[정선우 칼럼] 식물공장과 자동차공장

[정선우 칼럼] 전남대학교 농업생명과학대 원예생명공학과 교수

공장이라는 말에는 일정한 규격의 제품을 대량으로 생산한다는 기대가 담겨 있다. 자동차공장에서 같은 모델의 자동차가 차례로 나오듯, 식물공장에서도 균일한 품질의 농작물이 정해진 시간에 생산될 것이라 생각한다. 날씨의 영향을 줄이고 빛과 온도, 물과 양분을 조절할 수 있으니, 재배 조건을 잘 맞추면 생산 결과도 일정해질 것이라는 기대다.
 

환경 제어와 생장 제어는 다르다

그런데 두 공장이 다루는 대상은 다르다. 자동차는 설계에 따라 부품을 조립하지만, 식물은 환경에 반응하며 스스로 몸을 만들어 간다. 빛과 온도는 생장 속도뿐 아니라 잎의 크기와 방향, 줄기의 길이에도 영향을 준다. 이렇게 달라진 형태는 다시 식물이 빛을 받는 조건을 바꾼다. 식물은 생산공정을 통과하는 대상인 동시에, 그 과정에서 계속 변하는 생명체다.

상추를 떠올려 보자. 조명의 밝기가 같아도 어린 상추와 수확을 앞둔 상추가 받는 빛의 분포는 다르다. 잎이 자라 서로 겹치면 위쪽 잎이 아래쪽 잎을 가리고, 옆 포기의 잎까지 영향을 받는다. 같은 시기에 심은 포기들도 잎의 크기와 배치가 다르면 받는 빛이 달라진다. 시설의 조명 설정은 그대로인데 식물이 경험하는 환경은 달라지는 것이다. 환경을 일정하게 제어하는 것과 식물의 생장을 일정하게 만드는 것은 같은 일이 아니다.

따라서 안정적인 생산을 위해서는 환경을 원하는 값으로 맞추는 능력에 더해, 그 조건에서 식물이 어떻게 자랄지 예측하는 능력이 필요하다. 지금의 상태만 확인해서는 충분하지 않다. 오늘 조명을 줄이거나 재식 간격을 바꾸는 선택이 며칠 뒤 생장과 수확에 어떤 결과를 남길지 알아야 한다. 질문은 ‘환경을 제어할 수 있는가’에서 ‘어떤 환경을 만들어야 하는가’로 옮겨 간다.

가장 확실한 확인 방법은 실제로 재배해 보는 것이다. 그러나 시험할 조건은 금세 늘어난다. 빛의 세기, 온도, 이산화탄소 농도, 재식 간격을 각각 세 수준으로 나누어 모든 조합을 비교하면 81가지다. 품종, 생육 단계, 반복 실험까지 고려하면 경우의 수는 더 많아진다. 조건마다 공간을 마련하고 수확까지 기다려야 하며, 생산 중인 시설에서는 실패에 따른 손실도 감수해야 한다. 모든 선택을 실제 작물로 먼저 시험하기는 어렵다.
 

자동차공장의 가상공장에서 배울 점

자동차공장도 모든 문제를 실제 생산라인에서만 확인하지는 않는다. BMW는 2025년 공개한 사례에서 가상공장을 활용해 새로운 차체가 생산라인을 지나며 주변 설비와 충돌하는지를 먼저 검토한다고 설명했다. 실제 설비를 바꾸기 전에 컴퓨터에서 문제를 찾아보는 것이다. 식물공장이 자동차공장에서 배울 것은 자동화된 생산장치만이 아니다. 실제 생산에 앞서 선택의 결과를 시험하는 방법도 배울 만하다.

농업에서 이런 가상시험의 기반이 되는 것이 작물모형이다. 생리과정에 기반한 작물모형은 환경에 따른 광합성과 호흡, 생장과 물질의 분배를 수식으로 표현한다. 빛이나 온도의 조건을 달리 입력해 작물이 어떻게 반응할지 계산하는 것이다. 실제 시설에서 모두 시험하기 어려운 후보 조건을 컴퓨터 안에서 먼저 검토하고, 그중 중요한 조건을 골라 실험할 수 있다.
 

작물모형·FSPM, 실험 전에 생장을 계산한다

특히 조명의 위치와 작물 사이의 간격을 결정하려면 식물의 공간적인 모습까지 고려하는 편이 유리하다. 잎의 총면적이 같더라도 잎이 놓인 높이와 각도, 서로 겹치는 정도에 따라 빛의 분포가 달라지기 때문이다. 이때 활용할 수 있는 도구가 기능구조 식물모형, 이른바 FSPM(Functional-Structural Plant Model)이다. 잎과 줄기의 3차원 구조에 광합성 등의 생리과정을 연결하는 모형이다.

핵심은 식물을 그럴듯하게 그려 놓는 데 있지 않다. 어느 잎에 빛이 얼마나 도달하고, 그 빛이 광합성에 얼마나 이용되는지를 계산하는 데 있다. 생장까지 구현한 모형에서는 새 잎이 생기고 기존 잎이 커지면서 달라지는 빛의 분포를 다시 계산한다. 환경이 생리와 형태를 바꾸고, 바뀐 형태가 다시 생리활동에 영향을 주는 관계를 다루는 것이다.

이런 계산을 시뮬레이터로 확장하면 재배 중 언제 관수를 할지, 어느 시기에 조명을 조절할지 같은 질문을 검토할 수 있다. 여기에 설비의 전력소비와 운영비 계산을 연결한다면 판단 기준도 달라진다. 가장 빨리 자라는 조건이 아니라, 목표한 크기와 수확 시기를 지키면서 비용을 줄이는 조건을 찾는 것이다. 이는 생육 예측을 생산계획으로 연결하는 방향이다.

시뮬레이터를 갖춘다는 것은 실제 재배실험을 없앤다는 뜻이 아니다. 어떤 실험부터 해야 할지 정하고, 실험에서 얻은 지식을 다음 판단에 다시 쓰게 한다는 뜻이다. 환경의 기록만큼 잎과 뿌리의 변화, 생리반응과 최종 수확량을 측정하는 연구가 중요하다. 실제 재배가 모형을 검증하고, 모형이 다음 재배시험을 안내하는 관계가 필요하다.

식물공장과 자동차공장은 균일하고 안정적인 생산을 지향한다는 점에서 닮았다. 그러나 같은 목표를 가진다고 같은 방식으로 도달할 수 있는 것은 아니다. 식물공장이 공장이라는 이름에 걸맞은 생산성을 갖추려면, 식물을 부품처럼 다루기보다 생명체로서의 반응을 더 잘 이해해야 한다. 환경을 조절하는 시설에 식물의 변화를 예측하는 도구가 더해질 때, 재배의 자동화는 생산의 안정성으로 이어질 수 있다.