안녕하십니까? 농촌진흥청 대변인 성제훈입니다.

바쁘신 가운데 오늘 e-브리핑에 참석해 주신 기자 여러분들께 진심으로 감사드립니다.

오늘은 농촌진흥청 농업기술 혁신의 대표 사례인 무인 농작업을 위한 자율주행 트랙터 기술에 대해 말씀드리겠습니다.

최근 우리나라는 다양한 산업 분야에서 4차 산업혁명에 관한 관심이 증가하면서 첨단 기술과의 접목을 통한 새로운 변화를 꾀하고 있습니다.

농업에 정보통신, 로봇 등의 기술을 접목하여 농업의 디지털화에 속도를 내고자 대학과 민간 등 많은 전문가가 노력도 하고 있습니다.

그러나 농업 분야의 경우 고온다습한 기상 환경, 불규칙한 노면 등 정형화되지 않은 작업 환경, 외부에 노출된 농작업 공간으로 인한 외기 환경 변화 등 다른 산업 분야와는 다르게 첨단 기술 적용이 쉽지 않은 실정입니다.

그럼에도 농촌진흥청은 1990년대 말부터 첨단 기술을 선제적으로 농업 분야에 적용하고, 무인 농작업 핵심기술을 확보하고자 자율주행 기술 연구를 진행해 왔습니다.

영상과 조이스틱을 활용한 원격제어 기술부터 ±2㎝ 이내로 현재 자기 위치를 측정할 수 있는 고정밀 측위시스템을 활용한 자율주행 기술, 레이저 센서로 과수의 형상을 인식하여 나무가 있는 곳에만 농약을 살포할 수 있는 스마트 로봇 방제 기술 등 농업 현장에 적용할 수 있는 첨단 핵심기술을 차근차근 확보해 가고 있습니다.

그 과정에서 농촌진흥청은 인공지능 기술을 접목한 영상인식 기반 트랙터 자율주행 기술을 개발하고, 농기계 업체와 함께 고정밀 측위시스템을 활용한 트랙터 자율주행 기술 고도화 연구를 수행하였습니다.

이번에 개발한 기술을 설명드리면, 경운 시 발생하는 흙 부수기 작업 여부를 트랙터 앞에 장착된 카메라로 먼저 찍습니다. 그리고 그 이후에 딥러닝 기술로 분석하여 경운된 구간과 경운되지 않은 구간의 경계를 추출한 후 미리 정해진 주행 기준선과 비교해 발생한 오차만큼 트랙터를 조향하는 기술입니다.

이렇게 영상을 통해 얻은 정보를 기반으로 트랙터가 자율주행한 결과 시속 3㎞로 직진 주행 시 경로 오차는 ±9.5㎝ 이내였습니다. 이는 운전자가 같은 속도로 운전할 때 발생하는 오차 21㎝보다 작아 이 기술을 농업 현장에 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

이 기술은 고정밀 측위시스템을 사용하는 위성항법시스템보다 합리적인 예산으로 시스템을 구성할 수 있고, 영상 정보를 이용하기 때문에 장애물 인식이나 돌발 상황에 대처하기 위한 기술을 함께 사용할 수도 있습니다. 또한, 고정밀 측위시스템과는 달리 데이터 이용료도 들지 않습니다.

하지만 아직 보완해야 할 점도 남아 있습니다. 인공지능과 영상을 활용한 인식 기술의 경우 같은 농작업 환경이라도 날씨나 시간에 따라 바뀌는 햇빛의 영향으로 영상 정보가 시시각각 변합니다. 이러한 다양한 상황에 대한 영상 정보를 획득하여 인공지능으로 학습시켜 놓아야 합니다.

또한, 우리나라는 지역에 따라 토질의 상태, 즉 토성이나 토색이 다양하여 이 기술을 접목하려면 많은 사전 정보가 필요합니다. 이는 최근 농작업 위치나 토양, 작물 영상 등 데이터 정보화 사업 등을 통해 활용 가능한 정보가 많이 공유됨에 따라 충분히 보완 가능하다고 생각합니다.

이와 함께 농기계 업체와 공동으로 고정밀 측위시스템을 활용한 자율주행 트랙터와 국내 농작업 환경에 적합한 선회기술 등 트랙터 자율주행 기술을 고도화했습니다. 농기계 업체에서는 이 결과 중 일부를 산업화하여 빠르면 올해 말부터 농업 현장에 적용할 계획입니다.

최근 농촌인구 고령화와 노동력 부족 등 농업이 부딪친 문제를 해결하기 위해 농업로봇, 자율주행 기술 등 농작업 편이성 향상을 위한 연구가 많이 이루어지고 있습니다만 이를 산업화하기 위한 업체가 적어 농촌 현장에 첨단농기계를 적용하기까지는 많은 시간이 필요합니다.

농촌진흥청은 산업체와의 협업을 통해 개발된 기술이 농촌 현장에 빠르게 보급될 수 있도록 노력할 것입니다.

이상으로 인공지능 기술을 접목한 자율주행 트랙터 핵심기술 개발에 대한 브리핑을 마치도록 하겠습니다.

고맙습니다.

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