최근 뉴욕 기후주간(Climate Week NYC) 등 글로벌 무대에서는 우주 기술과 AI를 결합한 ‘우주발 기후 인텔리전스(Climate Intelligence from Space)’가 기후위기 대응의 핵심 솔루션으로 부상하고 있다. 특히 북극과 같은 극한 환경에서의 기후 적응부터 공공 조달과 민관협력(Policy & Market Uptake)에 이르기까지, 위성 데이터는 이제 공공과 시장의 실질적인 의사결정을 바꾸는 도구로 논의되고 있다. 바야흐로 1만 위성의 시대다. 이번 IBR에서는 이러한 글로벌 흐름에 발맞춰 지구관측(EO) 분야 중 시장 잠재력이 큰 ‘농업’을 중심으로 위성 데이터가 실제 비즈니스와 임팩트로 전환되기 위한 조건을 살펴보고자 한다.
가뭄 피해 농경지, 산림 훼손 지역, 홍수 및 산불 피해 지역에는 공통점이 있다. 문제가 넓은 공간에 흩어져 있어 현장 조사만으로는 전체 상황을 제때 파악하기 어렵다는 점이다. 그러나 정부 주도의 우주개발에서 민간의 역할이 커진 뉴스페이스 시대가 도래하면서 이러한 비용 구조도 달라지고 있다. 위성 수가 늘고 관측 주기와 해상도가 개선되는 동시에 Sentinel, Landsat과 같은 무료 공개 데이터와 클라우드 분석 환경, 오픈소스 도구도 확대됐다. 올해 6월 SpaceX의 상장은 이러한 민간 우주산업 시대를 상징하는 사건이었다. 그러나 임팩트 투자자에게 더 중요한 변화는 산업의 성장 자체보다, 과거에는 높은 비용 때문에 자주 관측하기 어려웠던 지상의 문제를 얼마나 넓고 빈번하게 살펴볼 수 있게 됐느냐는 점이다.
이러한 변화를 가장 직접적으로 보여주는 영역이 지구관측(Earth Observation, EO)이다. EO는 작물의 생육과 가뭄, 수자원, 산림 훼손, 재난, 대기 중 온실가스의 변화 등을 넓은 지역에 걸쳐 반복적으로 관측한다. 세계경제포럼(WEF)과 Deloitte가 발간한 보고서에서는 EO 기술이 2030년 연간 약 20억 톤(2Gt)의 온실가스 감축에 직접 기여할 잠재력이 있다고 추정했다.
다만 관측 비용이 낮아진다고 해서 사업 기회가 저절로 생기는 것은 아니다. 농업은 EO 활용 영역 중 미실현 시장 가치가 가장 큰 분야이자, 위성 영상(데이터)과 지상 실측(현장 맥락) 사이의 간극이 가장 뚜렷하게 드러나는 시험대다. 이에 유엔식량농업기구(FAO)의 Shrijwal Adhikari를 통해 공공 현장에서 무료 데이터로 해결할 수 있는 영역과 민간 솔루션이 필요한 지점을 살펴봤다. 국내 농업 EO 스타트업 새팜의 정승환 대표에게는 상업 현장에서 실제로 ‘누가, 왜 지갑을 여는지’ 구매 구조를 물었다. 두 인터뷰를 관통하는 핵심은 위성 데이터 자체가 아니라, 관측 결과가 현장에서 ‘누구의 판단과 책임’으로 연결되는가에 있었다.
◇ 관측 비용과 민간 EO의 역할
EO를 활용하면 넓은 지역의 현장 상황을 동일한 기준으로 반복해서 살펴볼 수 있다. FAO는 가뭄 모니터링, 물 생산성 분석, 온실가스 관측 등에 위성정보와 지리공간정보를 활용하고 있다. 농업과 기후처럼 관리 대상이 넓게 흩어진 문제에서는 현장을 더 정확하게 파악하는 것 자체가 자원 배분과 대응의 전제가 된다.
Adhikari에 따르면 FAO 현장에서는 공개 데이터와 오픈소스 도구, 연구기관과의 협력만으로도 상당 부분의 문제를 해결할 수 있다. 중요한 것은 기존 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)에서 바로 활용할 수 있는지, 외부 지원이 끝난 뒤에도 조직이 직접 운영할 수 있는지다. 기존 대안으로 충분하다면 굳이 민간 서비스를 구매할 이유는 줄어든다. EO가 소셜임팩트를 창출할 수 있다는 사실만으로 민간 서비스의 필요성까지 입증되는 것은 아니다.
