노지에도 스마트팜을, 레일 위를 달리는 무인 예찰 로봇
탈부착이 쉬운 레일 구조체 위를 로봇이 이동하며 작물의 측면과 하부를 근접 촬영하고, AI가 병해충과 생육 이상을 상시 진단해 앱으로 알려드립니다. 국내 농경지의 95%를 차지하는 노지를 위해 설계한 저비용 예찰 솔루션입니다.
노지는 왜 스마트팜에서 소외되었나
지난 10여 년간 스마트팜 보급은 소수의 시설원예에 집중되었습니다. 정작 대부분의 농경지인 노지는 마땅한 해법 없이 남겨져 있습니다.
노지 재배 면적
국내 농경지의 약 95%는 지붕이나 시설로 덮이지 않은 노지입니다. 그러나 스마트팜 기자재 대부분은 온실을 전제로 설계되어 있습니다.
보급 격차
2020년 기준 시설원예 스마트농업은 1만 1,633호에 보급된 반면 노지작물과 과수는 149호에 그쳤습니다. 두 부문의 격차는 78배에 달합니다. (국회예산정책처)
단기성 작물 비중
밭작물의 약 85%는 매년 파종과 수확을 반복하는 1년생 작물입니다. 고정식 매립 설비로는 다음 작기에 설비를 걷어낼 수 없어 이모작이 막힙니다.
5대 레이어 아키텍처
이미 시장에서 검증된 성숙 기술을 레이어별로 최적 조합했습니다. 새로 개발하는 위험을 줄이고 노지 현장에서 바로 작동하는 구성을 택했습니다.
구조·기계 레이어
ㄱ자 앵글 2개를 결착한 쌍레일(Twin-Rail) 구조체입니다. 흙과 빗물이 고이지 않는 개방형 단면에 2~3m 단위 모듈로 조립해, 작기가 끝나면 걷어내고 다음 작기에 다시 설치합니다.
비전 센싱 레이어
로봇 좌우에 고정형 RGB 카메라를 각 1대씩 배치했습니다. 회전 장치 없이 레일 왕복만으로 잎 뒷면과 포기 안쪽까지 사각지대 없이 촬영합니다.
통신·네트워크 레이어
밭 전체에 무선 인프라를 깔지 않습니다. 주행 중에는 로봇 내부에 저장하고 도킹 시 LTE로 일괄 전송하며, 토양과 기상 센서는 920MHz LoRa로 도킹 스테이션에 모입니다.
데이터·AI 분석 레이어
고가의 엣지 AI를 로봇에 싣지 않고 클라우드에서 분석합니다. NIA AI허브의 공개 데이터셋으로 사전 학습한 모델을 실증 현장 데이터로 미세조정해 진단 정확도를 높입니다.
자동제어 레이어
도킹 스테이션의 태양광과 MPPT 충전으로 외부 전기 공사 없이 운영합니다. 배터리 잔량에 따라 부하 우선순위를 제어하고, 토양 수분이 임계값 아래로 떨어지면 자동으로 관수합니다.
이원화 로봇 라인업
경량과 저전력으로 고밀도 예찰을 담당하는 소형 예찰 로봇, 약제 탱크와 분무 노즐을 갖춰 확인된 지점을 즉시 방제하는 중형 방제 로봇으로 역할을 나눴습니다.
노지에 맞춘 설계
걷어낼 수 있는 구조
건축 철골의 스플라이스 공법을 응용한 ㄷ자 이음 브래킷으로 4개 볼트를 2방향 체결합니다. 주행 중 이음부 비틀림을 잡으면서도 작기가 끝나면 회수해 다시 사용합니다.
회선 하나로 끝나는 통신
중계기 추가 설치나 배선 공사 없이 도킹 스테이션 한 곳의 게이트웨이만으로 농장 전체를 커버합니다. 센서와 로봇마다 통신 요금제에 가입할 필요가 없습니다.
멈추지 않는 촬영
정지와 촬영, 재출발을 반복하지 않고 연속 주행하며 5cm 간격으로 프레임을 추출합니다. 모터 기동 전류 스파이크를 없애 배터리 소모와 구동부 마모를 함께 줄입니다.
단계별 성장 전략
거점 집중 (0~2년차)
영주 실증부지에서 단기 작물에 대한 효용성을 직접 검증하고 평당 수확량과 인건비 절감률을 수치로 확보합니다. 영주시 농업기술센터 농기계임대사업소 입점으로 초기 신뢰를 만듭니다.
수익모델 구축 (1~3년차)
임대사업소에서 체험한 농가를 유료 전환해 장비 렌탈과 구독형(SaaS)을 결합한 수익 모델을 세웁니다. 고추 성공 사례를 기반으로 작물과 대상 농가를 넓힙니다.
인접지역 확산 (3~5년차)
타 지자체 농업기술센터에 동일한 임대사업소 등록 모델을 재현합니다. 축적된 생육 예측 데이터로 농가와 가공업체를 잇는 판로 중개까지 확장합니다.
성능 목표 지표
공인시험인증기관의 V&V 시험을 전제로 설정한 개발 목표치입니다.
95% 이상
예찰 완료율
예정 스케줄 대비 실제 완료 횟수를 로그로 집계합니다. (30회 이상 측정)
98% 이상
도킹 성공률
도킹 시도와 성공 이벤트 로그를 비교해 측정합니다. (100회 이상 측정)
90% 이상
병해충 탐지율
실증 현장 라벨링 데이터 대비 검출 비율(재현율)을 측정합니다. (300장 이상 측정)
99% 이상
데이터 전송 성공률
로봇에서 도킹 스테이션을 거쳐 클라우드에 이르는 구간의 전송 로그를 확인합니다. (150건 이상 측정)
5초 이내
알림 전송 시간
AI 진단 완료부터 농가 앱 알림 도착까지 걸리는 시간입니다. (40건 이상 측정)
1시간 이내
1회 예찰 가동시간
완충 후 1회 예찰이 가능한 최대 주행 시간과 거리를 측정합니다. (20회 이상 측정)
경북 영주 실증 단지
외부 환경의 제약 없이 데이터를 확보하기 위해 자가 토지에 테스트베드를 구축합니다. 단기성 작물과 장기성 작물을 함께 실증해 작물군별 적용 가능성을 검증합니다.
실증 부지
경북 영주시 이산면 토지 720평, 임야 1,000평 확보
실증 기간
2026년 10월부터 2027년 12월까지
실증 내용
경량 구조체, 레일형 로봇, 소프트웨어 알고리즘
대상 작물
고추(단기성 작물), 블루베리(장기성 작물)
