의 Legacy 스마트팜 장비들을 운영하면서 발생하는 데이터 관리의 복잡성이었습니다. 각 장비 제조사마다 서로 다른 홈페이지나 API를 통해서만 데이터에 접근할 수 있었고, 심지어 일부 장비는 데이터 취합 자체가 불가능한 상황이었습니다.

더 심각한 문제는 이러한 데이터들이 외부 업체에 노출되면서 보안 이슈가 발생하고, 닥터애그가 직접 데이터를 관리할 수 없다는 점이었습니다. 각각의 데이터 형태가 모두 달라서 개발 리소스도 많이 소요되었고, 일부 Legacy 장비의 경우 웹 인터넷 기반이었습니다. 따라서 농가에서 인터넷 설치, 센서 설치, 센서 데이터 취합 장비 설치까지 모두 해야 해서 비용적으로도 큰 부담이 되었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 닥터애그는 두 가지 핵심 방향을 설정했습니다. 첫 번째는 ‘Single Access Point System’으로, 단일 시스템을 통해 모든 센서 데이터를 동일한 규격으로 취합하고 기존 DB에 통합할 수 있는 시스템을 구축하는 것이었습니다. 두 번째는 ‘Easy Deployment’로, 하드웨어만 잘 준비되어 있다면 한 번의 방문 설치로 추가적인 방문 없이 배포와 수정이 가능한 시스템을 만드는 것이었습니다.

기술 현황 파악 및 접근 방법 기획

닥터애그는 회사 내 장비와 현행 스마트팜 장비 프로토콜의 공통점을 찾아 해결책을 모색했습니다. 분석 결과, 대부분의 장비가 Modbus 통신 기반이거나 LoRa 기반 장비를 사용하고 있다는 것을 발견했습니다.

Modbus 통신 프로토콜은 1979년에 발표된 산업 표준으로서 안정성이 검증되어 대부분의 산업·농업용 장비에서 기본으로 채택되고 있습니다. 최신 고속 프로토콜을 지원하는 장비들도 호환성을 확보하기 위해 Modbus 인터페이스를 부가적으로 제공할 만큼 범용성이 높습니다.

LoRa의 경우 고전력효율을 가진 통신 방식으로, 길게는 5년까지 온도, 습도, CO2를 취합할 수 있어 미국과 유럽 등지에서 특히 많이 사용되는 통신 프로토콜입니다.

닥터애그는 이 두 프로토콜을 공통으로 지원하는 시스템을 직접 구성해 각 장비 개발사의 API, 홈페이지, DB 등에 의존하지 않고 독립적인 데이터 관리 및 시스템 관리를 할 수 있도록 했습니다.

AWS IoT 기반 아키텍처

닥터애그는 다양한 대안을 검토한 끝에 AWS IoT 서비스들을 활용한 아키텍처를 선택했습니다.

가장 먼저 각 장비별로 온프렘 프로그램을 직접 개발하는 방안도 고려했지만, 현재 가용해야 하는 장비가 4개 회사의 제품으로 모두 개발이 가능한 상황이 아니었습니다. 각 회사에서 직접 프로그램을 개발하려면 많은 비용과 시간이 들었으며, 유지보수 및 안정성 관점에서도 이슈가 있었습니다.

직접 IoT 서버 및 현장 데이터 수집 프로그램을 개발하는 방안도 검토했지만, 안정성 높은 IoT 서버를 구성하기에는 높은 난이도가 있었고, 현장의 데이터 수집 프로그램을 직접 개발하기에는 장기적인 차원에서 유지보수에서 어려움이 예상 되었었습니다.

최종적으로 구축한 시스템은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다. 데이터 수집 장비로는 Modbus 장비와 LoRa 장비 및 LoRa 게이트웨이를 사용했습니다. 나아가 AWS IoT Greengrass는 Modbus 장비의 데이터를 읽어서 IoT Topic에 데이터를 올리거나 AWS IoT Device Shadow service를 통해서 Modbus 장비를 제어하는 역할을 담당합니다.

