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연구성과 사례
占쏙옙占쏙옙占쏙옙 상온 VOCs 제거 기술로 공기질 스마트하게 관리한다 |
占쏙옙占쏙옙占� 인공지능과 로봇기술로 생기원형 스마트팜 만든다 |
占쏙옙占쏙옙占쏙옙 전기차, ESS용 바이폴라 구조 전고체전지 개발 |
스마트팜이 주목받고 있는 가운데 생기원이 인공지능과 로봇기술을 활용한 스마트팜 농작업 자동화 및 작업관리 시스템 연구 결과를 발표했다. 오는 10월 실증팜을 오픈해 ‘생기원형 스마트팜’을 선보일 준비에 바쁜 로봇그룹 인공지능연구실 장인훈 수석연구원을 만났다.
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중소 농가에 적용 가능한 스마트팜 기술
생기원은 지난 2015년부터 3년간 국가과학기술연구회의 지원으로 한국과학기술연구원, 한국전자통신연구원, 한국에너지기술연구원, 한국식품연구원과 함께 스마트팜 솔루션 융합연구단을 꾸려 스마트팜 관련 기술을 연구·개발해왔다. 장인훈 수석연구원이 이끄는 연구팀은 이 사업을 통해 인공지능 기반 토마토 숙도 판별기술과 스마트 온실용 작업관리 시스템 개발에 성공했다. 올 10월에는 천안 지역 토마토농장에 실증팜을 만들어 그 결과를 선보일 계획이다.
“스마트팜은 세계적인 추세이고 국내에서도 2019년 8대 혁신성장 분야 신규 사업으로 지정한 과제입니다. 그런데 농민들은 스마트팜을 반기지만은 않습니다. 국내 농가 80%는 규모가 작은 중소형 농가인데, 일반적으로 스마트팜을 적용하려면 농지 규모가 커야 하기 때문이죠. 생기원에서 중소형 농가의 고민을 해결하는 연구를 해야 한다고 생각했습니다.”
기존의 스마트팜은 생육관리, 환경관리, 에너지관리 등 재배 환경을 관리하는 기술을 중심으로 개발돼 왔다. 하지만 중소형 농가에 도움이 되기 위해서는 농민의 일손을 덜고 품질관리를 도와주는 기술이 필요하다. 장 수석연구원은 이런 기술이 중소형 농가 단위로 시작해 ICT융복합농산업으로 확장하는 데 밑거름이 될 것이라고 개발 의의를 밝혔다.
인공지능으로 토마토 숙도 판별
농업 분야는 생산비에서 인건비 비중이 특히 높다. 토마토는 생산비의 41.8%, 파프리카는 22.6%가 인건비로 들어간다. 이런 이유로 인력이 부족한 농가일수록 생산 자동화기술이 필요하다. 연구팀은 생산 자동화기술로 온실용 작업관리 시스템과 무인 이송로봇을 개발하는 성과를 거뒀다.
특히 인공지능 기반 토마토 숙도 판별기술은 생기원에서 보유하고 있던 딥러닝 기반 얼굴 감정인식기술을 적용했다. 수확한 토마토들의 색을 숙도에 따라 6단계로 구분해 컴퓨터에게 기초 데이터를 학습시킨 뒤 딥러닝 기반 영상처리기술을 이용해 토마토의 숙도를 분류하는 방법이다.
▲토마토의 숙도를 분류하는 인공지능에 대해 설명하는 장인훈 수석연구원 ⓒ한국생산기술연구원
“숙도는 상품성과 깊은 관련이 있습니다. 토마토는 수확 후에도 익는 후숙 과일이기 때문에 반드시 숙도 모니터링이 필요합니다. 사람이 직접 했을 경우 75% 정도를 인식하고 기존 알고리즘을 적용하면 80% 정도를 인식하는데, 딥러닝 기반 영상처리기술을 이용할 경우 평균 96%까지 인식할 수 있습니다.”
장 수석연구원은 숙도 판별기술 외에도 수확물의 크기와 외형 품질을 동시에 판별할 수 있는 기술을 추가로 개발, 실증팜에 적용할 예정이라고 덧붙였다.
노동력 투입을 절반으로 줄이는 것이 목표
연구팀이 개발한 온실용 작업관리 시스템은 온실 내 작업정보를 실시간으로 수집하고 저장해 모니터링 할 수 있는 관리 시스템이다. 이 시스템은 작업정보 수집을 위한 무선 단말기와 작업기, 무인 이송로봇, 수집한 작업정보를 저장하고 관리하는 서버, 작업정보를 모니터링하고 분석하기 위한 소프트웨어로 구성되어 있다.
“온실용 작업관리 시스템의 특징은 작업자의 조작 개입을 최소화해 편리성과 효율성을 높이고, 새로운 단말기나 작업기 개발 없이 기존 기기에 모듈 형태로 부착이 가능하다는 점입니다. 수집된 작업정보는 스마트폰이나 컴퓨터, 태블릿PC 등에서 모두 확인할 수 있습니다.”
또한 연구팀은 작업관리 시스템과 연동할 수 있는 무인 이송로봇을 개발했다. 이번에 개발된 무인 이송로봇은 자율주행과 작업위치 인식 기능을 가지고 있어 작업자를 따라다니며 작업을 돕는다. 수확물을 운반할 수 있을 뿐 아니라 실시간으로 작업정보를 수집하고 전송하는 기능까지 갖추고 있다. 수집된 작업정보는 영농일지로 자동 변환된다. 디지털 영농일지에는 작업자의 작업 효율성 분석, 작업품질 분석과 함께 날씨 등 환경 기록, 수확 기록 등을 더해 다음 재배에 활용할 수 있다.
“농업은 워낙 다양한 작업이 필요한 분야라 스마트팜 완전 자동화 구현은 어렵습니다. 국내 소규모 농가에 적용할 수 있는 센싱로봇, 수확로봇, 방제로봇 등을 추가로 개발해 기존 노동력 투입을 절반 수준으로 줄이는 것이 목표입니다.”
작업정보 자동 수집이 가능한 무인 이송로봇은 기술 이전을 완료했고, 인공지능 기반 토마토 숙도 판별기술은 올해 상용화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 2021년까지 스마트팜 농작업 관리시스템 연구 과제를 진행하는 동시에 스마트팜 혁신밸리 조성사업 등 정부R&D 과제에도 적극 참여할 계획이다.