자율 주행 차량이 농업에서 지속 가능성과 생산성을 향상하는 방법

자율 주행 트랙터, 드론 및 종자 심기 기능 로봇, 제초용 로봇, 수확용 로봇은 농업을 혁신시키고 농업 활동의 지속 가능성과 생산성을 향상해 식량 부족 문제를 완화하는 데 도움을 줄 수 있도록 개발 중인 기술입니다. 다양한 유형의 자율 주행 차량은 인간이 트랙터 및 기타 기계를 직접 운전할 필요가 없도록 하며, 그 대신 인간은 더 많은 가치 있는 활동을 할 수 있도록 합니다. 부가 가치가 있는 활동은 물 부족, 노동력 부족 및 기타 제한 사항과 관련된 문제를 해결하여 수확량을 늘리고, 부정적인 환경 영향을 줄이며, 농업 운영의 지속 가능성을 향상하는 정밀 농업을 구현하는 활동을 포함합니다.

드론과 농업용 로봇은 처음부터 새로 개발되고 배치되는 새로운 시스템인 반면, 트랙터는 이와는 상황이 다릅니다. 이미 많은 트랙터가 이용되고 있으며, 이런 트랙터들은 보통 수명이 깁니다. 그 결과 완전히 자동화된 새로운 설계의 트랙터 개발 외에도, 기존 트랙터는 소위 '디지털 트랙터 구현 장치'라 불리는, 특수 목적을 가진 구동 장치를 통해 보완 개조되고 디지털 시스템으로 업그레이드될 것입니다.

이 기사에서는 디지털 트랙터 구현 장치의 개발과 새롭게 부상하는 전기 트랙터(e-tractors)에 대해 살펴봅니다. 또한 자율주행 트랙터를 현장에서 사용할 때 해결해야 할 과제를 검토하고 드론, 트랙터의 센서, AI 및 ML이 정밀 농업에서 활용되고 있는 방법에 대해 알아봅니다. 또한 자율 운행 농업 차량의 개발을 실현하는 데 필요한 몇몇 기술과 머신 비전, 모터 및 제어, 전력 변환기, 센서 및 스위치, 유무선 통신 인터페이스, 다양한 신호 및 전원 케이블 및 커넥터를 포함한 DigiKey의 광범위한 판매 제품군을 통해 설계자가 어떻게 개발 프로세스를 가속화할 수 있는지 살펴봅니다. 이 기사는 완전히 자동화된 농장이 자동화 장비와 일반 장비가 혼합된 차량부대를 관리할 수 있는 정교한 운영 체제에 의해 제어되어 생산성과 지속 가능성을 극대화하는 미래를 예측하며 마무리합니다.

농장 장비가 ISObus에 동참

인더스트리 4.0과 마찬가지로, 농업 분야도 스마트하고 상호 연결된 기계를 사용하는 추세로 나아가고 있습니다. 농업용, 임업용 트랙터 및 기계를 위한 직렬 데이터 네트워크 버스 국제 표준(ISO) 11783이 여기에 해당합니다. 농업 업계에서는 이를 줄여서 ISObus라고 부릅니다. 이는 자동차 기술자 협회(SAE) J1939 프로토콜을 기반으로 하는데, 이 프로토콜은 CAN(Control Area Network) 버스에 대한 표준을 포함하고 농업 응용 분야에 최적화되어 있습니다. 농업 전자 재단은 ISObus를 적극적으로 홍보하고, ISO 11783 표준에 쓰일 강화된 인증 테스트를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

ISObus가 생기기 전까지는, 농부들은 유연성, 성능 및 상호 운용성이 제한된 고유의 제어 시스템을 갖춘 트랙터를 사용하고 있었습니다. ISObus는 표준화된 커넥터, 통신 프로토콜 및 운영 지침을 포함하고 있으며, 서로 다른 제조 업체에서 생산된 상호 연결된 센서 및 제어 시스템의 개발을 가능하게 합니다(그림 1). ISObus는 또한 트랙터 장비의 전기화를 지원하는데, 이는 전기 구동식 기계 동력 인출 장치(PTO)와 전기 구동 장비에 전력을 공급하기 위한 고전압 커넥터(최대 700V 및 100kW 정격)를 포함합니다.

