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자동차/로봇 농업 자동화 분야에서의 AI 활용 사례

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2020-01-07 17:24:00
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AI가 구체적으로 어떻게 농업에 이용되고 있을까? 미국의 Harvest Automation에 의한 온실 재배용 자동화 AI와 일본의 파나소닉에 의한 토마토 자동 수확 로봇, 쿠보타의 자동 경운기를 예로 들어 설명하고자 한다.

 

현재 일본을 비롯하여 전 세계에서 농업 종사자의 감소와 고령화가 문제시되고 있으며, 농업은 경험을 통해 지식을 축적해야 하기 때문에 이러한 문제는 해를 거듭할수록 거대해지고 있다. 게다가 댐을 비롯한 인프라도 노후화되어, 이를 점검해야 한다는 문제도 대두되고 있다. 일본 농림산업성에 따르면, 일본의 노동 종사자 수는 10년 전(2010년)에는 260만 명이었지만, 2017년에는 181만 명으로 줄어들었다고 한다. 또한 작업자의 평균 연령은 66~67세로, 1차 산업에서 중요한 위치를 담당하고 있는 농업이 존속 위기에 있음을 알 수 있다.

 

그래서 생각해낸 해결책이 바로 ‘AI의 도입’이다. 현재 세계적으로 AI를 농업에 적용하는 방법이 연구ㆍ추진되고 있는데, GPS나 화상 인식과 같은 기술을 사용한 무인 주행 농기계의 개발 및 자동으로 수확하는 로봇 등의 개발이 이루어지고 있다. 일본에서는 ‘제4회 미래 투자를 위한 관민 대화’에서 ‘2018년까지 농지(작물을 재배하는 논밭)에서 농기계가 자율주행하는 시스템을 시판하고, 2020년까지 원격 감시를 통한 무인 시스템을 실현할 수 있도록 제도를 정비할 것’이라는 방침을 내놓았으므로, 앞으로 한 층 더 개발이 촉진될 것으로 보인다.

 

>> 미국이 개발한 협조형 화훼 재배 머신

 

미국의 Harvest Automation은 농원이나 온실의 재배 작업을 자동화하는 화훼 재배 농가를 대상으로 하는 HV-100을 개발하고 있다.

HV-100은 농원이나 온실 안을 자율적으로 이동하면서 물을 주거나 농약ㆍ제초제ㆍ비료 등을 살포할 수 있으며, 해당 기업에 따를면 HV-100에 의해 일손이 부족한 농업을 지원하고, 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라고 한다.

 

더욱이 이 로봇은 그저 자율적으로 살포할 뿐 아니라, AI의 특기인 심층학습을 통해 인간은 할 수 없는 작물의 상태 분석 및 토양 분석을 실시한다. 또한 이 로봇의 가장 큰 특징은, 여러 대의 로봇이 서로 협력하여 작업하고, 센서를 통해 서로의 가동 영역을 침입하지 않도록 효율적으로 작업한다는 것이다.

이로 인해 서로 다른 장소에서 묘목을 심거나 틈 없이 묘목을 심거나 컨베이어 벨트에 옮기는 등 지금까지는 사람이 직접 해온 일련의 작업을 자동으로 실시할 수 있어, 생산 비용 및 노동 비용을 절감할 수 있다. 이 로봇은 이미 여러 농가에서 도입되고 있으며, 성과도 올리고 있다. 이것이 더욱 널리 보급되면, 해당 농가는 적은 비용으로 다른 농작물을 재배할 수 있게 되고, 수확 시기가 되면 기존보다 더 많은 수확량을 얻을 수 있게 되는 등 여러 가지 이익을 보게 될 것이다.

 

 

>> 파나소닉에서 출발한 현대적인 토마토 재배 머신

 

일본의 대표적인 대기업 파나소닉 역시 AI가 탑재된 농업 로봇에 힘을 싣고 있다. 현재 파나소닉은 AI를 사용한 토마토 수확 로봇을 개발하고 있으며, 거리 화상 센서와 탑재된 카메라를 통해 토마토의 색깔이나 모양, 장소를 특정하고, AI가 적절한 수확 시기를 판단하여 자동으로 수확한다. 또한 수확할 때 토마토의 표면에 상처를 입히지 않도록 열매와 줄기를 잡아당겨 절단하는 방식을 취한다. 물론 밤중에도 가동할 수 있기 때문에 낮에 해야 하는 일도 줄어들고, 노동의 효율성을 향상시킬 수 있다.

