아이스버그 양상추를 손 안대고 수확하려면?

아이러니하게도 농업은 로봇 시스템을 개발하기 위한 아주 특별한 기회를 주는 산업입니다. 왜 일까요? 농업은 각 계절에 따라 앞을 알 수 없는 각종 생태 조건과 예상치 못한 기후 조건, 그리고 농작물이 있는 위치나 그 지형에 반영되는 시간차 등을 겪을 수 있기 때문이죠. 이러한 예측 불가한 다양한 조건에서라면, 여기서 개발된 로봇들은 아마도 우리 실생활에 적용되었을 때 다양하고 효과적인 해결법을 가지고 나타날 수 있을 것입니다. 농업에서의 로봇들은 사람의 직접적인 노동 투입을 방지하며 인건비 감소와 수확량 개선에 이바지할 뿐만 아니라 잡초를 뽑거나 작물을 수확하는데 도움을 주기도 합니다. 이러한 로봇들 가운데 농업의 필드 테스트에서 가장 적합하게 나설 수 있는 로봇은 바로 자율 수확 로봇입니다. 최근 캠브리지대학의 연구팀은 아이스버그 양상추 수확을 자동화하기 위해 자율 수확 로봇을 연구했는데요. 그들이 자동 수확 로봇이 처리할 대상으로 아이스버그 양상추를 선택한 이유는 이 아이스버그 양상추는 수확과정에서 취급을 아주 조심스럽게 한다 하더라도, 손상을 입을 확률이 굉장히 크고 또 수확할 타이밍에 양상추의 잎사귀 하나하나를 자세히 보지 않으면 내부까지 상처를 받은 것인지 바로 알 수 없는데요. 일반적으로 기계를 통한 수확이 불가능하여 사람이 일일이 손으로 수확해야 하는 아주 고달픈 식재료이기 때문입니다. 밀이나 감자와 같은 일부 농작물들의 경우에는 관련 산업의 측면에서 볼 때, 오래전부터 기계화가 반영되어 대규모로 수확이 가능했지만, 키위나 오이, 감귤, 딸리, 브로콜리, 포도와 같은 작물들은 여전히 사람의 손에 의해 수확되고 있습니다.

 

그렇기 때문에 캠브리지대학의 연구팀은 이러한 악조건 속의 수확과정에 들어가는 엄청난 노동과 시간을 줄이기 위해 Vegebot이라는 자동 수확 로봇을 개발하기에 이르렀습니다. Vegebot은 다양한 카메라를 장착하고, 아이스버그 양상추를 잡아 올리기에 적합한 로봇팔, 그리고 제대로 성장한 것인지 판단할 수 있는 특별한 소프트웨어가 주요 구성 요소입니다. 아이스버그 양상추의 어려운 수확 방법과 현대 농업 기계의 발전을 위한 목표로, 다양한 조건에 따른 각 시나리오와 머신 러닝의 지속적인 학습이 가능한 소프트웨어를 가지고 있는데요. 아이스버그 양상추를 수확할 때 사용되는 로봇팔을 섬세하게 제어하고 손상 없는 수확과 반복적인 일관된 수확을 달성할 수 있도록 고안되어 있는 것이 특징입니다. 특히, 정상적으로 제대로 성장한 아이스버그 양상추만을 제대로 로봇팔이 수확을 해야 하기 때문에 양상추의 품질을 제대로 분석할 수 있는 카메라 시스템이 중요한 요소로 꼽히면서, 이 연구팀은 지속적인 필드 테스트를 통해 성공률을 높여왔습니다.

 

