농업이 로봇. 빅데이터와 만나면

농업이 빅데이터, 로봇 기술과 만나고 있다. 인공지능은 필수 요소로 결합하고 있다.

농업 분야는 IT 기술이 빠른 속도로 유입되고 있는 산업 분야다. 농약살포 드론, 무인 트랙터, 자율 수확기 등은 이미 전세계 농업 현장을 누비고 있는 대표적인 농업 로봇들이다. 기존의 농기계는 인공지능이 탑재된 새로운 방식의 무인 농기계로 빠른 속도로 대체되고 있다.

현재까지 농업과 로봇 기술의 접목은 각 생산 단계별로 특화된 개발에 치중돼왔다. 예를 들어 제초용 로봇, 시비용 로봇, 방제용 로봇, 수확용 로봇 등 역할 중심의 전용 로봇 개발이 주를 이룬 것이다. 하지만 이러한 농업 로봇의 진화 방식은 우리나라와 같은 영세한 농업 구조를 지닌 국가에 적합하지 않았다. 여러 자율 농업 로봇을 구매하기엔 비용 부담이 너무 크기 때문이다.

작업별 로봇에서 통합 로봇으로

호주 퀸즐랜드기술대 페레즈 교수 연구팀이 개발한 애그봇 2세대 프로토타입.(사진 출처 : 퀸즐랜드기술대)

농업 로봇의 차세대 혁신은 파편화된 작업별 로봇이 단일 로봇으로 통합되는 흐름을 띨 것이라는 주장이 제기됐다. 트리스탄 페레즈 호주 퀸즐랜드기술대 로보틱스 교수는 지난 3월10일 호주에서 개최된 정밀농업시스템 워크숍에서 “개개별로 파편화된 이런 농업용 기술의 통합은 농업 분야에서 생산적 혁신의 새로운 물결로 등장하게 될 것”이라고 전망했다.

그는 “미래의 농장에는 가볍고 작으면서도 자율주행이 가능하고, 에너지 효율적인 기계들이 들어가게 될 것”이라며 “이들 기계들은 의사결정을 도와주는 데이터를 수집해 제초, 시비, 방제 제어 등을 담당하게 될 것”이라고 말했다.

페레즈 교수는 이 같은 비전을 설정해 애그봇 2세대(AgBot II)를 개발했다고 설명했다. 페레즈 교수 연구팀이 개발한 애그봇 2세대는 카메라와 센서, 인공지능 소프트웨어를 탑재하고 있다. 센서 네트워크나 드론과 결합돼 데이터 실시간으로 분석한 뒤 제초나 방제, 시비 작업을 24시간 내내 수행할 수 있다.

이 로봇에 탑재된 인공지능 기술은 잡초의 패턴을 분석해 분류하는 한편, 물리적으로 솎아낼 것인지 제초제를 살포할 것인지 스스로 판단한다. 또한 특정 작물에 적합한 비료를 직접 뿌릴 수도 있다. 작업 단계별 자율 농기계 로봇을 구매하는 것보다 낮은 비용으로 농업 자동화를 시도할 수 있다는 설명이다.

페레즈 교수는 “올해 전세계 인구는 70억명을 넘어설 것으로 보이고 2050년이면 90억명에 육박하게 된다”면서 “지력을 향상시키고 생산력을 유지하는 것은 더 이상 옵션이 아니다”고 말했다.

국내 농업로봇, 국가 주도 소규모 프로젝트 수준

제이브리지 로보틱스의 무인 트랙터.(사진 출처 : 제이브리지 로보틱스 홈페이지)

국내에서도 자율형 농업 로봇 개발은 중요한 과제로 다뤄지고 있다. 지난 3월5일 발간된 한국산업기술평가관리원 보고서에 따르면 농업진흥청은 2000년 초부터 인공지능형 자율주행 트랙터 개발 등 농기계 자동화 시스템 개발을 추진해 왔다. 현재 농기계 무인항법에 필요한 대부분의 핵심 기술을 독자적으로 확보하는데도 성공했다. 하지만 민간 기업이 로봇 기술을 농기계에 적용한 경우는 없는 것으로 알려졌다.

한국산업기술평가관리원은 보고서에서 “LS엠트론이나 대동공업과 같은 기존 농기계 전문 업체가 로봇 기술을 적용한 스마트 트랙터 등에 관심을 보이고 있는 상황이며 국가 주도의 소규모 과제가 진행 중인 상황”이라고 밝혔다.

농업 노동력 감소와 농촌 고령화로 곡물자급율이 23%대까지 떨어진 현실을 고려할 때 로봇 기술과의 접목은 국내 농업을 활성화하는 데 적잖은 기여를 할 수 있을 것으로 보인다.