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[Design close up] 첨단 기술과 결합된 스마트 농업의 현주소
2016.11.16eunbook 조회(3222) 추천(추천) 스크랩(스크랩)
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2015년 전 세계 인구는 73억 명을 넘어섰고 2100년에는 100억 명으로 증가할 것으로 전망된다. 늘어나는 인구 수에 비례하여 식량 수요를 맞추기 위해서는 생산량을 2배 가까이 늘려야 하는데 2차 세계대전 이후 경작지의 증가 추이는 미미하다. 식량 부족 및 식량의 자원화, 무기화로 인한 식량 전쟁이 예고되면서 농업 생산성을 높이기 위한 대책 마련이 시급한 상황이다. 이에 대한 대응으로 효율적인 식량 생산을 위한 노력이 다각도로 이루어지고 있다. 농가 생산성을 높이기 위해 농업용 기계가 ICT(Information and Communications Technology), 로봇 등 최첨단 기술과 결합되어 정밀 농업 기술, 자동화 로봇 등 공학 기술과 융합, 발전되는 양상을 보이고 있다.
이번 Design close up에서는 농업용 어시스트 슈트를 시작으로 스마트 농업용 로봇 등 센서 기술과 로봇 공학이 융합된 스마트 농업에 대해 살펴보기로 한다.
※ 이미지 출처 : http://getniwa.com/pro.html







※ 이미지 출처 : http://www.jnouki.kubota.co.jp/product/kanren/arm-1/ (상),
http://www.kubota-nouki.jp/kanren/man/7-00-2-0004-01/7-00-2-0004-01.pdf (하)

일본의 농가 노동자의 40%는 65세 이상이다. 고령 작업자가 많아지고 있는 현실을 반영해 일본의 농기계 제조업체인 쿠보타(Kubota)는 고령자를 위한 농업용 작업 슈트를 개발했다. 라쿠 베스트(Raku Vest)는 팔과 어깨를 지지해주는 슈트로 배낭의 형태를 하고 있어 고령자 혼자서 쉽게 착용할 수 있다.



라쿠 베스트는 3.8kg으로 가벼워 고령자가 착용하고 움직이기 편리하다. 움직일 수 있는 각도는 상, 하측 90도까지의 범위이며 지면과 수평인 0도에 잠금장치를 걸어둘 수 있다. 주로 포도와 배 재배 농가를 대상으로 하고 있다.





※ 이미지 출처 : http://www.maff.go.jp/j/pr/aff/1511/mf_topics02.html

일본 와카야마 대학(和歌山大学) 시스템공학부 광메카트로닉스 학과 로보틱스 연구실에서 개발한 파워 어시스트 슈트는 과일과 야채 등 농작물 수확 및 운반 등 작업이 많은 농업 종사자들의 신체 부담을 줄여주는 역할을 한다. 중작업용과 경작업용으로 구분되어 개발되어 있다. 중작업용 슈트는 상하반신 일체형으로 충전용 100V 배터리로 구동되며 2시간 사용할 수 있다. 작동 방식은 허리와 고관절의 각도와 발에 걸리는 힘의 변화를 계측하는 센서가 착용자의 움직임을 감지하고 허리에 위치하는 컨트롤 박스에서 착용자의 움직임을 계산해 동작을 보조할 수 있도록 전동 어시스트 모터를 가동시킨다. 중량물을 들어 올리는 작업을 할 때 허리 관절 등을 지지하여 10~30kg의 수확물을 운반하는데 사용된다.



경작업용 슈트는 상하반신 분리형으로 중작업용 슈트와 유사한 원리로 작동한다. 단, 분리형이기 때문에 착용하는 위치에서 차이가 있으며 팔을 들어 올려 수확 작업을 할 경우 어깨 관절과 경사지에서 보행시 고관절을 지지하는 역할을 한다.





※ 이미지 출처 : http://www.public.harvestai.com/

농업용 로봇은 농업 생산과 유통, 소비에 이르기까지 전 과정에 서비스 환경을 자체적으로 인식, 인지하여 자동화된 동작으로 지능화된 작업이나 서비스를 제공하는 로봇을 지칭한다. 지금까지 3단계에 걸쳐 발전해왔는데 1980년대 후반에는 단순 가공 및 수확 작업에 적용되었고 2000년대에는 파종, 이식, 접목 등 단순 반복 작업과 위험하고 어려운 작업을 대체했으며 2010년 이후에는 ICT 기술이 결합되면서 스마트화가 이루어지고 있다. 파종, 제초, 수확 등의 작업에 활발히 이용되고 있다.