AWS IoT Device Shadows는 Greengrass로 원격 제어 및 원격 제어 결과 확인용으로 사용되며, AWS IoT Core for LoRaWAN은 LoRa 장비 설정을 간편하게 해주고 LoRa 장비를 관리합니다. AWS IoT Topics는 Greengrass 및 LoRaWAN의 제어를 담당하고, Amazon Kinesis는 IoT Topic으로 들어온 데이터를 무결성 있고 안정적으로 누적해주는 서비스로 활용했습니다. AWS Lambda는 Amazon Kinesis로 누적된 데이터를 스마트팜 솔루션 DB로 전송하는 역할을 하며, Amazon RDS는 개발해둔 스마트팜 솔루션 DB(PostgreSQL)로 사용됩니다.

데이터 플로우 및 제어 시스템

1. LoRA Sensor

LoRa 센서의 경우 5분마다 온도, 습도, CO2 데이터를 LoRa Gateway로 전송하고, Gateway는 이를 AWS IoT Core for LoRaWAN으로 전달합니다. LoRaWAN 서비스는 수신된 데이터를 디코딩하여 IoT Core Topic에 JSON 형태로 발행하고, 이는 Amazon Kinesis로 전달되어 AWS Lambda 함수에서 배치 처리된 후 Amazon RDS로 구성된 DB에 전송합니다.

2. Modubs Sensor

Modbus 장비의 경우 AWS Greengrass가 1분마다 장비로부터 데이터를 읽어와 IoT Core Topic에 발행합니다. 이 데이터 역시 Amazon Kinesis를 거쳐 AWS Lambda에서 처리되어 Amazon RDS에 저장되는 동일한 파이프라인을 따릅니다.

원격 제어의 경우 사용자가 웹이나 모바일 앱을 통해 CO2 설정값을 변경하면, WAS(Web Application Server)가 AWS IoT Core Device Shadow의 desired 상태를 업데이트합니다. AWS IoT Greengrass는 이 변경사항을 감지하고 해당 PLC나 컨트롤러에 Modbus 명령을 전송하여 실제 장비를 제어합니다. 제어가 완료되면 Greengrass는 Device Shadow의 reported 상태를 업데이트하여 제어 결과를 확인할 수 있게 합니다.

AWS 서비스를 통한 아키텍처 활용 효과

AWS의 IoT 서비스들: AWS IoT Core, Greengrass, LoRaWAN, Device Shadow

닥터애그는 AWS IoT Core를 중심으로 한 통합 IoT 플랫폼을 구축했습니다. Single Access Point System을 통해 다양한 회사의 Modbus 장비(PLC)와 LoRa 센서가 모두 IoT Topic과 Shadow 한 곳으로 수집되고 제어될 수 있게 되었습니다.

Easy Deployment 측면에서도 큰 효과를 얻었습니다. AWS IoT Greengrass 게이트웨이를 1회 설치한 후에는 OTA(Over-The-Air) 업데이트로 기능 수정과 확장이 가능해져 추가 방문이 불필요해졌습니다. AWS IoT Core for LoRaWAN 서비스는 게이트웨이만 설치하면 센서 등록과 설정이 콘솔 수준으로 단순화되어 배포 과정을 크게 간소화했습니다.

AWS IoT Core Device Shadow 기반 원격 제어를 통해 CO₂ 설정 등 현장 PLC 값을 웹이나 WAS에서 즉시 변경하고 피드백을 확인할 수 있게 되었습니다. 가장 중요한 성과는 각 장비사가 가진 홈페이지나 API 대신 닥터애그의 AWS 환경에 데이터를 완전히 집중시켜 장비 벤더의 의존성을 제거한 것입니다.

실제 현장에서의 비즈니스 임팩트는 매우 구체적으로 나타났습니다. 기존에 직원들이 농장을 직접 방문하여 수기로 수 시간 동안 20 동 가까이의 센서 값을 기록하고 엑셀로 정리하던 업무가 완전히 자동화되었습니다. 데이터 수집과 공유 과정이 실시간으로 이루어지게 되었습니다. 또한 온도나 CO2 등 환경 이상 상황을 즉시 감지하고 알림을 받을 수 있게 되어 신속한 대응이 가능해졌으며, 이를 통해 버섯 생육 환경의 안정성이 크게 향상되었습니다. 농장별 환경 데이터의 실시간 모니터링을 통해 품종별 최적 재배 환경을 데이터 기반으로 도출할 수 있게 되어 품질 관리 체계도 한층 고도화되었습니다.

