로봇이 우리를 구할까요? 기술을 통해 변화하는 농업의 미래

25년 전, 제가 농업용 로봇을 연구하기 시작했을 때, 농업에서 인력과 노동력이 부족했기 때문에 관심이 집중되는 분야는 이미 명백하게 드러났습니다. 농업이 직접 직면하고 있는 도전과제는 홋카이도 대학교에서 바로 우리 앞에 놓여 있었습니다. 이런 문제를 해결하려는 노력 중에 다음과 같은 생각이 떠올랐습니다. "아마도 농업용 무인 로봇이 효과적이지 않을까?"

초기에는 연구 활동이 거의 없었습니다. 기본 기술 연구를 위한 세이켄 기관(현재: 나로 바이오 지향적 기술 연구 발전 기관, 이후부터: "NARO"로 지칭함)은 농업용 자율 주행 차량에 대해 연구를 수행하는 유일한 기관이었습니다. 저는 연구개발 프로젝트에 참여하는 교환 연구가로서 거기에 연계되었습니다.

1992년 즈음에 일부 대학원생과 저는 공압 타이어부터 철판, 엔진까지 폐기물 자재를 모으고 조립하여 첫 번째 드론 프로토타입 번호 1을 제작했습니다. 실행시키기는 어려웠지만, 프로토타입 번호 1에서 수집한 여러 데이터를 통해 논문을 작성했습니다. 모든 특성을 갖춘 농업용 로봇은 1995년에 처음으로 소개되었습니다. 이는 트랙터 타입 번호 2의 조달 후였습니다.

1987–8년 시기에 교토 대학은 수확용 로봇을 개발하기 시작하면서 활동의 중심이 되었습니다. 그 당시, 농업용 로봇은 일반적으로 토마토, 딸기 등을 수확하는 데 사용되었지만, 홋카이도의 농업은 주로 대규모 노지 재배를 기반으로 두고 있었습니다. 따라서, 우리는 무인 작업에 중점을 두었습니다.

예, 저는 확신했습니다. 개발에서 가장 어려웠던 점은 위치 측정 및 드론의 인지 능력이었습니다. 그 당시에 GPS는 그다지 정확하지 않았고 게다가 매우 비쌌습니다. 따라서, 우리는 자체적으로 위치 측정 시스템을 개발해야 했습니다. 1997년에 저는 미국 일리노이 주립대학교에서 하는 테스트에 참여했는데, 거기서 높은 정확도로 작동하는 GPS를 사용하여 자연환경에서 자율 주행하는 것을 보고 "정말로 훌륭하다."고 생각했습니다. 당연히, GPS 및 GIS(글로벌 정보 시스템) 등과 같이 자율 주행에 필요한 핵심 기술을 개발하는 것은 필요했습니다. 현실은 우리의 연구가 매우 다양한 분야에서 발달한 기술에 의존한다는 것입니다.

그렇습니다. 벼농사의 대지 규모는 현재 1인당 12헥타르이며 2인 가족의 경우 20헥타르가 됩니다. 하지만, 가족당 약 30? 40 헥타르로 늘어날 전망입니다. 전문적 고객 사안과 경제적 효율성을 모두 고려해야 하므로 대규모 재배 과정으로 전환하면서 작업 효율성과 수익성을 높이기 위해 농업용 로봇이 필요하게 되었습니다.

Yanmar와 함께 연구하여 개발한 무인 트랙터는 PC를 통해 제어할 수 있는 자율 주행 시스템으로 GPS 수신기가 장착된 트랙터를 활용한 것입니다. 사전에 태블릿 등을 통해 프로그램된 코스를 따라 주행하는 동안 경작 및 씨 뿌리기부터 수확까지 모든 작업을 무인으로 수행할 수 있습니다.

완전한 무인 작업으로 전환해 가는 과정에 많은 어려움이 있습니다. 먼저, 실용적으로 구현하기 위해 동반형의 유인 시스템과 무인 기계형 시스템을 구축했습니다. 소형 장치에서 무슨 일이 발생하면 사람이 통제를 하므로 실용적 구현이 가능합니다. 하지만, 이럴 때에도 사용자는 간단하게 작업 영역을 넓힐 수 있고, 작업을 공유하는 두 가지 유닛으로 생산성을 높일 수 있습니다.

가격과 안전성입니다. 비용적 측면에서 20년 전에 2천만 엔이었던 GPS의 가격은 지금 많이 내려갔습니다. 2020년까지 100,000엔 수준으로 가격이 내려갈 것이라 예상합니다. 기술이 발전하면서 더 많은 사람이 이 기기를 가질 수 있게 되었습니다.

하지만, 안전은 단순히 기술을 통해 해결할 수 있는 사안이 아닙니다. 사람이 만든 물건에 위험성이 전혀 없을 수는 없습니다. 아무리 안전성이 개선된다고 할지라도, 접근에 제한을 두지 않고 농경지에서 무인으로 작업하는 것이 100% 안전하다고 결코 말할 수 없습니다. 예를 들어, 키가 큰 농작물의 그늘에 놀고 있는 아이는 이미지 처리를 통해 식별하기가 어렵습니다. 기술만으로 이를 해결하려고 한다면 안전 사안에 드는 비용이 너무 큽니다. 농림수산부에서 작성한 "자율 주행 농업용 기계에 대한 안전 지침"에는 시각적 접촉을 통해 감시할 수 있는 장소에 사람이 있어야 한다고 명시적으로 규정되어 있습니다. 동반형은 하나의 솔루션입니다.

