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보도자료
占쏙옙占쏙옙占� [2020.06.19] 농약 살포 드론, 클라우드와 딥러닝 기술로 더 스마트해진다. |
농약 살포 드론, 클라우드와 딥러닝 기술로 더 스마트해진다.
- 생기원, 메타로보틱스㈜와 ‘방제 드론용 지능형 작업관리 시스템’ 공동개발
- 방제 진행상태 클라우드에 자동 저장·공유, 스마트폰에서 실시간 확인 가능
□ 무인항공기 ‘드론(Drone)’의 다양한 적용분야 중 가장 먼저 상용화에 성공한 분야는 논밭에 농약과 살충제를 살포해주는 ‘방제 드론’이다.
ㅇ 일반적으로 작업자 혼자 1㏊(1만㎡) 크기의 논에 약제를 뿌리는 데 3~4시간 정도가 소요되는 반면, 방제 드론의 경우 10분 정도면 충분하다.
ㅇ 이 같은 효율성 때문에 국내 전체 논 면적의 약 25%*에는 드론 방제 작업이 적용되고 있으며, 일본에서는 그 비율이 약 40%에 달한다.
* 2017년 기준 총 논 면적 864,865ha의 25.6%인 221,689 ha (출처 : 사단법인 한국농업무인헬기협회)
□ 한국생산기술연구원(원장 이낙규, 이하 생기원)이 드론 개발업체 ‘메타로보틱스㈜’와 함께 방제 진행상태를 스마트폰 어플리케이션에서 실시간 확인하고 클라우드 서버를 통해 농민, 조종사, 제조사 간 데이터를 공유할 수 있는 ‘방제 드론용 지능형 작업관리 시스템’을 공동 개발했다.
ㅇ 기존의 드론 방제 작업은 드론 운용 자격증을 보유한 조종사가 직접 드론의 비행경로를 눈으로 보며 조종하면서 논밭에 약제를 살포하는 방식으로 이뤄졌다.
ㅇ 하지만 대부분의 농경지가 구획이 좁고 일정하지 않으며 서로 떨어져 있어 조종사가 해당 지형을 사전에 정확히 파악하지 못하면 드론 이착륙 및 이동 시간이 길어지고 방제가 중복되거나 누락되는 구간이 발생하기 쉽다는 문제점이 있었다.
ㅇ 또한 농경지 주변에 전선, 전봇대, 나무, 비닐하우스 등과 같은 각종 장애물들이 많고 흩어져 있어 충돌 또는 추락 사고 위험도 높았다.
□ 생기원 지능형농기계연구그룹 양승환 박사와 메타로보틱스㈜가 이끄는 공동연구팀은 이 같은 문제점을 해결하고 방제 효율성을 높이기 위해 스마트 농업 클라우드 기술을 기반으로 2018년 4월부터 연구를 시작해 1년 8개월 만에 성과를 냈다.
ㅇ 양승환 박사 연구팀이 2018년 독자 개발한 스마트 농업 클라우드 기술은 온실 내 작업자가 근거리무선통신(NFC) 태그가 부착된 스마트폰이나 장비를 소지하고 다니면 어떤 작업자가 언제, 어디에서, 얼마나 작업했는지를 실시간으로 클라우드 서버에 전송해주는 기술이다.
□ 공동연구팀은 이 기술을 바탕으로 원거리 정보 전송에 유리한 ‘LoRa 통신모듈*’을 접목시켜 드론 작동 즉시 드론의 이동 경로와 높이, 속도, 약제 방제량과 방제 범위 등 각종 정보가 클라우드 서버에 실시간 입력될 수 있도록 개선했다.
* LoRa Alliance사에서 만든 Long Range 통신기술. 최대 10마일(16㎞) 장거리 통신과 저전력이 특징
ㅇ 농민, 방제기관, 조종사, 제조사 등 다양한 사용자들은 부여받은 서버 접근 권한에 따라 원하는 방제 관련 정보를 시간과 장소에 구애받지 않고 바로 파악 가능하다.
ㅇ 클라우드에 축적된 정보는 방제 품질과 신뢰성을 향상시켜주는 것은 물론 추후 빅데이터화하여 방제 결과에 따른 농작물 수확량 변화 등 다양한 영농 데이터 분석 분야에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
□ 또한 개발된 시스템은 사용자가 온라인 위성지도 상에서 농경지의 네 귀퉁이를 선택해 방제 구획으로 지정해주면 드론 스스로 최적 비행경로를 설정하고 일정구간마다 약제를 살포하는 자율주행 방제 자동화 기능도 지원한다.
ㅇ 이 기능으로 인해 약제를 고르게 분사할 수 있어 방제 효율성이 높아지고 방제가 중복되거나 누락되는 구간도 발생하지 않는다.
ㅇ 조종사 역시 해당 지형을 숙지해야 하는 부담이 경감될 뿐만 아니라 클라우드 서버에 접속해 작업 정보를 미리 확인할 수 있어 효율적인 방제 계획 수립에 도움이 된다.
□ 아울러 공동연구팀은 초속 5m의 빠른 속도로 비행하는 드론의 안전성을 높이고 충돌·추락 사고를 방지할 수 있는 장애물 인식 기술도 추가 개발했다.
ㅇ 특히 사고의 주원인으로 꼽히는 전선과의 충돌을 예방하기 위해 드론과 전선 간 거리를 측정할 수 있는 ‘뎁스(Depth) 카메라’에 딥러닝 기술을 더한 ‘위험 인식 센서’를 개발해 장착했다.
ㅇ 이로 인해 조종사가 육안으로 식별하기 힘든 10㎜ 두께의 얇은 전선을 드론 스스로가 약 6m 거리 밖에서 감지할 수 있게 됐으며, 이 경우 즉시 그 자리에서 작동을 멈추고 조종사의 새로운 명령을 기다린다.
□ 양승환 박사는 “중국의 저가 드론 공세에 대응할 수 있도록 R&D 초점을 소프트웨어 시스템의 편의성과 신뢰성 향상에 맞춰 국산 드론의 시장경쟁력을 높였다.”고 밝히며, “향후 산림에 피해를 끼치는 소나무재선충을 대상으로 관측과 방역작업을 수행하는 산림 방제 드론까지 개발 범위를 넓힐 예정”이라고 말했다.
ㅇ 한편 메타로보틱스㈜는 오는 6월 중 시범적으로 운영했던 클라우드 서버를 일반 대중에게 처음 공개해 사용자들이 방제 정보를 공유할 수 있도록 지원할 계획이다.