【전문가 기고】 농업 4.0시대에 대비한 농기계 고도화 및 농업로봇 기술
- 홍동혁 경북대학교 밭농업기계개발연구센터 부센터장

농업 4.0시대의 DT·AI 융합의 대전환 가속
세계각국은 데이터 농업 선점위한 무한경쟁···농업로봇·정밀농업으로 생태계 전환
디지털전환·초고속 통신망·양자센서·AI학습·디지털트윈·메타러닝 등 이미 보편화

▶농업 4.0시대는 DT·AI 융합의 대전환 시기

전 세계 농업은 지금까지 경험해 보지 못한 대전환의 시기를 맞이하고 있다. 식량위기, 기후변화, 인구고령화, 노동력부족 등 구조적 문제가 심화되면서, 농업의 중요성은 어느 때보다 부각되고 있다. 동시에 5G·6G 통신망, AI, 빅데이터, 클라우드·엣지 컴퓨팅, 하이퍼스펙트럼 센서, 나노센서, 디지털트윈, AR·VR, 양자 컴퓨팅, 블록체인 등 최첨단 DT(Data Technology) 기술이 속속 농업 현장에 도입되며, 과거와는 전혀 다른 농업 생태계를 만들어 내고 있다. 이러한 변화는 전통적 농기계를 뛰어넘어, 자율작업이 가능한 ‘농업로봇’으로의 진화를 촉진하고 있다. 또한, 기후변화로 인해 작물의 최적 생육과 최대 수확량을 내는 기존의 농업목표에서 데이터에 기반한 정밀농업으로의 전환을 통하여 과거로부터 이어져온 경험과 감에서 DT와 AI가 융합한 디지털농업으로 진화하고 있다. 농업 4.0시대는 IT 기술의 시대를 넘어 DT와 AI가 융합하는 농업의 대전환 시기이다. 앞으로의 농기계 첨단화·고도화 기술발전 방향과 융합형 디지털농업 기술의 구체적 사례를 살펴본다.

▶디지털전환의 가속, 정밀농업의 확산

멀티 클라우드 기반 인프라, 즉 농장에서 수집되는 방대한 데이터(토양 정보, 기상 데이터, 작물 이미지 등)를 클라우드로 저장·분석해 경영자의 의사결정을 지원하며, 농업 빅데이터와 머신러닝 알고리즘을 결합함으로써 AI·빅데이터 분석을 통해 작물생육 예측, 병해충 발생시점 파악, 최적 비료·농약 투입전략 수립 등이 가능해진다. RTK-GNSS(초정밀 위성항법), SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성), 센싱기술 등을 통해 농업 빅데이터를 수집, 활용해 토양·작물 상태를 실시간 모니터링하고, 필요한 부분에만 비료·농약을 정밀 살포하는 방식이 미국·유럽을 중심으로 널리 보급되고 있다. 대형 트랙터·콤바인뿐 아니라, 소형 자율주행 로봇이 병해충 방제, 잡초제거, 수확 등 반복 작업을 자동화하는 시도도 활발하다.
구체적 사례로 John Deer는 See & Spray 기술로 AI 카메라와 머신러닝 알고리즘을 활용, 잡초만 인식해 제초제를 선별 살포함으로써 농약 사용량을 최대 90% 절감했다는 보고가 있다. 또한, AutoTrac 기능이 탑재된 트랙터는 RTK-GNSS 기반으로 주행 정확도를 센티미터 단위로 유지한다. Case IH는 운전석이 없는 무인 자율주행 트랙터(Autonomous Concept Vehicle)를 선보여, 센서·레이더·LiDAR·GPS를 결합한 안전주행 및 장애물 회피가 가능하다. Kubota는 Agri Robo 시리즈를 통해 자율주행 이앙기와 트랙터를 출시, 카메라와 AI로 정밀작업을 수행한다.