그림 1: ISObus는 다양한 제조업체의 센서와 장비를 플러그 앤 플레이 시스템에 통합할 수 있습니다. (이미지 출처: Armin Weigel/dpa (사진: Armin Weigel/Getty Images를 통한 사진 제휴)

ISObus는 트랙터 실행 관리(TIM) 시스템을 개발하기 위해 진화 중입니다. 구상대로라면, ISObus의 고급 버전을 사용하면 장비가 트랙터에 피드백 제공을 가능하게 하여, 트랙터/장비가 결합한 시스템에 대해 최적화를 지원할 수 있습니다. 이는 또한 정밀 농업을 지원하는 농기구에 대해 더 높은 수준의 센서 통합을 가능하게 할 것입니다. 트랙터는 위치 인식을 제공하고, 센서가 결합한 시스템은 토양 상태와 농작물 상태에 대해 데이터를 지속적으로 수집할 것입니다. 이를 통해 더 상세한 통찰을 얻어, 수확량과 농업 분야의 지속 가능성을 모두 높일 수 있습니다.

전자 트랙터, 보완 개조된 트랙터 및 자율 주행 트랙터

ISObus의 지속적인 개발 외에도, 트랙터의 전기화는 향후 자율 주행 차량의 배포와 농업 분야의 지속 가능성 향상에 중요한 요소가 될 것입니다. 배기가스 감소는 필수적인 고려 사항입니다. 전 세계 온실가스 배출량의 4분의 1은 농업 및 농업 관련 활동에서 발생하며, 트랙터 1대가 배출하는 배기 가스양은 자동차 14대에서 배출되는 양과 같습니다.¹

전기 트랙터가 등장하기 시작했습니다. 전기 트랙터는 배기가스를 줄이고, 연료 비용도 크게 줄일 수 있습니다. 현재 전기 트랙터는 소형 모델로만 제한되어 있는데, 이는 대형, 고출력 전기 트랙터는 기존의 대형 트랙터보다 더 큰 배터리 팩이 필요하기 때문입니다. 또한 대형 전기 트랙터는 중량이 더 무거운데, 이로 인해 토양이 더 압축되는 부작용이 있습니다. 마지막으로, 대형 배터리 팩의 충전 시간이 너무 길어 농업 작업에서 실용적이지 않습니다. 25HP ~ 70HP, 약 18.6kW ~ 52kW의 모터를 장착한 소형 전기 트랙터와 소형 배터리 팩은 이미 시험 중입니다. 트랙터를 전기화한다는 것은 단지 차량 구동 방식을 전기화하는 것 이상의 의미가 있습니다. 이는 트랙터 장비에 동력을 공급하고 제어하기 위한 유압 장치를 교체하는 것을 의미하기도 합니다(그림 2).

그림 2: 25HP ~ 70HP의 모터가 장착된 소형 전기 트랙터가 시험 중이며 배포 준비 중입니다. (이미지 출처: Getty Images에서 제공한 brizmaker의 사진)

대형 트랙터의 경우 하이브리드 보완 개조 키트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 유압식 펌프 대신 트랙터의 기존 내연기관에 부착할 수 있는 250kW 발전기가 있는 키트를 제공하는 회사도 있습니다. 또한 이 키트에는 유압식 구동 시스템을 대체할 수 있는 4개의 전기 모터와 기존 장비에 전력을 공급하는 전기 변속기가 포함되어 있습니다. 유압 시스템을 전기 모터로 대체함으로써, 보완 개조 키트는 연료 및 유지 관리 비용을 절감하고 하이브리드 전기 트랙터의 가용성과 신뢰성을 향상합니다.