그렇다고 공개 데이터가 민간 EO의 설 자리를 없애는 것은 아니다. Adhikari는 분석 결과를 얼마나 신속하게 받아볼 수 있는지, 필요한 센서를 확보할 수 있는지, 내부 인력만으로 분석을 감당할 수 있는지 등이 외부 서비스를 활용하는 이유라고 설명했다.
새팜은 국내 소규모 필지를 정밀하게 관측하기 위해 해상도와 관측 주기에 한계가 있는 공개 영상 외에도 상용 데이터를 병행해 활용한다. 연천군 콩 재배 사례에서는 0.7m급 영상을 활용해 수해와 병충해를 분석하고 수확량을 예측했다. 반면 일부 작물은 관측 대상인 열매가 잎에 가려져 원하는 수준의 수확량 추정이 어려웠고, 이러한 경우 후속 계약으로 이어지지 않았다. EO의 성능이 분석 모델뿐 아니라 관측 가능성 자체에도 좌우된다는 의미다. 결국 민간 EO의 기회는 데이터에 접근하는 것만으로는 고객이 원하는 수준의 관측과 분석을 수행하기 어려운 영역에서 생겨난다.
세계경제포럼과 Deloitte는 2026년 보고서에서 EO의 용도별 현재 실현 가치와 미실현 기회를 추정했다. 정밀농업의 미실현 연간 가치는 1367억 달러로 활용 분야 중 가장 컸으며, 그중에서도 가장 큰 기회가 처리 및 분석 영역에 남아 있었다. 다만 보고서에서 언급한 처리 및 분석은 데이터 전처리와 모델링 등을 포함하는 보다 넓은 개념이다. 여기서는 그중에서도 농업 현장에서 관측 결과가 실제 판단으로 이어지는 과정에 주목하고자 한다.
◇ 위성영상은 어떤 현장 정보를 전달하는가?
위성에서 관측한 데이터만으로 곧바로 농작업을 판단할 수는 없다. 새팜은 위성영상 자체를 제공하는 데 그치지 않고, 농경지를 모니터링해 이상 징후를 알리고 이를 농작업 판단으로 연결하는 서비스를 제공한다. 농가 상태 보고서를 통해 위성 원본 영상과 수분·질소 정보를 확인할 수 있도록 하고, 카카오톡으로 필지 관련 정보를 전달한다. 의성 마늘 재배 사례에서는 토양 수분 정보를 관수 판단에, 필지별 질소 상태를 비료 투입량 조정에 활용했다.
Adhikari는 인터뷰에서 해상도보다 먼저 확인해야 할 것은 대상 지역의 토지 이용과 현장 맥락을 실측 자료(ground truth)로 파악하는 과정이라고 강조했다. 현장을 제대로 이해하지 못하면 위성의 픽셀 데이터를 활용해 그럴듯한 지도를 만들 수는 있어도, 그 의미를 잘못 해석할 수 있기 때문이다.
새팜 역시 작물의 생육 단계와 재배 조건을 알아야 위성 신호를 관수, 비료, 수확량 판단에 활용할 수 있었다. 농업 EO에서 중요한 것은 영상을 분석하는 기술뿐 아니라, 관측된 신호가 현장에서 무엇을 의미하는지 이해하는 능력이다. 이러한 해석이 뒷받침돼야 위성 정보가 농작업이나 수매와 같은 실제 의사결정에 활용될 수 있다.
◇ 농업 EO의 구매 구조
농가와 필지는 넓은 지역에 흩어져 있지만, 정보를 제때 확보하지 못해 발생하는 비용과 책임은 특정 조직에 집중될 수 있다. 새팜이 제시한 사례를 보면 계약재배 기업은 원료 수급량과 품질을 파악해야 하고, 지자체와 농업기술센터는 다수의 농가를 조사하고 관리해야 한다. 지역 농협 역시 농자재 구입 계획 등을 수립하기 위해 농가의 작황 정보가 필요하다.
새팜은 현재 기업 간 거래(B2B)와 기업·정부 간 거래(B2G)를 중심으로 서비스를 제공하고 있다. 기업이나 정부, 지자체가 비용을 부담하고 농업인이 서비스를 이용하는 구조다. 계약재배 업체는 작물 수확량 예측과 수매 컨설팅에, 연천군 농업기술센터는 고품질 연진벼 생산에, 지역 농협은 농자재 구입 계획을 위한 작황 모니터링에 서비스를 활용한다. 농업인은 관수와 비료 투입 등 농작업 판단에 정보를 활용하고, 기업이나 공공기관은 흩어진 농가의 상태를 한꺼번에 파악하는 데 서비스를 이용한다.
