AgTech 스쿼드

AGIC에서는 유리온실에서 방울토마토를 재배하는 프로젝트를 진행했어요. 방울토마토의 품질과 수확량을 기준으로 가장 많은 시장 수익을 내는 팀이 우승하는 방식이었는데, 디지로그팀은 예선에서 2위, 본선에서 3위의 성적을 거두었습니다. 이렇게 좋은 성적을 거두며 가능성을 발견했지만, 농업 기업이 아닌 스페이스워크가 계속 AgTech 분야에서 도전을 이어가도 될지 고민이 많았어요. 결국 심층강화학습이라는 스페이스워크의 핵심 기술과 AgTech가 결합했을 때 충분히 시너지를 낼 수 있겠다는 생각이 들었고, 농업 분야에 전문성이 있는 하영님을 영입해 AgTech 스쿼드를 꾸리게 됐습니다.

이런 비전 아래, 2021년 5월부터 따로 테스트랩을 만들어 소형 작물 자동 재배기 12대를 가동하고 있어요. 앞으로 소형 작물 재배기처럼 통제된 환경이 아닌, 더 보편적인 농업 환경에서도 최적의 결과를 달성하는 자동 재배 알고리즘을 만드는 것이 목표입니다.

회사에 관해서는 – 입사 초기와 비교한다면 여러 가지로 완전히 다른 회사가 되었죠. 업무 프로세스도 훨씬 체계적으로 진행되고 있고요.

하영님 현재 테스트랩에서 실험 중인 상추의 재배 작기가 평균 4주, 다음 재배를 준비하는 기간이 2주가량 되는데, 재배 작기와 준비 기간인 6주를 제외하고는 일반적인 엔지니어들과 비슷한 일과예요. 다만 살아있는 식물을 다루기 때문에 재배 작기에 맞춰 일정을 짜야 해서 새로 모종을 재배기에 심는 시기에 업무가 약간 몰리는 경향이 있어요. 데드라인이 6주마다 돌아오는 느낌이랄까요.

경렬님이 합류하기 전에는 제가 스쿼드 내 업무 전반을 두루 담당했어요. 지금은 경렬님이 알고리즘 개발 관련 업무 대부분을 맡고, 저는 알고리즘 관련 일부 작업과 그외 여러 작업을 맡고 있고요. 조만간 테스트랩 운영·관리에 주력할 AgTech 하드웨어 엔지니어가 합류하게 되면, 제 전문 분야인 원예 관련 지식을 활용하는 작업에 좀 더 집중할 수 있을 것 같아요. 이를테면 테스트랩에서 나오는 데이터를 바탕으로 EDA(Exploratory Data Analysis)를 진행해서 우리가 실험으로 얻는 결과로부터 의미를 찾아내는 작업을 할 수 있겠죠.

둘째는 모델이 알고리즘 학습을 잘하고 있는지 못하고 있는지, 얼마나 잘하고 있고 얼마나 못하고 있는지 수치화해서 모델에게 알려주는 작업이에요. 모델에게 잘한 것과 못한 것을 명확하게 알려줘야 모델이 더 좋은 방향으로 개선될 수 있거든요.

하영님 경렬님이 오기 전 1년 넘게 거의 혼자 일하다시피 했는데, 덕분에 한 팀이 어떤 일을 어떤 프로세스로 해야 하는지 파악할 수 있었어요. 이렇게 혼자 일하면서도 많이 성장했지만, 긴밀하게 소통하며 협업하는 동료가 생긴 후로 좀 더 체계적으로 일하게 된 것 같아요. 업무 계획을 세울 때도 "이렇게 해볼까" 하는 게 아니라 업무 우선순위를 정해서 역할을 나누고 얼마 동안 어떤 결과를 낼지 더 세밀하게 생각하고, 코드를 짤 때나 업무 문서를 만들 때도 다른 사람이 쉽게 알아볼 수 있도록 더 명료하게 정리하게 되거든요. 이렇게 협업하는 법에 관해 많이 배우고 있어요. 그리고 알고리즘 분야 전문가인 경렬님과 함께 일하면서 저도 알고리즘 관련 지식을 더 많이 접하게 됐고요.

경렬님 네, 저도 상추 재배하는 법을 배웠습니다(웃음). 그리고 하영님 말씀처럼, 다른 사람과의 협업이 필요한 환경에서 일하다 보니 소통 역량의 중요성을 실감하고 있어요. 코드를 짜더라도 다른 사람이 보기 좋고, 나중에 수정하기도 좋고, 추가하기도 좋은 코드를 짜는 게 중요하겠더라고요.

또 계획은 언제든 바뀔 수 있지만, 그럼에도 업무를 시작할 땐 계획을 철저하게 짜는 게 좋다는 것도 배웠어요. 업무 계획을 세우면서 우리가 증명하고 싶은 것은 무엇인지, 어떤 결과를 만들고 싶은지, 그 결과를 어떻게 평가하고 분석할 것인지 미리 가늠하기 때문에 업무 방향을 체계적으로 설정할 수 있죠.