▶초고속 통신망·양자센서 고도화
5G·6G 네트워크를 이용한 농촌지역의 초저지연·초고속 통신이 가능해지면서, 자율주행 농기계 간 실시간 협업과 원격제어가 현실화되고 있다. 6G 시대로 접어들 경우, 더 빠른 데이터 전송과 안정적인 연결이 가능해 정교한 로봇 협업을 촉진할 것이다. 
RTK-GNSS(Real-Time Kinematic GNSS)와 SLAM 기술은 수 센티미터 단위로 위치 오차를 줄여주는 초정밀 위성항법과 자율주행 매핑기술로, 파종·비료·농약 살포를 ‘정밀농업’ 수준으로 구현한다. 양자센서(Quantum Sensor)는 기존 센서 대비 수십 배 이상의 민감도를 자랑해, 기후·토양 상태의 미세 변화를 실시간으로 포착할 수 있다. 양자센서를 사용하면 기후예측 정밀도가 크게 향상되어, 효율적인 작물재배 전략을 세울 수 있다.
하이퍼스펙트럼(초분광) 이미징은 여러 파장대(가시광선 외의 근적외선·중적외선 등)를 분석해 병해충, 곰팡이 발생 초기를 감지하고, 영양 결핍상태를 파악한다. 미국 캘리포니아 와이너리나 이스라엘 스타트업 Taranis 등이 드론에 탑재해 옥수수·콩·면화 등 다양한 작물에 활용 중이다. 나노센서는 토양 내부나 표면에 부착해 pH, 수분, 영양분 등의 미세변화를 실시간으로 추적한다. 스위스 EcoRobotix, 미국 Arable등에서 태양광으로 움직이는 소형 로봇과 결합해 정밀 방제·시비에 적용되고 있다.

▶AI학습·객체인식·엣지컴퓨팅·디지털트윈 고도화
AI 학습 고도화의 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)은 로봇이 스스로 시행착오를 거쳐 잡초제거, 수확경로 최적화 등의 작업방식을 학습한다. FramWise의 ‘Titan’ 로봇이나 일본 Spread의 수직농장 로봇 등이 대표적인 사례이다. 다음으로 메타러닝(Meta Learning)은 대표적으로 구글 산하 프로젝트 ’Mineral’을 비롯해 대규모 농업 데이터셋을 구축하고, 다른 지역·작물환경에도 빠르게 적응 가능한 모델을 연구 중이다. 여러 지역·계절·작물특성을 포괄해 학습방법 자체를 발전시킴으로써, 글로벌 확산이 용이해진다. 다음으로 생성형 AI(Generative AI)는 과거 기상·병해충 데이터를 바탕으로 “기후변화와 작물생육의 상관관계 등” 같은 농업 시나리오를 생성·분석한다. 농민들은 이를 통해 파종시점, 품종선택 등 전략적 의사결정을 내릴 수 있다.
‘객체인식·엣지컴퓨팅’ 기술의 발전 중 한 개로 트랜스포머(Transformer) 기반 모델이 있다. 트랜스포머 기반 모델은 비전 트랜스포머(ViT) 등 이미지 인식성능이 뛰어난 모델을 농업 데이터 분석에 접목해 병해충의 미세 패턴까지 인식한다. 존디어가 인수한 Blue River Technology가 트랜스포머 모델로 잡초·작물 구분 정확도를 향상시키는 등 대표적 사례가 늘어나고 있다. 다음으로 YOLO 등 실시간 객체 탐지의 발전이 있다. YOLO v7·v8을 로봇이나 드론에 탑재해, 병해충 흔적·잡초·작물을 빠르게 식별하고 자동방제 혹은 제거작업을 수행한다. 국내 대학 연구팀도 벼 잎 질병(도열병, 흰잎마름병 등) 조기 탐지에 YOLO 계열 모델을 적용 중이다. 다음으로 엣지컴퓨팅의 발전이 있다. NVIDIA Jetson, Intel Movidius등 소형 AI 칩셋을 로봇 내장형으로 탑재해, 네트워크 연결이 불안정해도 현장에서 즉시 데이터를 처리한다. 광활한 목초지나 통신 음영지역에서도 로컬 연산을 통해 자율주행 로직을 끊김 없이 실행할 수 있다.
디지털 트윈(Digital Twin) 기술의 농업으로의 확대가 진행 중에 있으며, 대표적인 사례로 독일 Bosch·SAP등은 농장을 3D 가상환경으로 실시간 복제, 극단적 기후 시나리오(폭염·가뭄·태풍 등)에 따른 작물피해를 미리 예측하고 대응책을 수립한다. 네덜란드 Wageningen University & Research, 한국 농촌진흥청 등도 대형온실 및 스마트팜 단지의 디지털 트윈연구를 활발히 진행 중이다. AR·VR 기술의 대표적인 사례로 일본 이바라키현의 농업 연구기관에서 AR 글래스로 병해충 정보를 실시간 시각화하는 훈련을 시범 운영한다. VR을 활용하면 자율주행 콤바인·트랙터 운전 시나리오를 가상 훈련함으로써, 초보 농민이나 신규인력을 빠르게 교육할 수 있다.

