숙련 농부 경험, AI 구현…맞춤형 재배 전략 제시
최준기 대표 "지속 성장 농산업 될 수 있도록 기여"
[서울=뉴스핌] 이석훈 기자 = 대동이 농업 분야의 인공지능(AI) 대전환에 나선다. 이동과 작업, 재배 등 세 가지 영역에 AI를 접목해 작업 효율성을 극대화한다는 청사진이다.
17일 서울 서초 소재 대동 서울 사무소에서 '3대 농업 AI 기술 미디어 간담회'가 열렸다. 이 자리에서 최준기 대동에이아이랩 대표가 직접 대동의 AI 개발 경과와 방향성에 관해 설명했다.
대동은 이동, 작업, 재배 등 세가지를 핵심으로 하는 AI 기술을 개발하고, 스마트 농기계, 농업 로봇, 정밀농업, 스마트팜 등 그룹 전반의 사업에 적용할 계획이다.
◆ 농업계 테슬라가 뜬다...최적 자율주행 기술, 농기계·로봇에 적용우선 '이동 AI'는 비정형 야외 환경에서도 농기계와 로봇이 스스로 주행 경로를 판단하고 최적의 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 해당 기술을 구현하기 위해서 비전 기반 자율주행 기술이 필요하다.
지난해부터 대동은 과수원과 밭 사진 약 50만 장, 주행 영상 약 300만 건을 수집해 국내 최대 규모의 농업 데이터를 확보했다. 이를 기반으로 한국 농경지 환경에 최적화된 자율주행 AI를 구축하고 있다.
대동에이아이랩은 내년 상반기 출시 예정인 자율주행 4단계의 플래그십 트랙터를 시작으로, 운반로봇의 자율주행 성능 향상 등 그룹 내 다양한 농기계와 로봇에 '이동 AI'를 적용해 나갈 계획이다. 또 머신러닝 운영 자동화 체계(Machine Learning Operations, MLOps)를 구축해, 고객의 운행 데이터를 학습에 지속 반영하고 AI의 성능을 고도화할 예정이다.
◆ 작업 AI, 국내 농업 기계화율 높인다
'작업 AI'란 경운·파종·시비·방제·수확 등 다양한 농작업을 농기계와 로봇이 대행하는 농업 분야의 피지컬 AI(Physical AI) 기술이다. 이 기술은 사람이 수행하던 고된 수작업을 자동화해 농업 현장의 효율성과 지속가능성을 높이는 데 목적이 있다.
농천진흥청 통계에 의하면 국내 농업의 기계화율은 논농사 98% 대비 밭농사는 67%, 과수원은 31% 수준에 머물러 있다. 이에 대동은 농업 환경과 작물 생육 상태에 따라 농기계가 스스로 판단하고 작업을 수행하는 '로봇화'를 추진하고, 새로운 개념의 농업 로봇을 현장에 도입하기 위한 농업 피지컬 AI(Physical AI) 기술 개발에 주력하고 있다.
대동은 트랙터의 대표적인 작업인 경운에 초점을 맞춰 카메라와 센서를 통해 토양 상태를 분석하고 작업 품질을 실시간 평가하는 자율작업 모델을 개발 중이다. 해당 모델은 기존 자율작업 대비 최대 30%의 작업 시간 단축과 15%의 연비 절감을 목표로 하고 있으며, 향후 로더, 그리퍼, 시비기 등 다양한 작업기로 확대 적용할 예정이다.
또한 2025 CES에서 공개한 모방학습(Imitation Learning) 기반 다기능 로봇을 고도화해, 딸기와 토마토 재배에 필요한 농업 로봇 개발에 박차를 가하고 있다. 이날 간담회에서는 원격조작으로 두 개의 로봇 팔을 활용한 딸기 수확, 잎 제거 작업 및 데이터 수집 시연이 진행됐다.
대동에이아이랩은 사람이 로봇을 원격 조작하며 AI가 바로 학습하는 기술을 확보하고, 다양한 작물의 농작업 데이터를 단계별·작업별로 구분해 체계적으로 축적하고 있다. 향후 공장이나 가정에서 피지컬 AI가 본격 확산할 때, 농업 현장에 즉시 적용 가능한 경쟁력을 선제적으로 갖추기 위해서다. 피지컬 AI 시대에서 방대한 데이터가 기업의 핵심 경쟁력으로 꼽히는 만큼, 확보된 데이터를 기반으로 농업 피지컬 AI 분야에서 선도적 입지를 구축해 나가겠다는 구상이다.
◆ 재배 AI, 작물 생육 예측...맞춤형 재배전략 제시
'재배 AI'는 숙련된 농부의 경험과 지식을 AI로 구현한 기술이다. 위성, 드론, 스마트 농기계 등에서 수집한 데이터를 바탕으로 작물 생육을 예측하고, 그에 맞는 맞춤형 재배 전략을 제공한다.
노지 분야에서는 대동그룹이 4년간의 실증을 거쳐 올해 국내 최초로 벼에 대한 정밀농업 서비스를 상용화했으며, 온실 분야에서는 대동에이아이랩이 스마트팜용 과수 재배 AI를 개발 중이다.
대동에이아이랩이 지난해 개발한 온실 환경 예측 모델은 온·습도, 이산화탄소 농도, 조도 등 온실 내 다양한 데이터를 수집해 AI가 환경 변화를 예측하는 기술이다. 올해 상반기 실증을 마쳤고, 내년 1분기 완료를 목표로 딸기 생육 예측 AI 개발을 진행 중이다.
해당 기술은 수확 시기를 예측해 생산 일정을 계획할 수 있게 하며, 심을 양과 수확 시점을 조절함으로써 비용은 줄이고 수익은 높이는 농업 구조를 가능하게 한다. 향후 대동이 서비스 중인 농업 LLM 챗봇 'AI 대동이'를 에이전틱 AI(Agentic AI)로 고도화해 농민 누구나 쉽게 재배 방법을 묻고 최적의 전략을 도출할 수 있도록 지원할 예정이다.
최준기 대동에이아이랩 대표는 "어떻게 해야 국내 농업에 새로운 혁신을 만들 수 있을지 고민을 많이 했다"며 "AI를 잘해야 신성장 동력을 만들 수 있다고 판단했다"고 말했다.
이어 "AI가 농업에 가치를 제공하기 위해서는 농업 현장에 대한 충분한 이해를 바탕으로 어떤 문제를 해결할 것인지 결정하는 것이 출발"이라며 "대동에이아이랩은 현장 데이터를 기반으로 농업을 보다 손쉽고 스마트하게 만들어, 지속 성장하는 AI 기반의 농산업이 될 수 있도록 기여할 것"이라고 덧붙였다.
stpoemseok@newspim.com