자율주행 자동차와 트럭의 출시와 마찬가지로, 자율주행 트랙터의 배포도 불확실한 미래에 직면해 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아의 현행 규정은 '모든 자체 구동식 장비는 자체 동력으로 움직이는 중일 때에도 운전자가 차량 제어 장치 앞에 있어야 한다'라고 요구하고 있습니다. 완전한 자율 구동은 아직 기다려야 할 것입니다.

농장 위 비행

현재 드론은 농업 분야의 다양한 작업에서 활용되고 있습니다. 드론의 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 작물 상태를 영상화: 드론은 많은 부분에서 위성 영상을 대체하여 작물 상태를 모니터링하고 있습니다. 정규화된 차별 식생 지수(NDVI) 영상 장치가 장착된 드론은 식물의 건강을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 상세한 색상의 이미지를 제공합니다. 위성 이미지는 취득하는 시간이 오래 걸리고 미터급의 정확도만을 제공할 수 있는 데 반하여, 드론은 밀리미터급의 정확도의 이미지를 제공하고 실시간으로 질병, 해충 또는 기타 문제를 표적화하여 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 농장 상태 모니터링: 드론은 농장 전체의 토양 상태와 배수 상태도 모니터링합니다. 이는 보다 효율적이고 지속 가능한 관수 프로그램을 가능하게 합니다.
• 심기: 자동화된 드론 종자 파종기는 임업 분야에서 보편화되어 있으며, 일반 농업 분야로도 그 사용이 확대되고 있습니다. 드론은 나무나 씨앗을 빠르게 심을 수 있고 접근하기 어려운 지역에 더 효율적으로 도달할 수 있습니다. 예를 들어, 두 명의 운영자로 구성된 팀이 여러 대의 드론을 사용하여 하루에 400,000그루의 나무를 심을 수 있습니다.
• 살포에 적용: 드론을 사용해 비료와 살충제의 살포 처리하는 방식은 새롭게 등장한 응용 분야이며, 그 사용도는 지역에 따라 다릅니다(그림 3). 예를 들어, 한국에서는 농업용 살포의 약 30%에 드론이 사용되고 있습니다. 그러나 캐나다에서는 농업용 살포에 드론을 사용하는 것은 합법이 아닙니다. 미국에서 드론을 사용하여 살포할 때는 미국 연방 항공국(FAA)과 주 농업, 상업 및 교통 부서에서 요구하는 면허와 인증이 필요합니다.

그림 3: 비료와 살충제의 살포에 사용할 수 있는 대형 드론이 개발되었습니다. (이미지: Getty Images에서 제공하는 baranozdemir의 사진)

정밀함이 확보되면 더 적은 비용으로 더 많은 수확 가능

자율 주행 트랙터가 실현되기 전에도, 드론과 트랙터의 전기화 및 트랙터 장비의 전기화는 정밀 농업을 지원하고 농업 분야의 지속 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.

[농업] 장비 제조업 협회(AEM)의 연구에 따르면 정밀 농업을 활용하면 작물 생산량이 4% 증가하고, 비료 배치 효율이 7% 증가하며, 제초제 및 살충제 사용은 9% 감소하며, 화석연료 사용이 6% 감소할 수 있다고 합니다². 또한 관개에서의 정밀성을 통해 물 사용량을 4% 줄일 수 있습니다.

이러한 수치들은 현재 기술을 기반으로 한 것입니다. 연결된 시스템과 인공 지능(AI)이 추가되면 이러한 개선 사항이 많이 증가할 것으로 예상됩니다. 장비의 유지 관리를 위해 머신 러닝(ML)을 추가하면 더 큰 비용을 절감하고 지속 가능성을 향상할 수 있습니다.

AEM에 따르면 자동화 농장 장비는 투입된 비용의 절감과 수확량의 증대를 모두 고려한다면 24%의 점진적인 향상 효과를 가져올 것으로 예상됩니다. 이러한 향상의 중요한 요소는 자율 주행 기계가 기존의 교체되는 장비보다 가벼워 토양 압축이 줄어들고 토양 상태가 개선된다는 가정입니다.