아이스버그 양상추를 사람이 직접 수확하기 어려운 이유는 특히 2가지로 꼽을 수 있는데, 첫 번째는 양상추의 파종 위치가 조금이라도 어긋날 경우 각 양상추들이 서로 인접해 있으면 각 양상추에서 자라난 잎들이 어긋나게 섞여보이기 때문에 정확한 작물의 위치 파악이 어려울 뿐만 아니라, 각 양상추들의 잎이 섞임으로 인해, 수확하기 적합한지를 육안으로 식별하는 것이 사람의 눈을 통해서는 정말 어렵기 때문입니다. 각 양상추들은 형태가 매우 다양하고, 날씨 조건이나 성숙도, 주변 식물에 따라서 그 모습이 상당히 달라지기 때문에 전문적으로 수확을 해온 사람일지라도 헷깔리기는 마찬가지입니다. 두 번째는 땅이 고르지 않은 지형에서 양상추의 줄기를 판매 가능한 수준으로 지정된 높이 만큼 깨끗이 절단하고, 상추 잎사귀들의 각 끝부분은 숱치기처럼 잘라내지 않고 유지시켜야 합니다. 사람의 숙련도가 각기 다르고 각자가 가지고 있는 완벽성에 따라 수확된 작물의 마지막 상태가 달라지기 때문에 이 아이스버그 양상추의 수확에 자동화 로봇의 개발이 대두되기 시작하였습니다.

 

연구팀은 3가지의 주요 연구 목표를 가지고 있었는데요. 먼저, 고성능 카메라를 통해 컴퓨터로 전달되는 각종 작물에 대한 데이터들이 제대로 구현되는지, 각종 제약 조건과 다양한 상황에서 유연하게 대처가 가능한 솔루션을 가질 수 있는지, 마지막으로 직접 농업 현장에서 필드 테스트를 통해 현재까지 개발되는 자동 수확 로봇들의 파일럿 버전들을 제대로 최적화하는 등의 목표를 가지고 연구가 진행되었습니다.

 

필드 테스트의 결과는 점점 테스트가 수행될수록 그 정확도가 높아져갔는데 가장 최근의 테스트에서는 무려 91%의 정확도를 가지고 정상적으로 성장한 아이스버그 양상추를 수확시키는 데 성공했습니다. 그 과정에서는 아이스버그 양상추를 카메라가 먼저 인지해서 데이터를 분석하면, 양상추 수확에 최적화된 로봇팔이 양상추의 머리를 떠내는 형태로 잡아냅니다. 그다음은 양상추의 손상을 피하는 방식으로 양상추의 줄기를 효율적으로 자르게 되죠. 일반적으로 양상추들이 심어져 있는 밭의 표면은 평평하지 않고 각종 자갈이나 모래, 돌들로 인해 매우 울퉁불퉁하기 때문에 이러한 지면을 움직이면서 보다 정교한 데이터 처리로 정확한 위치에 로봇팔이 움직이게 됩니다.

 

하지만, 아직은 역시나 개발중인 상태의 자동 수확 로봇의 한계를 느끼게 해주는 부분도 물론 발견할 수 있었는데요. 아직은 이러한 로봇팔이나 카메라들과 같은 하드웨어적인 제약사항들 때문에 직접 사람이 아이스버그 양상추를 수확하는 것보다 상대적으로 상당히 느리게 수확을 할 수 있다는 점입니다. 또한, 성공률이 높았음에도 불구하고 그에 따르는 실패율도 있기 때문에 완벽하고 정확한 수확을 위해서는 아직 넘어야 할 산이 많다는 것이죠. 일반 농업 종사자들에게 로봇을 판매하기에는 수많은 최적화가 더욱 더 필요한 시점입니다. 그래도 전통적인 농업 방법과 비교했을 때 우리 시대는 눈에 띄게 발전하고 있습니다. 양상추를 수확하는 데 사람 대신 로봇이 들어와 일을 하고 있는 모습을 직접볼 수 있으니 말입니다. 아직은 사람이 직접 제어를 하면서 수확을 하는 실정이지만, 이 Vegebot의 탄생은 분명 충분히 가능성이 있는 이야기입니다. 사람의 노동력을 투입하기 위해 사람들을 특정 시간에 모으로, 특정 위치에서 틍정 시간 내에 불규칙적으로 서로 다른 표준 조건으로 수확되는 것보다 농작물의 수확 효율을 크게 높일 수 있는 가치있는 일입니다.

 

농업은 마진이 낮은 산업이기 때문에 비용 효율성과 시간 효율성이 핵심입니다. 이러한 로봇의 발전이 1차 산업의 발전을 이룩하고 2차 산업 이후까지 영향을 미치면, 소비자의 가치 또한 증가되는 것이죠. 올바른 선순환의 핵심이 아닐까합니다.