[스마트 농업 시스템을 위한 디지털 트윈 기술 프레임워크, Fan Zhang, 2022 참조]Fan Zhang, 6G-Enabled Smart Agriculture: A Review and Prospect, Electronics, 2022https://www.mdpi.com/2079-9292/11/18/2845

[ 하이퍼스펙트럼 (초분광) 이미징 촬영 예시, Shuang Tian, 2022 참조]Shuang Tian, Multiscale Superpixel-Based Fine Classification of Crops in the UAV-Based Hyperspectral Imagery, Romote Sens, 2022https://www.mdpi.com/2072-4292/14/14/3292

농기계 고도화 위한 DT·AI 기술지원 확대해야

통신인프라 투자·교육지원·표준화·제도마련 등 종합적 정책개발·협업구조 필요
DT·AI 기술확대 위한 엣지컴퓨팅·데이터 통합관리·AI활용·디지털트윈 등 활용해야

▶자율작업로봇·협업로봇 확대와 메타러닝
농기계에서 농업로봇으로 진화 방향이 설정됐다. 자율작업 로봇과 협업로봇(Swarm Robotics)이 확대됐으며, 메타러닝을 통한 다양한 환경에 적응하게 됐다. 자율작업 로봇의 대표적 예로, 미국 Harvest CROO Robotics는 딸기 수확로봇을 개발해 사용하고 있으며, 노동력 부족에 시달리는 대형 과수원에 투입했다. 일본 Yamaha는 좁은 과수원 통로를 자유롭게 누비며 과실상태를 체크하고 수확시점을 알리는 소형로봇을 시연했다. 군집로봇의 대표적인 예로, 영국 Small Robot Company는 ‘Tom’, ‘Dick’, ‘Harry’ 세 로봇이 파종·제초·생육 모니터링을 분산처리한다. 군집로봇은 한 로봇이 지도를 만들고, 다른 로봇이 정밀제초를, 또 다른 로봇이 영양분 공급을 담당하는 식으로 협업해 작업효율을 크게 높인다.
메타러닝을 통해 온도·습도·강수량이 극단적으로 변동하는 현재 기후환경에서, 로봇이 새로운 토양·작물·지역 조건에 빠르게 적응해야 한다. 메타러닝을 적용해 한 번 학습한 경험을 다수 농장에 보편적으로 이식함으로써, 비용과 시간을 대폭 절감한다.

[완전자율작업 로봇 예시, FarmWise 社 참조]https://www.therobotreport.com/farmwise-delivers-cultivation-as-a-service-for-farmers/ https://climate.mit.edu/posts/titanic-robots-make-farming-more-sustainable

[ 영국 Small Robot Company의 ‘Tom’, ‘Dick’, ‘Harry’ ]https://vietnamagriculture.nongnghiep.vn/a-robot-is-killing-weeds-by-zapping-them-with-electricity-d293537.htmlhttps://newatlas.com/british-supermaket-trial-robot-farmers/57667/https://highways.today/2018/11/12/small-robot-company-harry-robot/