※ 이미지 출처 : http://www.jnouki.kubota.co.jp/product/taueki/racwel_ep8d/ (좌),
http://www.jnouki.kubota.co.jp/product/taueki/racwel_ep8d/work/#jump1 (우)

자율 주행 자동차의 개발은 현재 활발히 이루어지고 있으며 테슬라 모터스(Tesla Motors)와 구글(Google)에 의해 상당한 발전을 이룩했다. 농업에서도 자율 주행 기능을 가진 농업용 로봇에 대한 연구가 지속적으로 행해지고 있다.
일본의 대표적인 농기계 제조업체인 쿠보타(Kubota)가 올 봄 출시한 이앙기는 GPS가 탑재되어 있으며 직진 유지 기능이 있다. 자동주행 농기계 시리즈인 팜파일럿(FarmPilot) 시리즈의 하나로 일반 이앙기보다 모종을 많이 탑재할 수 있으며 직진성을 유지할 경우 수동 핸들 조작을 우선시 하여 비상시의 조작을 대비하도록 했다. 쿠보타는 자율 주행 시리즈를 지속적으로 출시하며 2018년 상용화를 목표로 자동 주행 트랙터를 개발 중이라고 발표했다.





※ 이미지 출처 : http://www.agrobot.com/gallery.html

스페인(Spain)의 후안 브라보(Juan Bravo)가 개발한 애그로봇(Agrobot)은 14개의 로봇팔에 탑재된 센서를 통해 잘 익은 딸기만 수확해 바구니에 담는 딸기 수확로봇이다. 애그로봇의 핵심 기술은 딸기의 익은 정도를 식별하고 딸기를 수확하기 위한 꼭지를 찾는 것인데, 센서를 통해 금속 바구니가 딸기의 모양과 크기를 인식하여 빠른 속도로 딸기를 수확한다.





※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=4gGMMPMm9MQ

세계 최대의 드론 제조업체인 DJI가 개발한 아그라스 MG-1은 농업용 드론으로 농약을 살포하는데 사용된다. 8개의 회전 날개가 안정적인 운행을 가능하게 하고 냉각 시스템이 탑재되어 있다. 농업용 드론은 기존의 헬기나 경비행기 또는 분무기로 농약을 살포하는 방식을 바꾸어 소규모 논에서도 운행할 수 있다. 또한 방제 작업자가 화학물질에 노출되는 시간을 줄여준다.





※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=IsWEiV8isTw

벼농사에서는 매년 3-4차례에 걸쳐 제초 작업이 가장 큰 걱정거리다. 농촌의 인력 감소와 작업자의 고령화에 일손을 구하기 어렵다. 농촌진흥청이 개발한 무인제초로봇은 자동항법장치를 이용해 인공위성과 연결된 시스템으로 방향 및 위치를 자동으로 감지하고 기계 앞부분의 프로펠러를 통해 잡초를 제거한다. 논 10ac(에이커) 당 작업시간이 1시간으로 사람 대비 16배 시간을 절약할 수 있어 비용뿐만 아니라 생산성도 높였다. 하이브리드 동력을 탑재함으로써 5-6시간 동안 작업할 수 있고 3cm 오차범위로 주행하기 때문에 80% 이상의 잡초 제거 효과가 있어 제초 비용도 50% 이하로 감소시킬 수 있다.
현장 적응시험 이후에 산업체에 기술을 이전해 내년에 상용화될 예정이라고 한다.





  
농촌진흥청에서 개발되어 농가 보급을 앞두고 있는 참깨 예취기는 기존의 회전식 작물 유도장치를 보완해 작업 속도와 같은 회전 속도로 움직인다. 작업속도는 작업자의 숙련도에 따라 2단계로 조절할 수 있다. 또한 참깨의 품종과 생육 상태에 따라 예취날을 지면으로부터 최대 30cm까지 조절할 수 있고 10ac(에이커)당 35분 동안 수확 작업을 할 수 있어 사람이 작업 시간보다 26배 효율적이다. 비용도 10ac(에이커) 당 14,000원으로 인건비를 최대 86%까지 줄일 수 있어 노동력과 인건비 절감을 통해 농가 소득에 큰 도움을 줄 것으로 기대되고 있다.
지금까지 농업용 로봇을 중심으로 살펴보았다. 이하에서는 보다 확장된 시설 측면에서 첨단 기술과 결합된 식물공장과 스마트팜에 대해서 살펴보도록 한다.





