일반적으로 벼를 키우는 논은 농사를 짓는 내내 물을 가득 채워둡니다. 항상 물과 양분을 공급하고 온도 조절과 잡초 제거 효과가 있기 때문입니다. 벼농사가 시작된 이후 논에 물을 채워두는 것은 너무나 당연한 일이었습니다. 하지만 이 방법이 장점만 있는 것은 아닙니다. 논에 물이 채워지면 토양에 산소가 부족해지면서 미생물들이 논 안에 있는 볏짚이나 풀 등 유기물을 먹이로 활동을 합니다. 그 과정에서 메탄 가스가 생성됩니다. 사실상 논에서는 벼와 메탄이 함께 생산되는 셈입니다. 

논의 탄소 발생 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 논의 물을 바꾸는 방법이 있습니다. 벼 농사가 이뤄지는 동안 특정 시점에 두 번까지 물을 배출해서 논을 말린 뒤에 다시 물을 채우기만 하면 됩니다. 이승호 땡스카본 CTO는 이 온실 가스 배출을 줄이기 위한 노력을 직접적인 경제 가치와 연결해 그 효과를 높이는 것이 궁극적인 목표라고 말합니다.

“논의 박테리아 중 일부는 산소가 없는 환경에서 유기물을 분해해서 메탄을 발생하는데, 물을 내보내면 땅에 산소가 닿으면서 박테리아가 제거되 메탄의 발생이 크게 줄어듭니다. 여러 연구 조사 결과 메탄가스 배출량을 40%까지 줄이고, 농업용수도 오히려 적게 쓴다고 합니다. 그저 특정 시점에 물을 배출하고 논을 말리는 것으로 기후 변화를 막을 수 있는 간단한 방법이지요.”

하지만 실제 농가에서는 이 저탄소 논물 관리법이 대중화되지 않았습니다. 땡스카본은 전 세계 농가들이 정해진 방법으로 논을 관리하면 그 만큼의 노력을 탄소 배출권으로 공식 인증해 주고, 이를 국가, 기업 등 필요로 하는 곳에 거래할 수 있도록 해 줍니다. 기후변화를 막기 위한 노력에 직접적인 대가를 주어서 더 나은 환경을 만들어내는 것입니다.

물론 그 과정이 쉽지는 않습니다. 땡스카본은 미리 약속된 농가들과 협의를 통해서 올바른 농업 방법을 알려주고, 실제로 약속된 시기에 물을 빼고 논을 말렸는지 체계적인 검증 시스템을 만들었습니다. 실제로 이렇게 논 관리가 이뤄지는 것을 수치화한 헤임달(Haimdall) 시스템은 UNFCCC(기후 변화에 관한 유엔 기본 협약, United Nations Framework Convention for Climate Change)를 통해서도 인정을 받았습니다. 실제로 국제 시장에서 거래될 수 있는 탄소 배출권의 가치를 체계화했다는 이야기입니다.

땡스카본은 국제 시장에서 데이터의 신뢰를 얻기 위해 여기에 한 가지 검증 방법을 더 제시했습니다. 농부들이 직접 논의 사진을 찍도록 하는 것입니다. 농부들은 논의 물을 두 번 빼고 채우는 과정을 2장의 사진으로 증명합니다. 앱에 사진을 올리기만 하면 됩니다.

“처음에는 논의 물을 파악할 수 있는 인공지능 모델을 설계하려고 했습니다. 그런데 개발 과정에서 Gemini 2.5의 멀티 모달 엔진을 떠올렸습니다. Gemini에게 논에 물이 있는지 없는지 묻는 것이 전부였습니다. Gemini는 놀라울 정도로 기준에 맞춰 정확하게 판단을 했습니다.”

이승호 CTO는 Gemini 2.5 Flash를 이용해 문제를 간단하게 풀어냈습니다. 별도의 모델을 개발할 필요도 없었고, 사람이 하나하나 사진을 확인하지 않아도 논 관리에 대해 정확한 판정이 내려졌습니다. Gemini 2.5 Flash는 사진 한 장을 판독하는 데에 몇 십원 정도의 토큰이면 충분했습니다.

땡스카본이 온실가스 문제를 풀어내는 근본적인 방법은 결국 데이터를 통해 가치를 만들어내는 데에서 출발합니다. 그리고 그 과정에서 Gemini와 NotebookLM 등 구글 클라우드의 인공지능 활용도는 점점 높아지고 있습니다. 데이터와 인공지능은 온실 가스 문제와 함께 농업의 접근 방법을 바꿀 수 있는 가능성을 보여주기 때문입니다.

리다의 농업 도우미 역할은 계속해서 발전하면서 적절한 비료량, 물 관리 방법 등을 논의하고, 더 나아가 논의 데이터들을 바탕으로 대략의 생산량을 예측하는 서비스도 준비중입니다. 이를 통해서 전통적인 농가들의 적극적인 참여를 이끌어냅니다. 땡스카본의 이런 접근 방법은 2024년 다보스 포럼의 그로우 아시아 이노베이션 챌린지에서 글로벌 톱 2 기술에 들기도 했습니다.

“기술을 활용해 효율을 극대화하고 운영 비용을 최소화해 결과적으로 목표가 지속 가능성을 가져야 합니다. 이를 위해서 현장의 데이터와 목소리에 귀를 기울이고, AI와 함께 문제를 풀어나가는 것이 매우 중요합니다.”

이승호 CTO는 AI 데이터팀은 구글 Gemini를 다양한 방면으로 활용해 데이터의 가치를 이끌어내는 것이 중요하다고 말합니다. 특히 기술 자료에 대한 부분을 놓칠 수 없습니다. 기후 테크 분야는 빠르게 변화하며, 방대한 양의 연구 문서와 새로운 방법론이 쏟아져 나옵니다. 땡스카본은 모든 문서를 NotebookLM에 학습시켜 동향을 파악하고 지식을 체계적으로 정리합니다. 또한, 베트남, 캄보디아 등 협력 국가의 언어 장벽을 허무는 데에도 Gemini를 적극 활용하고 있습니다.

또한 베트남, 캄보디아, 방글라데시 등 여러 농업 강국들과 협업을 하다 보니 언어의 장벽을 무시할 수 없었는데, Gemini 2.5를 통해서 번역 업무에 대한 부담도 크게 줄였습니다. 심지어 각 국가의 정부 기관에 자료를 보낼 때도 전문 번역가 없이 그 국가의 문화에 맞는 소통을 이어 주었습니다.