코트라 벨기에 브뤼셀무역관에 따르면 그동안 잡초 제거 로봇이 시장에 없는 것은 아니나 기존의 로봇은 고랑과 모종 사이의 공간에서 자라는 잡초만 제거할 뿐 농작물과 섞여 자라는 잡초는 제거할 수 없었다. 또 논밭 사이의 고랑 간격과 모종 간 거리를 미리 알아야 하기 때문에 고랑간격과 모종 간 거리의 변화가 있을 때 사용하기 어려운 것이 단점으로 지적돼 왔다. 벨기에 Gembloux 농과대학의 Agro-Bio Tech 연구팀에서 개발한 이번 로봇은 이러한 문제를 해결할 수 있는 신기술의 로봇으로 농업과 원예 산업에서 주목을 받고 있다. 특히 농작물과 잡초의 성장 속도에 따른 키(높이) 차이를 인식해 보호대상의 농작물과 키가 다른 잡초를 제거하는 것이 핵심적 기술이다. Agro-Bio Tech 연구팀은 잡초 제거 로봇을 개발하기 위해 공장 내에서 사용하는 산업용 로봇처럼 인공시각에 의한 인식기능을 이용한 시스템을 사용했다. 그러나 산업용 로봇은 광도가 일정한 조명에서 사용되는 반면, 농업용 로봇은 기후여건에 따라 광도와 땅의 양상이 수시로 변하는 외부 환경에서 사용되는 것이기 때문에 외부환경 변화 요소를 감안한 특수 인식기능을 첨가하는데 주력해 왔다. 또 농작물과 잡초가 섞여 있을 때 건드리지 말아야 할 농작물과 제거해야 할 잡초를 어떻게 인식해 제거해야 할 잡초만 제거할 수 있느냐를 핵심적 개발 주제로 정하고 연구해 왔다. Agro-Bio Tech 연구팀은 처음에 농작물과 잡초 간 색깔차이로 분별하는 인식 시스템을 시도했지만 곧 두 식물 간 색깔차이가 현저하지 않아 현재의 기술(광의 강도와 광주파수 길이가 일정하지 않은 환경에서는 정확한 인식이 어려움)로는 정확히 식별하기 어려워 이 방면의 연구를 포기하고 식물 모양의 차이를 인식하는 시스템으로 연구 방향을 바꾸었다. Marie-France Destain 연구팀장은 “동류의 식물 사이에서도 잎 모양이 서로 조금씩 다르고 또한 잎들이 서로 겹치는 경우가 많기 때문에 정확한 모양의 인식이 어려워 식물의 길이에 대해 연구를 집중 했다”고 설명했다. 이 같은 혁신적인 기술이 도입된 잡초제거 로봇은 해상도로 땅의 기복을 감안해 식물의 키를 재는 기술이 도입됐다. 원리는 같은 날 뿌린 씨의 농작물은 같은 속도로 성장하는 반면 잡초는 농작물과 같은 날 심은 것이 아니기 때문에 농작물과 잡초의 성장속도가 같지 않아 일정 기간 농작물 키와 잡초의 키가 같지 않다는 것에 근거한 것이다. 이에 따라 식물의 키를 실시간에 지속 측정할 수 있는 시스템 고안에 나섰다. 초기에는 수동적 입체시법(passive stereoscopy: 동일한 포인트를 겨냥한 두개의 카메라가 각기 포착한 두 포인트의 높이를 계산하는 방법)을 도입했다. 그러나 동류의 식물 사이에도 성장속도의 차이로 키가 조금씩 다른 경우가 많기 때문에 정확도가 낮다는 결론에 귀결해 결국 능동적 입체시법(active stereoscopy)을 도입했다. 시스템 정확도 80% 육박 능동적 입체시법의 정확성은 높으나 문제는 측정대상이 식물의 높이가 아니라 카메라와 식물 간 떨어진 거리라는 것임에 따라 식물과 카메라 거리에 땅의 기복을 감안해 식물의 키를 측정할 수 있는 시스템이 필요함으로써 식물 간 키 차이를 인식할 수 있는 시스템을 개발해 특허 받은 신기술로 인정받게 됐다. 실험 결과 이 시스템의 정확성은 80%까지 도달할 수 있는 것으로 나타나 현재까지 개발된 기술로는 가장 높은 것으로 알려지고 있다. Agro-Bio Tech 연구팀은 정확성 100%에 달하기 위해 연구를 계속하고 잡초의 성장 초기에 선별적 제거가 가능하도록 시스템 향상을 위한 연구에 초점을 맞추고 있다. 이번 잡초제거 로봇이 주목받는 이유는 제초제 대신 사용될 수 있어 환경과 인체 건강을 보호할 수 있을 뿐 아니라 유기농 재배가 점점 확대되는 상황에서 유기농 식품 규정이 점점 까다로워지기 때문이다. Gembloux대학 Agro-Bio Tech이 이 같은 로봇기술을 개발하게 된 동기도 한 유기농 재배업체에서 자동으로 잡초를 제거할 수 있는 로봇의 개발 가능성에 대한 연구조사를 의뢰받아 시작됐다. |