새팜 사례에서 서비스를 직접 이용하는 농업인과 비용을 부담하는 조직은 서로 달랐다. 따라서 구매자를 이해하려면 누가 가장 큰 편익을 얻는지뿐 아니라, 현장 상황을 제때 파악하지 못했을 때 어느 조직의 업무와 의사결정에 가장 큰 문제가 발생하는지도 함께 살펴봐야 한다. 가장 큰 편익을 얻는 주체와 별개로, 정보 부족에 따른 비용과 책임을 부담하는 조직에서도 구매 수요가 발생할 수 있음을 보여주는 사례다.
◇ 도메인 지식과 확장성에 관하여
첫 계약을 체결했다고 해서 곧바로 투자 가능한 사업임이 검증되는 것은 아니다. 새팜은 기존 고객 중 연 단위 계약을 이어가는 사례가 있으며, 후속 계약에서는 수확량 예측의 정확도가 중요하다고 설명했다. 첫 계약이 ‘위성으로 가능한가’를 묻는 단계라면, 재계약은 ‘필요한 결과가 나왔는가, 기존 방식보다 나았는가’를 확인하는 단계다.
재계약과 함께 살펴봐야 할 것은 확장성이다. 새로운 작물이나 지역에 진출할 때마다 실측 자료 확보와 보정, 현장 검증, 시스템 통합 과정을 처음부터 반복해야 한다면 고객이 늘어날수록 비용도 함께 증가한다. 반대로 작물 모델과 데이터 파이프라인, 검증 방식을 재사용하고 현장 데이터의 이용 권한과 재사용 가능성을 확보할 수 있다면, 축적된 현장 지식은 다음 고객에게도 활용할 수 있는 회사의 자산이 된다.
농업에서 확인한 구조를 모든 EO 시장에 그대로 적용할 수는 없다. 다만 산림, 수자원, 재난처럼 관리 대상이 넓게 흩어져 있고 현장을 직접 확인하는 데 많은 비용이 드는 분야라면 비슷한 질문을 던져볼 수 있다. 위성이 제공하는 정보가 기존 조사 방식보다 빠르거나 더 나은 판단을 가능하게 하는지, 그리고 그 정보를 필요로 하는 조직이 실제로 비용을 지불할 이유가 있는지다.
이러한 관점은 올해 9월 말 진행된 ‘AI, Space Systems and Science Shaping Sustainable Solutions’ 세션에서 강조된 방향과도 맞닿아 있다. 위성 데이터와 AI를 결합한 기후 인텔리전스가 현장에 안착하려면 북극과 한랭지의 생물다양성, 취약 인프라처럼 지상 조사가 어려운 극한 환경의 문제를 해결하거나, 공공 조달(Procurement)과 민관협력(PPP)을 통해 제도적 구매력을 확보하는 ‘시장 수용성(Market Uptake)’이 뒷받침돼야 하기 때문이다.
뉴스페이스가 바꾼 것은 단순히 위성의 수만이 아니다. 과거에는 높은 비용 때문에 자주 확인하기 어려웠던 지역을 반복해서 관측할 수 있게 됐고, 기업과 공공기관이 관리할 수 있는 범위도 넓어졌다. 하지만 관측만으로 문제가 해결되지는 않는다. 위성 데이터를 현장 정보와 결합해 해석하고, 이를 기존 업무와 의사결정에 실제로 활용할 때 비로소 가치가 만들어진다.
임팩트 투자자가 살펴봐야 할 질문도 여기에 있다. 위성을 통해 어떤 문제를 관측할 수 있게 됐는지뿐 아니라, 그 정보가 누구의 판단을 바꾸고 어떤 비용을 줄이는지까지 살펴볼 필요가 있다.
조남웅 임팩트스퀘어 매니저
필진 소개
임팩트스퀘어 ‘Team IBR’은 자체 발간 미디어 ‘Impact Business Review’를 기획·발행하고 있습니다. Team IBR은 커뮤니케이션, 액셀러레이팅, 로컬, 투자 등 임팩트스퀘어 각 사업 부문에 소속된 구성원들이 필진으로 참여하고 있습니다. [임팩트비즈니스 인사이트] 시리즈에서는 국내외 임팩트 비즈니스의 혁신적인 사례를 심층적으로 탐구하고, 사회문제 해결을 위한 다양한 접근 방식을 독자들에게 제시할 것입니다. 이 시리즈를 통해 ‘더 많은 사람들이 임팩트 비즈니스를 소비’하고, 장기적으로 산업·생태계의 관점이 확장되는 마중물이 될 수 있기를 바랍니다.