결과적으로 공장별, 버섯 품종별 센서 데이터가 하나의 스키마로 RDS에 누적되고, 장비 추가나 교체 시 코드 수정 없이 설정만으로 연동이 가능해졌으며, 현장 유지보수 작업과 개발 리소스가 대폭 절감되면서 보안과 데이터 관리권을 확보할 수 있었습니다.

이러한 시스템 구축을 통해 닥터애그는 공장별, 버섯 품종별 센서 데이터가 하나의 스키마로 Amazon RDS에 누적되는 통합 데이터 관리 체계를 확립했습니다. 장비를 추가하거나 교체할 때도 코드 수정 없이 설정만으로 연동이 가능해져 확장성이 크게 향상되었습니다. 현장 유지보수 작업과 개발 리소스가 대폭 절감되었고, 보안과 데이터 관리권을 완전히 확보할 수 있게 되었습니다.

데이터 수집 파이프라인 : Amazon Kinesis Data Firehose/Streams → Lambda → Amazon RDS와 Amazon S3

Amazon Kinesis(Streams/Firehose)를 통해 IoT Topic에서 들어온 메시지를 무결성 있게 버퍼링하고 배치 처리할 수 있었습니다. AWS Lambda는 파이프라인 중 ETL 작업을 담당하여 Amazon Kinesis에서 배치로 받은 데이터를 변환한 후 Smartfarm DB인 Amazon RDS for PostgreSQL로 INSERT 합니다.

Amazon S3 내 Raw 데이터를 위한 버킷과 변환된 데이터 (Transform)를 위한 버킷은 Amazon Kinesis Firehose가 원본과 가공 데이터를 자동 보관해 장기 분석 자료를 확보할 수 있게 해줍니다. Amazon Kinesis의 체크포인트와 AWS Lambda 함수 트랜잭션을 통한 Exactly-once 처리 흐름으로 중복이나 누락 없이 데이터를 기록할 수 있었습니다.

결과적으로 LoRa와 Modbus 모든 센서 값이 실시간으로 DB와 S3에 저장되면서 데이터 손실이 없는 시스템을 구현할 수 있었습니다. 원본 로그가 Amazon S3에 장기간 저장되어 품종, 환경, 수량 관계 분석 등 고급 분석에 즉시 활용할 수 있게 되었고, 배치 주기나 스키마 변경을 단 하나의 코드 파일 교체로 해결할 수 있어 운영 부담이 최소화되었습니다.

향후 발전 계획

닥터애그는 현재 구축한 시스템을 기반으로 더욱 고도화된 스마트팜 솔루션을 개발할 계획입니다.

실시간 이상 징후 분석 파이프라인 확장을 위해 Amazon Kinesis Data Analytics(Flink)나 AWS Lambda을 활용하여 온도나 CO2 이탈을 감지하고 AWS IoT Topic으로 경보를 발행하여 문자나 앱으로 알림을 보내는 시스템을 구축할 예정입니다.

데이터 레이크와 ML 학습 파이프라인 구축도 계획하고 있습니다. Amazon S3 버킷 내에 저장되고 있는 데이터를 Glue Crawler로 카탈로그화하고, Amazon Athena로 쿼리한 후 Amazon QuickSight 대시보드로 품종-환경-수량 상관 분석을 자동화하는 시스템을 만들 예정입니다.

또한 현재는 LoRa 디바이스에서 데이터를 수집하는 것에 중점을 두고 있지만, AWS IoT Core for LoRaWAN의 명령어 전송 기능을 추가하여 원격지 장비 제어도 가능하도록 기능을 확장할 계획입니다.

마무리

닥터애그의 AWS IoT 기반 스마트팜 솔루션 구축 사례는 전통 농업 기업이 농업기술기업(AgTech Company)으로 성공적으로 전환한 국내 대표 사례입니다. 특히 AWS라는 글로벌 스탠다드를 도입함으로써 보안, 안정성, 확장성 모두에서 선진 농업 인프라를 구현했다는 점에서 큰 의미를 갖습니다.

이번 프로젝트를 통해 닥터애그는 단순한 버섯 생산 기업을 넘어 스마트 농업 생태계를 선도하는 기업으로서의 위치를 확고히 했습니다. 향후 AI 기반 생육 예측과 자율제어 시스템까지 완성되면, 국내 농업 분야의 디지털 전환을 이끄는 선도 기업으로서 더욱 큰 성장을 이룰 것으로 기대됩니다.