▶농업 4.0시대의 농기계 고도화 방향
이와 같이 현재의 농업은 단순한 IT기술의 넘어서 DT와 AI가 결합된 데이터 기반의 농업으로 변화하고 있고, 이에 따라 기존 농기계의 로봇화 기술을 통한 고도화가 반드시 필요한 시대가 됐다. 이에 따라 농업 4.0시대에 농기계를 고도화할 수 있는 방향에 대해 살펴본다. 
△ 기존 농기계 업그레이드: 전통 농기계+자율주행+AI 인식을 활용하는 방법이 있다. 이 방법으로는 업그레이드 모듈을 사용하게 된다. 존디어, AGCO, 구보다 등은 기존 트랙터·콤바인에 AI 카메라, LiDAR, RTK-GNSS 모듈을 별도로 장착해 자율주행·정밀 작업을 지원한다. 국내 제조업체들도 레트로핏(Retrofit) 키트를 연구·개발해 기존 기계를 무인주행 가능하도록 업그레이드하고 있다. 또한, 안정성 강화를 통해 농촌마을 길 이동 시, 보행자, 자전거, 자동차 등을 인식해 긴급정지 혹은 속도조절이 가능해야 한다. V2X(Vehicle-to-Everthing) 통신과 객체인식 알고리즘을 결합해 안전운전을 보장한다.
△위치정보 및 컴퓨터 비전기술 활용 : 정밀농업을 구현하기 위해 RTK-GNSS 기술과 LiDAR, 컴퓨터 비전기술이 활용되고 있다. RTK-GNSS는 옥수수·대두 등 대면적 농장의 파종간격을 2~3㎝로 제어해, 중복살포나 작업 사각지대를 최소화한다. 스페인 올리브밭 등 지형이 복잡한 환경에서도 소형로봇이 오차 없는 이동경로를 확보한다. Trimble등 기업이 제공하는 LiDAR·카메라 융합기술로 복잡한 지형에서도 안전한 자율주행을 실현한다. LiDAR·컴퓨터 비전기술을 통해서는 과수 사이를 지나며 나뭇가지·과실을 보호하고, 수확 시 손상 없이 작업을 수행할 수 있다.
△엣지 컴퓨팅·컨테이너 기술 접목 : 엣지 컴퓨팅·컨테이너 기술을 접목되면서 실시간 데이터 처리 및 데이터 관리가 가능해졌다. NVIDIA Jetson, Intel Movidius 같은 소형 AI 칩셋으로 엣지 컴퓨팅을 이용한 영상·센서 데이터를 기기 내부에서 실시간 처리해, 통신지연에 의한 오류를 방지한다. 또한 컨테이너(Microsevices) 아키텍쳐를 활용해 로봇 소프트웨어를 여러 컨테이너로 나눠 관리하면, 각 기능(주행제어, 병해충 분석 등)을 독립적으로 업데이트 가능해 유연성을 높인다. 현재 Red Hat, Tanche Labs등 컨테이너 관리 솔루션 기업이 농기계 회사들과 협력사례를 확대하고 있다.
△실시간 데이터 수집 및 통합관리 : 농업로봇 운영에 필요한 핵심기술이다. 우선 실시간 데이터 수집 및 통합관리가 필요하다. IoT 센서 네트워크를 활용해 토양 수분, 온도, 염분, 일사량 등을 24시간 계측해 클라우드 또는 엣지 서버로 전송한다. 대표적 사례로 이탈리아 토마토 농장은 IoT센서+AI로 관개 시점·양을 결정해 물 사용량을 30% 절감하면서 생산량을 유지했다. 또한, 드론·위성 영상분석 기술을 활용할 수 있다. 중국의 대규모 쌀 농장은 Gaofen 위성에서 찍은 초고해상도 영상과 드론 영상을 결합해 병해충 ’핫스팟‘을 조기에 파악한다. 로컬 엣지 서버를 통해 대용량 영상을 빠르게 전처리하고, 네트워크가 끊겨도 기본분석을 자체 수행한다.
△AI 기반 의사결정 및 자동화 기술 : AI를 활용한 병해충 예측 모델의 대표적인 예시로 Climate Corporation, FarmShots 등은 풍부한 기상 데이터와 실측 병해충 데이터를 결합해, 특정 지역 병해충 발생확률과 시점을 예측한다. 농민은 이를 통해 적절한 방제시점에 정확히 대응해 피해를 최소화한다. 또한, AI 기반 최적화 알고리즘을 활용할 수 있다. Motorleaf 같은 스마트팜 전문기업은 AI가 에너지 사용량을 자동 제어해 온실 비용을 15~20% 절감하고, 일정한 작물품질을 유지하는 솔루션을 제공한다. 양자 알고리즘까지 적용해 기후예측, 자원배분, 물류경로를 최적화하려는 시도가 늘고 있다.
△디지털트윈 관제시스템 및 데이터 보안기술 : 온도·습도·CO2 농도·조도 등을 변화시키며 작물 생산량 및 품질에 미치는 영향을 시뮬레이션한다. 한국 농촌진흥청도 스마트 온실 고장 시 대체 시나리오를 미리 점검해 피해를 최소화하는 연구를 진행하고 있다. 또한, AR·VR 기술을 활용한 교육 및 훈련이 확대되고 있다. 독일 Agritechnica 박람회 등에서 VR 헤드셋으로 자율주행 트랙터·콤바인을 체험하는 프로그램을 제공해, 농업 종사자와 학생들의 이해도를 높인다. AR 글래스나 VR 환경에서 원격 전문가가 현장상황을 실시간으로 확인 및 조언하는 원격지원도 확산될 전망이다.
스위스 OriginTrail 등은 종자·비료·농약 사용부터 수확·포장·유통까지 전체 과정을 블록체인에 기록해, 위·변조 없는 투명한 이력관리를 지원한다. 한국에서도 유기농 인증 협동조합 등에서 블록체인 이력관리를 시범도입해 소비자 신뢰도를 크게 높이는 중이다. 사이버 보안에 있어 해커가 자율주행 트랙터·스마트팜 제어시스템을 장악할 경우 막대한 재산피해가 발생할 수 있어, VPN·이중인증·암호화·침입탐지 시스템 등 다층 보안체계가 요구된다. 대표적으로 미국 농무부(USDA)는 농기계 업체들과 함께 스마트팜 보안 가이드라인을 마련해, 정기적 보안패치와 취약점 점검을 의무화하고 있다.

