[서울=뉴스핌] 김지완 기자 = 국내 연구진이 클라우드와 인공지능(AI) 딥러닝을 이용해 중복살포·누락 등 드론(Drone) 농약 살포 문제점들을 말끔히 해결하는 데 성공했다. 드론을 이용해 농약을 살포하는 농민들에게 큰 도움이 될 전망이다.

한국생산기술연구원(생기원)은 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 개발했다고 18일 밝혔다.

[서울=뉴스핌] 김지완 기자 = 지능형 작업관리 시스템을 탑재한 메타로보틱스㈜의 방제 드론. [사진=생기원] 2020.06.18 swiss2pac@newspim.com

무인항공기 드론의 다양한 적용분야 중 가장 먼저 상용화에 성공한 분야는 논밭에 농약과 살충제를 살포해주는 '방제 드론'이다. 일반적으로 작업자 혼자 1㏊(1만㎡) 크기의 논에 약제를 뿌리는 데 3~4시간 정도가 소요되는 반면, 방제 드론의 경우 10분 정도면 충분하다.

이 같은 효율성 때문에 국내 전체 논 면적의 약 25%에서 드론 방제 작업이 적용되고 있으며, 일본에서는 그 비율이 약 40%에 달한다. 한국농업무인헬기협회에 따르면 지난 2017년 기준 총 면적 86만4865ha의 국내 논 가운데 25.6%인 22만1689ha에서 드론 방제 작업이 적용됐다.

기존 드론 방제 작업은 드론 운용 자격증을 보유한 조종사가 직접 드론의 비행경로를 눈으로 보며 조종하면서 논밭에 약제를 살포하는 방식으로 이뤄졌다.

문제는 대부분 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 것이다.

농경지 주변에 전선, 전봇대, 나무, 비닐하우스 등과 같은 각종 장애물들이 많고 흩어져 있어 충돌 또는 추락 사고 위험도 높았다. 

생기원 지능형농기계연구그룹 양승환 박사와 메타로보틱스가 이끄는 공동연구팀은 이 같은 문제점을 해결하고 방제 효율성을 높이기 위해 스마트 농업 클라우드 기술을 기반으로 2018년 4월부터 연구를 시작해 1년 8개월 만에 성과를 냈다.

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 '로라(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.

로라 통신모듈은 로라 얼라이언스에서 만든 장거리 통신기술로, 저전력으로 최대 10마일(16㎞) 장거리 통신이 가능한 점이 특징이다.

[서울=뉴스핌] 김지완 기자 = 방제 드론용 지능형 작업관리 시스템을 공동 개발한 양승환 생기원 지능형농기계연구그룹 박사. [사진=생기원] 2020.06.18 swiss2pac@newspim.com

농민과 방제기관, 조종사 그리고 제조사 등 다양한 사용자들은 부여받은 서버 접근 권한에 따라 원하는 방제 관련 정보를 시간과 장소에 구애받지 않고 바로 파악 가능하다. 클라우드에 축적된 정보는 방제 품질과 신뢰성을 향상시켜주는 것은 물론 추후 빅데이터화해 방제 결과에 따른 농작물 수확량 변화 등 다양한 영농 데이터 분석 분야에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

또 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.

이 기능으로 인해 약제를 고르게 분사할 수 있어 방제 효율성이 높아지고 방제가 중복되거나 누락되는 구간도 발생하지 않는다. 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 기술을 추가 개발했다.

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. 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"며 "향후 산림에 피해를 끼치는 소나무재선충을 대상으로 관측과 방역작업을 수행하는 산림 방제 드론까지 개발 범위를 넓힐 예정"이라고 말했다.

한편 메타로보틱스는 오는 6월 중 시범적으로 운영했던 클라우드 서버를 일반 대중에게 처음 공개해 사용자들이 방제 정보를 공유할 수 있도록 지원할 계획이다.

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