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AIㆍML / IoT / 미래기술

“트랙터가 아니라 로봇” 스마트 농업을 위한 농기계의 변신

Martin Bayer | COMPUTERWOCHE 2022.11.09
마법의 손이 조종하는 것처럼 농장을 달리는 트랙터, 올바른 위치에 정확하게 구멍을 뚫어 씨앗을 심는 파종기, 농작물과 잡초를 구분해 소량의 농약을 정확하게 뿌려 잡초를 제거하는 로봇. 이런 농업 환경이 먼 미래의 꿈이 아니다. 농기계 제조업체들은 소프트웨어와 인공지능의 힘을 빌려 차량과 기계를 더 똑똑하게 만드는 데 박차를 가하고 있다.

대형 농기계 제조회사인 존 디어(John Deere)는 디지털화를 적극적으로 추진하고 있는 대표적인 업체 중 하나이다. 존 디어 경영진은 최근 전략을 수정해 앞으로 소프트웨어와 AI 역량을 개발하는 데 집중할 것이라고 발표했다.
 
ⓒ  John Deere

존 디어의 자동화 및 자율화 담당 부사장 조지 헤로드에 따르면, 존 디어는 AI에 두 가지 방향으로 접근한다. 하나는 기계가 인간이 할 수 있는 이상의 작업을 수행하는 자동화이고, 다른 하나는 자율 주행 차량과 같은 자율성이다. 헤로드는 자동으로 잡초를 찾아 제거하는 데 사용할 수 있는 AI 시스템을 예로 들었다. 농부는 더 이상 농장 전체에 농약을 뿌리거나 일일이 손으로 잡초를 뽑지 않아도 된다. 만약 트랙터가 밭을 갈면서 이 작업도 수행할 수 있다면, 농부는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 수확량도 증가한다.
 

트랙터 이상의 트랙터

존 디어는 지난 CES에서 자율 주행 트랙터 ‘8R’을 선보인 바 있다. 헤로드는 존 디어가 농기계 개발에서 새로운 단계에 도달했다고 강조했다. 예를 들어, 기존 AI 시스템은 방향을 바꾸거나 경로를 벗어나지 않도록 보조하는 역할을 했다. 하지만 이때도 운전자가 탑승해 때때로 나타나는 장애물을 우회하도록 개입해야 했다.

반면에 새로운 트랙터는 대부분 독립적으로 동작한다. 자율적으로 처리할 수 없는 장애물을 만나면 책임자에게 알람을 보내며, 책임자는 원격으로 트랙터를 조종할 ㅅ 있다. 꼭 필요할 때만 현장으로 가서 문제를 해결할 수 있다. 이 트랙터를 이용하면, 농장 일꾼이 부족한 상황에서도 농번기의 적절한 시점에 밭을 가는 작업을 진행할 수 있다. 

존 디어의 설명에 따르면, 8R은 프로토타입 단계를 지나 본격적인 생산을 준비하고 있다. 첫 트랙터는 올해 안에 북미 지역에 출시할 계획인데, 유럽을 포함한 그 외 지역은 자율 주행에 대한 규제 등의 문제로 일정이 확정되지 않았다.
 

스타트업 인수로 관련 기술 확보

농기계의 디지털화를 위해 존 디어는 인수 합병을 적극적으로 활용했다. 2021년 8월 베어 플래그 로보틱스(Bear Flag Robotics)를 2억 5,000만 달러에 인수했는데, 기존 농기계에도 적용할 수 있는 자율 주행 기술을 개발하는 스타트업이다. 베어 플래그의 CTO 자마이 힌드먼은 “존 디어는 자율화가 농부들이 기존 자원을 더 잘 활용하고 지속 가능하고 수익성 있는 농장을 만드는 데 힘을 실어줄 것으로 본다”며, “오늘날 농부들이 직면한 큰 과제 중 하나는 시간에 민감한 작업을 위한 검증된 인력의 가용성이다. 자율 주행은 이 과제를 만족하는 안전하고 생산적인 대안을 제공한다”라고 설명했다.

고도로 전문화된 스타트업도 인수했는데, 라이트(Light)는 자율 주행 차량의 센서와 카메라가 전문이다. 존 디어가 특히 관심을 두고 있는 것은 라이트의 클래리티(Clarity) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 전통적인 카메라를 사용하고, 촬영된 이미지를 비전 컴퓨팅 접근법으로 처리한다. 이 조합은 인간의 시야와 가까우면서 비싸고 복잡한 LiDAR 기술보다 현장에 더 잘 맞는다. 

LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 광선을 사용해 자율 주행 자동차가 도로를 주행할 때 대상과의 거리와 속도를 신속하고 정확하게 측정한다. 차량 통행량이 많은 대도시에서 자율 주행 자동차는 어둡거나 흐린 날씨에도 보행자를 식별할 수 있어야 하기 때문에 필수적인 기술이다.

하지만 모든 것이 느리게 움직이는 농장에서는 이런 기술이 꼭 필요한 것은 아니다. 라이트의 클래리티 플랫폼은 입체 카메라로 1km 내의 직경 10cm의 3D 구조물을 인식한다. 처리 용량은 최대 초당 9,500만 픽셀이며, 농기계 주변의 3D 구조물은 초당 30회 업데이트한다. 전통적인 카메라 이미지를 사용하기 때문에 대상과 농작물 역시 AI 알고리즘으로 더 잘 파악할 수 있다. 이 카메라 기술의 또 다른 장점은 LiDAR보다 튼튼하다는 것으로, 거친 농장 환경에 유리하다.
 

로봇 군단으로 구현하는 스마트 농업

스마트 농업을 위한 새로운 농기계를 개발하는 또 하나의 제조업체로는 펜트(Fendt)가 있다. 1997년부터 어메리칸 AGCO 그룹 산하에 있는 업체로, MARS(Mobile Agricultural Robot Swarms) 연구 프로젝트를 완료하고 연구 결과를 제품으로 개발하고 있다.

펜트가 추진하는 세이버(Xaver) 프로젝트는 존 디어와는 다른 접근법을 취하고 있다. 세이버는 클라우드 제어 스웜 기술을 기반으로 하는데, 다수의 소형 로봇이 무리를 지어 자율적으로 작업을 하는 방식이다.
 
ⓒ Fendt/AGCO

이 방식의 장점은 로봇 한 대가 고장 나도 다른 로봇이 작업을 계속하기 때문에 무사히 작업을 완료할 수 있다는 것이다. 여기에 더해 세이버 로봇은 수 톤짜리 트랙터보다 훨씬 가볍다. 그래도 이 작은 로봇에 최대 250kg의 씨앗을 실을 수 있다. 여기에 비해 대형 트랙터는 ㅈ를 계속 짓누르고 미생물과 토양을 손상시켜 중장기적으로 생산량이 줄어들 위험이 있다.

세이버 로봇이 전기로 동작한다는 점도 또 하나의 환경 측면의 이점인데, 배터리는 충전 한 번에 1시간 30분 정도 동작한다. 로봇의 제어는 컴퓨터나 태블릿, 스마트폰으로 클라우드를 통해 이루어진다. 실제 작업을 위해서는 물류 유닛이라는 기지국과 함께 사용하는데, 로봇 청소기와 비슷한 방식이다. 즉 로봇은 전기나 탑재한 씨앗이 떨어지면, 농장 가장자리에 세워 둔 물류 유닛으로 자동으로 돌아와 충전한다.
 

스마트 농업을 위한 네트워크의 조건

펜트 AGCO의 기술 및 혁신 담당 디렉터 베노 피클마이어는 “스웜 시스템의 근간이 되는 것은 투자 비용과 효율성에 대한 확장성, 로봇의 리던던시를 통한 실패 위험 최소화, 자율성과 정밀성의 통합”이라고 설명했다. 또 “세이버로 파종하면, 농장의 작물 지도를 갖게 된다. 즉 작물 보호나 잡초 제거, 비료 공급 등의 후속 작업을 위한 기반이 된다”라고 강조했다.

하지만 이런 무리 기술에는 안정적인 네트워크 서비스 범위가 전제되어야 한다. 이 부분에서 앞으로의 주점은 5G 네트워크 확장을 통한 지속적인 디지털 전략 구현이 될 것이다. 피클마이어는 “이는 로봇이 더 많은 양의 동적 데이터로 농업 4.0의 미래를 보여줄 수 있다는 것을 의미한다”고 덧붙였다.
editor@itworld.co.kr
 Tags 스마트농업 트랙터 로봇 존디어 펜트 센서 카메라
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