※ 이미지 출처 : http://www.lighting.philips.com/main/cases/cases/horticulture/osaka.html

식물공장이란 LED 등 인공광원을 이용해 온도, 수분 등을 제어해 작물의 광합성과 생육을 조절함으로써 파종부터 수확까지 자동화하여 농산물을 연중 생산하는 시설을 의미한다. 본래 식물이 자연 상태에서 생장하기 위해서는 햇빛과 물, 흙이 필요하다. 식물공장은 이러한 자연요소를 인공광, 인공토양 및 수경재배, 에어컨을 통한 온습도 조절, 이산화탄소 인공주입 등의 방법으로 대체했다. 그리고 이 모든 환경제어를 소프트웨어가 조절한다. 식물공장에서 생산했을 때 상추 등 엽채류는 일반 노지에서 재배하는 것보다 생산성이 10배~20배 많으며 수경재배를 통해 무농약으로 생산할 수 있다. 식물공장은 좁은 공간에서도 고층, 다단으로 재배할 수 있기 때문에 기후와 지역에 제한받지 않고 도심 근처에 설치해 계획 생산과 연중공급으로 유통 비용을 줄일 수 있다. 식물공장의 발전은 LED 등 고효율 에너지 소재 산업과 더불어 모니터링, 지능형 로봇 등 제어 시스템까지 함께 성장할 수 있다는 점에서 고도화된 농업기술이 집약되어 있는 분야이다.


※ 이미지 출처 : http://aerofarms.com/technology/

식물공장은 일본의 스프레드(Spread)와 미국의 에어로팜(Aero Farms)이 대표적이다. 먼저 일본 가메오카(亀岡)의 스프레드는 사람이 파종 단계에만 개입하고, 나머지 작업은 모두 로봇 팔이 장착된 컨베이어 벨트가 수행한다. 또한 세계 최대의 수직농장인 미국 뉴저지(New Jersey)의 에어로팜은 철강공장을 리모델링해 건물 3층 높이의 총 1900여 평에 매년 1000톤에 이르는 채소를 생산한다. 수경재배에 비해 연간 작물 생산량도 12배 이상 많고 연간 경작횟수는 수경재배가 10~20회인데 반해 22~30회 가량 할 수 있어 생산성 측면에서 우수한 성과를 보여주고 있다. 





※ 이미지 출처 : http://www.freightfarms.com/new-gallery/

산업디자이너 존 프리드먼(Jon Friedman)과 환경학자인 브래드 맥나마라(Brad McNamara)는 크라우드 펀딩 사이트인 킥스타터(Kick Starter)를 통해 창업 자금을 확보해 프레이트 팜스(Freight Farms)를 세웠다. 미국 보스턴(Boston)을 거점으로 하고 있는 프레이트 팜스는 트럭 크기의 화물 컨테이너에 LED 조명과 센서, 수경재배 시스템으로 상추와 허브, 배추 등을 재배한다.



일주일에 상추 500포기를 재배하고 계절과 상관없이 일년 내내 재배할 수 있다. 기존 농장에 비해 80배 많은 농작물을 생산할 수 있으며 팜핸드(Farmhand)라는 어플리케이션을 이용해 실내 환경을 간편하게 제어할 수 있다.





※ 이미지 출처 : http://docs.agrivi.com/brochures/farm_management.pdf

스마트팜은 사물인터넷(IoT) 등의 정보통신기술(ICT)로 농작물 시설의 온도와 습도, 일사일조량, 토양 등을 측정 분석하고, 모바일 기기를 통한 원격 제어가 가능한 농장을 말한다. 개인 스마트폰을 이용해 비닐하우스 등 시설내의 스마트팜 단말기와 자동화 컨트롤러를 통해 비닐하우스를 원격으로 제어한다. 주로 비닐하우스 자동개폐, 개폐기 오작동시 비상정지 및 재가동, 실시간 온도 확인 및 알림, CCTV로 방범 감시, 정전 알림, 양액기 및 관수 제어 등의 기능을 한다. 일반적으로 내외부 환경 센서, 영상 장비, 시설별 제어장비, 통합 제어장비, 최적 생육환경 정보관리시스템 등으로 구성되어 있다.
2016년 4월 농림축산식품부가 스마트팜 확산 가속화 대책을 발표하면서 통신사인 SKT, KT와 적극 협력하기로 하였다. 설치 농가에 2년간 데이터 비용을 면제하고 상설 교육장을 확대 설치하는 등 사기업과 공조하여 확산에 힘쓰고 있다. 





※ 이미지 출처 : http://mediaspider.joins.com/?art_id=A13061127466

국내에서는 IoT 사업에 진출한 통신사들을 중심으로 스마트팜이 구축되고 있는데, SKT에서는 세종시와 협력해 스마트팜 시설을 함께 구축했으며 스마트팜 전용 어플리케이션도 개발했다. 어플리케이션을 통해 비닐하우스의 환경 센서에서 수집한 정보를 보여주며 기상청이 제공하는 기상 정보도 함께 확인할 수 있다. 국내 비닐하우스가 유럽과 달리 소규모 영세 농업인들에 의해 운영되고 있음을 고려해 소규모 비닐하우스를 원격 제어하기 위한 기술을 보급하고 있다. 각종 센서 정보를 전송하는 IoT 전용 요금제를 스마트팜 신규 농가에 2년간 무료 제공하는 등의 혜택을 제공하며 스마트팜 참여 농가를 확대해가고 있다.





