1. 정밀 농업 : 데이터 기반 의사결정의 과학화

정밀 농업은 AI 기술을 활용하여 농작업을 데이터 기반의 과학적인 의사결정 과정으로 전환시키는 핵심 분야이다. 이 과정은 크게 데이터 수집, 데이터 분석, 그리고 실행의 세 단계로 진행되며, AI가 각 단계에서 중심적인 역할을 수행한다.

데이터 수집 단계에서는 위성 이미지, 드론, 그리고 토양에 설치된 IoT 센서를 활용하여 방대한 양의 농장 데이터를 실시간으로 모니터링한다. 위성 및 드론은 넓은 지역의 작물 건강 상태, 토양 수분, 병충해 징후 등을 파악하는 데 효과적이다.

예를 들어, 인공위성 회사인 플래닛랩스(Planet Labs)는 위성 사진을 분석해 작물의 엽록소 농도 지수를 측정하고, 이를 기반으로 생육 부진 지역을 사전에 진단하는 서비스를 제공한다. 이러한 기술은 대규모 농지에 대한 정밀 농업을 가능하게 한다.

데이터 분석 단계에서 AI와 머신러닝 알고리즘은 수집된 데이터를 분석하여 작물의 생육 상태, 병충해 발생 가능성, 그리고 최적의 비료 및 물 투입 시기 등을 예측한다.

미국 농무부(USDA)의 연구는 AI 기반 정밀 농업 기술이 토지 생산성을 기존 메커니즘 대비 최대 15%까지 향상시키는 결과를 보여주었다.

또한, 아이오와 주립대학교의 연구에 따르면 AI 알고리즘은 수확량 감소 없이 비료 사용량을 20% 절감하는 효과를 가져왔다. 이러한 데이터 기반의 분석은 농업인들이 물, 비료, 농약과 같은 자원을 필요한 곳에, 필요한 만큼만 투입하는 것을 가능하게 한다.

실행 및 자동화 단계에서는 분석 결과를 바탕으로 AI 기반 로봇과 자율주행 농기계가 정밀한 작업을 수행한다. 드론은 딥러닝을 통해 병충해 발생 위치를 판정하고, 해당 지역에만 최소한의 농약을 살포한다. 이는 농약 사용량과 인건비를 절약하고, 저농약 재배로 농산물의 부가가치를 높이는 효과를 창출한다.

존디어(John Deere)의 ExactShot 기술은 씨앗이 있는 곳에만 비료를 정밀 살포하여 비료 사용량을 기존 대비 60%까지 줄였다. 이처럼 AI 기반 정밀 농업은 단순히 생산량을 늘리는 것을 넘어, 자원 효율성을 극대화하고 환경 부담을 줄이는 지속가능성 모델의 핵심으로 기능한다. 이는 곧 농가 수익성과 환경 보호라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 길을 열었다.

<그림1> 존디어(John Deere)의 ExactShot 기술

자료 : 존디어(John Deere)

2. 농업 자동화 및 로봇 기술 : 인력난 해소와 작업 효율화

농업 로봇과 자율주행 농기계는 파종, 제초, 방제, 수확 등 반복적이고 힘든 농작업을 대신하며 고질적인 인력 부족 문제에 대한 가장 직접적인 해결책을 제시한다. 이 기술은 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 기존의 농업 노동력으로는 불가능했던 새로운 생산성을 창출하고 있다.

수확 로봇 분야에서는 덴소(Denso)와 같은 기업이 AI를 탑재한 자동 채소 수확 로봇을 개발하여 농가 부담과 수확 비용을 낮추는 데 기여했다. 이 로봇은 자동차 부품 기술을 활용하여 열매를 손상시키지 않고 확실하게 수확하도록 설계되었다.

벨기에 옥티니온社에서 개발한 딸기 수확 로봇 루비온은 딸기에서 반사된 빛을 감지해 잘 익은 열매만 선별적으로 수확하는 기능을 탑재했다. 농업 로봇은 배터리만 있으면 24시간 내내 중단 없이 작업할 수 있으며, 야간 운행이 가능하도록 설계되어 기존 노동력으로는 불가능했던 새로운 생산 체제를 구축할 수 있다.

<그림2> 딸기 수확로봇 ‘루비온’

자료 : 옥티니온社

자율주행 농기계는 제초 및 방제와 같은 반복적인 작업을 효율적으로 수행한다.

존디어, CNH, 구보다 등 선진사들은 레벨3(운전자는 탑승하고 있으나 생성된 경로에 따라 자율주행 및 작업이 가능한 레벨) 수준의 제품들이 양산이 진행중에 있으며, 국내 농기계 제조사들은 이보다는 낮은 레벨1~2 수준의 제품을 양산 중에 있다.

농업에서 농기계의 역할이 경운, 이앙, 수확 등 정해진 작업을 수행하던 기계의 역할에서 자율주행 기술이 접목된 데이터를 수집하는 센서의 역할과 처방을 실행하는 액추에이터의 역할로 변화되고 있다.

존디어의 자율주행 트랙터는 See & Spray 기술을 통해 영상 시스템으로 잡초를 인식하고 제초제를 살포하여 사용량을 기존의 3분의 1 수준으로 줄였다.

프랑스 스타트업 비티봇(Vitibot)의 엑토 로봇은 포도밭 고랑 사이를 다니며 잡초를 제거하는 작업을 수행했다.

국내에서도 농촌진흥청이 과수원용 무인 제초기 및 작업자 추종 운반 로봇을 시범 보급하며 기술 상용화를 추진하고 있다.

<표1> 해외 주요 선진사 자율주행 및 처방 솔루션 개발 현황

자료 : 농축산기계신문(https://www.alnews.co.kr) / 2023년 기준

<그림3> 비티봇(Vitibot)의 엑토 로봇

자료 : 비티봇(Vitibot)社

AI 기반 통합 관리 시스템은 이러한 로봇 기술을 유기적으로 결합한다. 이 시스템은 다양한 로봇들을 통합적으로 관리하며, 농업인이 잊을 수 있는 작업을 자동으로 챙겨준다. 이러한 자동화는 농업인을 단순한 노동자에서 데이터 분석과 의사결정에 집중하는 효율적인 경영자로 전환시키는 중요한 역할을 한다. 농업 로봇 기술은 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 야간 작업이나 24시간 연속 가동을 가능하게 함으로써 시간이라는 자원의 제약을 극복하는 혁신을 가져왔다.

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