정부도 2020년까지 무인 원격 감시 시스템을 구현하려는 목표를 수립했습니다. 하지만, 이전 지침에 따르면 "농업용 로봇이 도로에서 주행해서는 안 된다."라고 명시되어 있습니다. 따라서, 농경지가 분리되어 있으면 상당히 비효과적으로 됩니다. 저는 교통법도 다시 검토되어야 한다고 생각합니다.

기본적인 역할은 노동력을 대체하여 부족한 노동력을 보충하는 것입니다. 하지만, 생산 현장을 정보화하는 측면에서 이차적 역할도 수행할 것이라 예상됩니다. 예를 들어, 농작물 생산지의 디지털화입니다. 지금까지 농부는 수기로 보고서를 작성하고 행정 작업을 수행해야 하는데, 이런 작업이 전체적으로 디지털화될 것입니다. 이런 상황은 모두의 경험과 직관에 달려 있습니다.

결과적으로 숙련된 농부의 오랜 지혜가 사라져 가는 것이 노동력 부족보다 더 심각한 문제입니다. 지혜가 전달되지 않고 상실된다면 이런 사람들이 사라지면서 단위 면적당 효율성과 산출량이 줄어들 것입니다. 비효과적인 악순환을 맞이할 수도 있습니다.
십 년이 지나면 65세의 사람들은 75세가 됩니다. 개별 농업 종사자가 소유한 지식이 있는데 이렇게 말로 표현되지 않은 "관습적 지식"을 수집하고 관리하는 작업과 이를 "명시적 지식"으로 변환하는 작업이 필요하다고 봅니다.

비행하는 드론을 사용하는 것이 한 예입니다. 드론이나 헬리콥터를 사용하면 공중에서 경작지를 감별하고 사진을 촬영하여 성장이 저조한 지역, 산출량 변동 등을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 해당 데이터를 근거로 농경지를 정확하게 관리할 수 있습니다. Yanmar를 통해 수행되는 작업도 이런 경우입니다.

어떤 식으로 살펴보든지 간에 로봇과 방대한 데이터 사이의 호환 가능성은 매우 높습니다. 이런 종류의 업무를 통해 취득된 농경지와 작업 데이터를 농부들이 활용할 수 있습니다. 하지만, 무인 작업 로봇의 다음 단계는 "농업을 이해하는 로봇"이 될 것으로 생각합니다. 이 로봇은 데이터를 완전히 파악하고 스스로 발전하면서, 이를 작업에 반영시킬 것입니다.

실제로 그렇습니까? 그뿐만이 아닙니다. 이런 신기술을 도입하는 것에 관심을 가진 젊은 신생 농업 종사자가 늘어날 것으로 보입니다. 저는 제 학생들에게서 매일 이것을 느낍니다.

약 20년 전에는 농부들이 저에게 "드론이 실용화되면 농부들의 가치 부가 작업이 사라질 것입니다."라고 말했습니다. 하지만, 로봇이 할 수 있는 일을 로봇에게 맡기면서 사람은 사람만이 할 수 있는 일에 전념할 수 있게 되었습니다. 농부들이 "무엇을 경작하고 어디서 판매할지" 그리고 "어떻게 처리할지" 등의 독창적인 가치 부가 작업에 시간을 투자할 수 있다는 측면에서도 로봇이 유용하다고 생각합니다.

연구는 미국 및 유럽 여러 국가의 대규모 농경지에서 주로 진행되지만, 중국, 한국 및 아시아 여러 나라에서도 진행되고 있습니다. 노동력 부족 측면에서 서양의 상황은 일본처럼 그렇게 심각하지는 않습니다. 하지만, 모든 국가에서 농업 노동 인구는 감소하고 있습니다.

주된 관심사는 식량 부족입니다. 유엔의 식량 농업 기구(FAO)에 따르면 2050년까지 전 세계 총인구가 96억 명에 달할 것으로 추정합니다. 이런 인구에 식량을 공급하려면 식량 생산을 두 배로 늘려야 합니다. 현재 비율로 볼 때 확실히 식량이 부족해질 것입니다.

또 다른 관심사는 기후 변화로 인해 비정상적인 날씨가 늘어나는 것입니다. 예를 들어, 강수량이 낮은 지역에 상당히 많은 비가 내리는 것입니다. 전통적인 유럽식 농업 모델은 강수량이 낮은 것을 전제로 합니다. 따라서, 비가 오면 트랙터가 땅에 걸려서 사용할 수 없습니다. 따라서, 계절적인 작업을 완수하지 못하는 경우가 있기 때문에 수확량은 어쩔 수 없이 감소하게 됩니다. 반면에, 더 많은 사람을 고용하여 소형 트랙터를 가지고 이런 작업을 수행하게 하기도 어렵습니다. 따라서, 무인 트랙터에 대한 관심은 더욱 늘어날 것 같습니다.