※ 이미지 출처 : http://www.etnews.com/20160526000323

KT의 KT GiGA 스마트팜 서비스는 설비 구축비용을 최대 40%까지 절감시키고 온실시설 제어 성능을 향상시켰다. KT는 네트워크 인프라, 통합관제 역량, A/S 지원, 빅데이터 등을 융합해 통신사로써의 강점을 농업 분야에도 확장시켜 스마트팜의 초기 생태계를 조성하고 있다. 머신러닝을 통해 온실별 맞춤형 제어를 적용함으로써 온실 내 시설 제어 성능도 높였다. 여러 스마트팜의 축적된 데이터를 활용해 종합적인 농업용 솔루션을 제시할 수 있지 않을까 기대된다.






※ 이미지 출처 : https://techcrunch.com/2015/09/07/the-next-food-frontier-how-agtech-can-save-the-world/ (좌),
https://www.youtube.com/watch?v=4HCE1P-m1l8 (우)

농기계에 인공지능이 결합되고 있는데, 미국 실리콘 밸리(Silicon Valley)의 농업용 로봇 스타트업인 블루 리버 테크놀로지(Blue River Technology)의 레터스봇(LettuceBot)은 외관상 기존 트랙터와 크게 다른 점이 없어 보이나 딥러닝(Deep Learning) 기술과 컴퓨터 시각(Computer Vision) 시스템이 결합된 인공지능 트랙터이다. 학습된 지식을 바탕으로 0.02초만에 0.635mm 반경의 싹이 돋기 시작한 상추와 잡초를 정확히 구분한다.
또한 일본에서 오이 농장을 운영하는 고이케 마코토가 개발한 오이 판별기는 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우(TensorFlow)를 이용해 분류 작업을 자동화했다. 컨트롤러가 카메라로 사진을 촬영하고 분류기가 오이 사진만을 모으고 다음 단계에서 촬영한 사진을 딥러닝 기술을 이용해 아홉 개의 등급으로 구분했다. 텐서플로우로 오이를 판별하는데 판별 속도는 개당 수초 소요되어 느린 편이며 판별 정확도는 70% 수준이라고 한다. 아직 정확성을 높여야 하나 오픈소스 라이브러리를 이용하면 소규모 농장에서도 간편하게 인공지능을 도입할 수 있다는 측면에서 상용화 가능성을 보다 넓혀준 사례라 하겠다.





※ 이미지 출처 :
https://www.parrot.com/us/sites/default/files/sequoia_official_documentation_and_specifications_2016_3.pdf
 
 
지금까지 살펴본 바와 같이 최첨단 기술의 도입으로 농업용 로봇을 이용한 경작 자동화 등 작물의 생산부터 수확까지 전 단계에서 농업 분야에서 자동화가 진행 중이며 다양한 농업용 로봇이 지속적으로 연구되고 있다. 월드 로보틱스(World Robotics)의 2012년 세계 농업 로봇 시장 전망에 따르면 농업용 로봇 시장은 2017년에는 81억 달러, 2018년에는 117억 달러, 2019년에는 152억 달러, 2020년에는 191억 달러까지 증가할 것으로 예상되고 있다. 기후변화로 예측하기 어려운 자연환경과 자유무역협정(Free Trade Agreement, FTA) 체결 등으로 농가 부담이 가중되고 있는 상황에서 농업 생산성과 경쟁력 확보는 필수 불가결하다. 인력난과 농업 생산성을 해결하기 위해서는 다학제간, 산업간 활발히 융합되고 있는 인공지능을 도입해야 한다. 현재 인공지능 기술은 농업에서는 주로 재배 및 수확에 사용되고 있다. 가까운 미래에는 작물의 상태를 정확히 파악하여 작물 상황에 적합한 솔루션을 조치하거나 관련 솔루션을 제시하는 등을 목표로 하고 있다. 향후 스마트 농업은 연구인력 양성, 관련 지원 법제 마련 등 연구개발 제반환경 조성이 필요하다. 스마트 농업이 가져올 풍요로운 미래를 기대해본다.
  

 

글 / 디자인맵 편집부

 

 

 

원문 주소: http://www.designmap.or.kr/ipf/IpTrFrD.jsp?p=561&x=1

 

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