[스마트 농업 시스템에서의 의사결정 단계, Sofia polymeni, 2023 참조]Sofia Polymeni, The Impact of 6G-IoT Technologies on the Development of Agriculture 5.0: A Review, Electronics, 2023https://www.mdpi.com/2079-9292/12/12/2651

[농업 4.0 핵심 기술, Sara Oleiro Araujo, 2021 참조]Sara Oleiro Araujo, Characterising the Agriculture 4.0 Landscape—Emerging Trends, Challenges and Opportunities, Agronomy, 2021https://www.mdpi.com/2073-4395/11/4/667

▶DT·AI 기술확대 위한 정책지원 필요
결론적으로 지금까지 살펴본 것처럼, 농업 4.0시대의 기술은 이미 농업을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율주행 농기계, 군집로봇, AI 기반 병해충 예측, 디지털트윈 시뮬레이션, 블록체인 이력관리, AR·VR 훈련, 양자 컴퓨팅을 통한 복잡한 최적화 등은 모두 농업 4.0을 대표하는 핵심요소이다. 이를 통해 우리는 기후변화에 대응해 식량생산성을 끌어올리고, 노동력 부족과 환경문제에 효과적으로 대응할 수 있는 길을 열게 됐다.
현재 세계는 데이터를 기반으로 한 새로운 농업시대를 선점하기 위한 무한경쟁을 시작했다. 이를 위해 통신·인프라 투자, 교육지원, 표준화, 제도적 장치 등 종합적인 정책과 협업구조 이외에도 DT와 AI기술이 접목된 농기계의 고도화 및 농업로봇의 발전이 필수적 요소임을 인식하고, 관련기술 개발에 더 많은 투자가 이뤄져야 할 것이다. 
또한, 고도화된 농기계 및 농업로봇이 사람의 일을 완전히 대체하기보다는 인간의 역량을 보완하고, 위험하고 반복적인 노동에서 벗어나도록 돕는 방향이 중요하다. 이는 앞서 언급한 것과 같이 농업 4.0시대의 목표는 단순히 생산효율을 높이는 데 있지 않고, 기후변화, 식량안보, 환경보호, 지속가능성이라는 세계농업의 과제를 해결하기 위한 핵심 열쇠로서 농업의 역할이 재정의되고 있다. 그리고 그 중심에는, 사람과 기술이 조화롭게 어우러진 스마트 농업과 첨단 농기계 및 농업로봇이 자리 잡게 될 것이다. 세계시장에서 1% 미만의 점유율을 가진 한국 농기계 산업이 농업 4.0시대의 데이터 기반 전환기술을 토대로 도약할 수 있기를 바란다.

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