아이러니하게도 농업은 로봇 시스템을 개발하기 위한 아주 특별한 기회를 주는 산업입니다. 왜 일까요? 농업은 각 계절에 따라 앞을 알 수 없는 각종 생태 조건과 예상치 못한 기후 조건, 그리고 농작물이 있는 위치나 그 지형에 반영되는 시간차 등을 겪을 수 있기 때문이죠. 이러한 예측 불가한 다양한 조건에서라면, 여기서 개발된 로봇들은 아마도 우리 실생활에 적용되었을 때 다양하고 효과적인 해결법을 가지고 나타날 수 있을 것입니다. 농업에서의 로봇들은 사람의 직접적인 노동 투입을 방지하며 인건비 감소와 수확량 개선에 이바지할 뿐만 아니라 잡초를 뽑거나 작물을 수확하는데 도움을 주기도 합니다. 이러한 로봇들 가운데 농업의 필드 테스트에서 가장 적합하게 나설 수 있는 로봇은 바로 자율 수확 로봇입니다. 최근 캠브리지대학의 연구팀은 아이스버그 양상추 수확을 자동화하기 위해 자율 수확 로봇을 연구했는데요. 그들이 자동 수확 로봇이 처리할 대상으로 아이스버그 양상추를 선택한 이유는 이 아이스버그 양상추는 수확과정에서 취급을 아주 조심스럽게 한다 하더라도, 손상을 입을 확률이 굉장히 크고 또 수확할 타이밍에 양상추의 잎사귀 하나하나를 자세히 보지 않으면 내부까지 상처를 받은 것인지 바로 알 수 없는데요. 일반적으로 기계를 통한 수확이 불가능하여 사람이 일일이 손으로 수확해야 하는 아주 고달픈 식재료이기 때문입니다. 밀이나 감자와 같은 일부 농작물들의 경우에는 관련 산업의 측면에서 볼 때, 오래전부터 기계화가 반영되어 대규모로 수확이 가능했지만, 키위나 오이, 감귤, 딸리, 브로콜리, 포도와 같은 작물들은 여전히 사람의 손에 의해 수확되고 있습니다.

 

그렇기 때문에 캠브리지대학의 연구팀은 이러한 악조건 속의 수확 과정에 들어가는 엄청난 노동과 시간을 줄이기 위해 Vegebot이라는 자동 수확 로봇을 개발하기에 이르렀습니다. Vegebot은 다양한 카메라를 장착하고, 아이스버그 양상추를 잡아 올리기에 적합한 로봇팔, 그리고 제대로 성장한 것인지 판단할 수 있는 특별한 소프트웨어가 주요 구성 요소입니다. 아이스버그 양상추의 어려운 수확 방법과 현대 농업 기계의 발전을 위한 목표로, 다양한 조건에 따른 각 시나리오와 머신 러닝의 지속적인 학습이 가능한 소프트웨어를 가지고 있는데요. 아이스버그 양상추를 수확할 때 사용되는 로봇팔을 섬세하게 제어하고 손상 없는 수확과 반복적인 일관된 수확을 달성할 수 있도록 고안되어 있는 것이 특징입니다. 특히, 정상적으로 제대로 성장한 아이스버그 양상추 만을 제대로 로봇팔이 수확을 해야 하기 때문에 양상추의 품질을 제대로 분석할 수 있는 카메라 시스템이 중요한 요소로 꼽히면서, 이 연구팀은 지속적인 필드 테스트를 통해 성공률을 높여왔습니다.

 