AI와 ML은 특정 작업에 최적화된 정밀 기계를 개발하는 데에도 매우 중요한 역할을 할 것입니다. 전용으로 제작된 작업 기계는 범용 트랙터보다 크기가 훨씬 더 작을 수 있습니다. 예를 들어, 소형 작업 기계는 머신 비전, 섬세한 터치 및 정밀한 손재주를 필요로 하는 작물을 수확하기 위해 개발되고 있습니다.

잡초 방제는 작업별로 특화된 AI 및 ML 기계가 크게 기여할 것으로 예상되는 또 다른 영역입니다. 잡초 방제는 까다롭고, 노동 집약적이며, 효율적으로 시행되지 않으면 더 많은 물 사용과 토양 영양분의 고갈을 가져옵니다. 윤작은 부분적인 해결책이지만 제초제나 수동 잡초 방제의 필요성을 해결할 수는 없습니다. AI 및 ML을 머신 비전과 결합한 잡초 관리 로봇이 시험 중입니다. 이러한 소형 기계는 또한 토양의 압축을 최소화합니다(그림 4).

그림 4: AI 및 ML을 머신 비전과 결합한 작물 수확용 자율 주행 로봇의 예. (이미지 출처: Getty Images에서 제공한 onurdongel의 사진)

농장용 OS 및 자동화 장비 제품 부대

농업계는 완전히 자동화된 농장이 자동화 농장 장비 및 일반 농장 장비, 육상 기반 기계 및 드론을 포함한 혼합된 차량부대를 관리할 수 있는 정교한 운영 체제에 의해 제어되어 생산성과 지속 가능성을 극대화하는 미래를 예측합니다(그림 5). 이러한 농장 장비들은 자본 투입 비용을 조절하고, 노동 수요를 최소화하며, 자율적 실행과 정밀 농업을 가능하게 하는 데에 필요한 빅 데이터 제공에 도움을 주기 위해 협동하여 운영될 것입니다. 또한 미래의 농장용 OS는 수많은 공급 업체의 다양한 장비를 지원하도록 표준화되고 최적화될 것입니다. ISObus 채택은 농장 자동화에 대한 오픈 소스 및 표준화된 접근 방식을 향한 첫 번째 단계일 뿐입니다.

그림 5: 다수의 지상 자율 농기계와 비행 자율 농기계가 협업하는 것은 더 높은 수준의 지속 가능성으로 이어질 것입니다. (이미지 출처: Getty Images에서 제공한 Scharfsin86의 삽화)

CO2 배출량 감소, 연료 소비 감소, 배터리 충전 및 관리의 최적화는 제안된 농장용 OS에서 기대되는 추가적인 이점입니다. 빅 데이터 분석도 농업의 미래에 중요한 역할을 할 것입니다. 농장에서 직접 얻은 대량의 실시간 데이터는 정밀 농업을 최적화하기 위한 의사 결정, 제어 및 운영 계획에 필요한 AI 및 ML 알고리즘을 지속적으로 훈련하는 데 활용될 것입니다.

요약

농장용 자율 운행 차량과 지속 가능한 정밀 농업의 개발은 아직은 초기 단계입니다. 농업계는 ISObus를 통해 이를 시작했습니다. 차세대 ISO버스는 향상된 상호 운용성을 지원하고 더 복잡하고 상호 연결된 농장 장비들을 선도하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 농장 장비들을 AI와 ML 알고리즘을 사용해 대규모 실시간 센서 데이터와 결합하고, 지상 농기계와 비행 농기계가 협업 형태로 배치하여 높은 수준의 지속 가능성과 생산성을 제공할 수 있는 농장용 OS를 개발하는 것이 목표입니다.

1. Autonomous Tractors with Robot Brains Are Coming to Take Over the Farm, Autoweek
2. The Environmental Benefits of Precision Agriculture Quantified, AEM