 

이 로봇은 2017년에 개최된 ‘2017 국제 로봇전’에 출전하여 큰 주목을 받았다. 파나소닉의 생산기술 본부 로보틱스 추진실에서는 “거리 화상 센서로 인해 붉은 토마토만 수확하고, 초록색 토마토는 수확하지 않는다. 여기에 AI를 도입함으로써 기존에는 약 80%였던 수확률을 96%까지 향상시킬 수 있었다. 앞으로도 심층학습을 통해 수확률을 더욱 향상시킬 것이다. 로봇이 계속해서 자동으로 이동하여 모든 토마토를 수확할 수도 있고, 야간작업도 할 수 있기 때문에, 수확량이 증가할 것으로 기대된다.”고 밝힌 바 있다. 수확할 때 걸리는 시간은 6초이며, 최대 연속 가동 시간은 10시간이므로, 선별부터 수납까지의 모든 공정에서 로봇이 큰 도움을 줄 것으로 보인다.

 

 

>> ‘스마트 농업’을 실현시키는 쿠보타의 첫 자동 경운기

 

일본 산업기계 제조업체인 쿠보타는 농지의 넓이와 형태를 분석하고 그 데이터를 사용하여 경운기를 무인 주행하는 기술을 연구하고 있다. 이러한 로봇을 활용할 때에는 먼저 사람이 해당 로봇을 운전하여 농지를 주행하고, 그 동안 AI는 GPS 위치 정보를 통해 그 농지의 지형 정보를 만든다. 운전과 동시에 지도를 생성하는 이러한 작업이 끝나면, 그 데이터를 통해 최적의 작업 경로를 산출하고, 기체의 제어 시스템과 연계하여 엔진의 회전 수 및 변속 등을 자동으로 제어함으로써 무인 주행을 한다.

 

쿠보타가 제창하는 ‘스마트 농업’(테크놀로지를 사용하여 작업 효율을 향상시키는 농업)은 농기계의 자동화로 인해 농업 비즈니스를 지원한다. 일본 쿠보타는 교토에서 개최한 2017년 제품전시회에서 변화하는 농업에 대응해 KSAS 현장지도와 GPS 농기계로서 정보의 연계를 기반으로 한 ‘Farm Pilot’ GPS 농장기계를 출시했다. 스마트 시스템인 KSAS(Kubas Smart Agri System)와 GPS 농기계 제품군을 신속하게 확장해 2017년 6월에는 자율트랙터(60마력 클래스)의 시범 판매를 시작했다.

 

<그림> KSAS(Kubas Smart Agri System)

 

 

스마트 농업을 추진하는 활동에 앞장서고 있는 전무 집행이사 임원 연구개발 본부장은 쿠보타의 공식 사이트에서 이렇게 밝히고 있다.

 

“일본의 농업은 농업 인구가 고령화되고 감소하고 있는 한편, 5ha 이상의 리더 농가라 불리는 전문 농가는 증가하고 있으며, 농지 역시 집적하여 규모가 커지고 있다. 전체 농경지 면적 중 리더 농가가 차지하는 비율은 현재 58%인데, 2023년에는 80%가 될 것으로 보인다. 농경지의 집적이 가속화되고 노동력은 감소되고 있는 상황 속에서, 농가는 다수의 농지를 적절하게 관리하고, 수확량 및 품질을 향상시키고, 생산 비용을 절감하며, 생산품의 부가가치를 높이는 등 다양한 과제를 안고 있다. 쿠보타는 데이터를 활용함으로써 농업을 지원하고, 농기계를 자동화함으로써 인력부족을 해소하는 솔루션을 제공하여, 새로운 가치를 창출하고자 한다.”

 

인공지능이 탑재된 로봇이 이루어내는 기능에 의해, 지금까지는 사람이 해왔던 다양한 작업을 자동화할 수 있게 되고, 더 나아가 그 이상의 인간의 힘으로는 할 수 없는 작업도 실현되게 된다.

 

출처 : https://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-agriculture-automation-japan/

 

 

관련도서 : 2020 ICT 기술의 급성장으로 다가올 무인화 산업 관련 비즈니스 전략 모색을 위한 종합 분석

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=83406&goods_bu_id=

 

 

 
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