아이스버그 양상추를 사람이 직접 수확하기 어려운 이유는 특히 2가지로 꼽을 수 있는데, 첫 번째는 양상추의 파종 위치가 조금이라도 어긋날 경우 각 양상추들이 서로 인접해 있으면 각 양상추에서 자라난 잎들이 어긋나게 섞여 보이기 때문에 정확한 작물의 위치 파악이 어려울 뿐만 아니라, 각 양상추들의 잎이 섞임으로 인해, 수확하기 적합한지를 육안으로 식별하는 것이 사람의 눈을 통해서는 정말 어렵기 때문입니다. 각 양상추들은 형태가 매우 다양하고, 날씨 조건이나 성숙도, 주변 식물에 따라서 그 모습이 상당히 달라지기 때문에 전문적으로 수확을 해온 사람일지라도 헷갈리기는 마찬가지입니다. 두 번째는 땅이 고르지 않은 지형에서 양상추의 줄기를 판매 가능한 수준으로 지정된 높이만큼 깨끗이 절단하고, 상추 잎사귀들의 각 끝부분은 숱 치기처럼 잘라내지 않고 유지시켜야 합니다. 사람의 숙련도가 각기 다르고 각자가 가지고 있는 완벽성에 따라 수확된 작물의 마지막 상태가 달라지기 때문에 이 아이스버그 양상추의 수확에 자동화 로봇의 개발이 대두되기 시작하였습니다.

 

연구팀은 3가지의 주요 연구 목표를 가지고 있었는데요. 먼저, 고성능 카메라를 통해 컴퓨터로 전달되는 각종 작물에 대한 데이터들이 제대로 구현되는지, 각종 제약 조건과 다양한 상황에서 유연하게 대처가 가능한 솔루션을 가질 수 있는지, 마지막으로 직접 농업 현장에서 필드 테스트를 통해 현재까지 개발되는 자동 수확 로봇들의 파일럿 버전들을 제대로 최적화하는 등의 목표를 가지고 연구가 진행되었습니다.

 

필드 테스트의 결과는 점점 테스트가 수행될수록 그 정확도가 높아져갔는데 가장 최근의 테스트에서는 무려 91%의 정확도를 가지고 정상적으로 성장한 아이스버그 양상추를 수확 시키는 데 성공했습니다. 그 과정에서는 아이스버그 양상추를 카메라가 먼저 인지해서 데이터를 분석하면, 양상추 수확에 최적화된 로봇팔이 양상추의 머리를 떠내는 형태로 잡아냅니다. 그 다음은 양상추의 손상을 피하는 방식으로 양상추의 줄기를 효율적으로 자르게 되죠. 일반적으로 양상추들이 심어져 있는 밭의 표면은 평평하지 않고 각종 자갈이나 모래, 돌들로 인해 매우 울퉁불퉁 하기 때문에 이러한 지면을 움직이면서 보다 정교한 데이터 처리로 정확한 위치에 로봇팔이 움직이게 됩니다.

 

하지만, 아직은 역시나 개발중인 상태의 자동 수확 로봇의 한계를 느끼게 해주는 부분도 물론 발견할 수 있었는데요. 아직은 이러한 로봇팔이나 카메라들과 같은 하드웨어적인 제약 사항들 때문에 직접 사람이 아이스버그 양상추를 수확하는 것보다 상대적으로 상당히 느리게 수확을 할 수 있다는 점입니다. 또한, 성공률이 높았음에도 불구하고 그에 따르는 실패율도 있기 때문에 완벽하고 정확한 수확을 위해서는 아직 넘어야 할 산이 많다는 것이죠. 일반 농업 종사자들에게 로봇을 판매하기에는 수많은 최적화가 더욱 더 필요한 시점입니다. 그래도 전통적인 농업 방법과 비교했을 때 우리 시대는 눈에 띄게 발전하고 있습니다. 양상추를 수확하는 데 사람 대신 로봇이 들어와 일을 하고 있는 모습을 직접 볼 수 있으니 말입니다. 아직은 사람이 직접 제어를 하면서 수확을 하는 실정이지만, 이 Vegebot의 탄생은 분명 충분히 가능성이 있는 이야기입니다. 사람의 노동력을 투입하기 위해 사람들을 특정 시간에 모으고, 특정 위치에서 특정 시간 내에 불규칙적으로 서로 다른 표준 조건으로 수확되는 것보다 농작물의 수확 효율을 크게 높일 수 있는 가치 있는 일입니다.

 

농업은 마진이 낮은 산업이기 때문에 비용 효율성과 시간 효율성이 핵심입니다. 이러한 로봇의 발전이 1차 산업의 발전을 이룩하고 2차 산업 이후까지 영향을 미치면, 소비자의 가치 또한 증가되는 것이죠. 올바른 선순환의 핵심이 아닐까 합니다.