2015년 일본 농가의 평균 연령은 66.3세로 고령화가 빠르 게 진행되고 있고, 농업인구도 지속적으로 감소하여 209만명으 로 총 인구대비 약 1.65%로서 10년 전에 비해 38%가 줄었다. 농업 인구의 연령별 구성 비율을 보면 65세 이상이 63.5%를 차지하고 있는 반면에 15~49세는 11.9%를 차지하는데 그쳐 특 히 젊은 층 인력 부족이 매우 심각한 상황이다. 그리고 농가의 감소 및 법인 경영 증가로 재배면적이 증가하면서 농업의 대 규모화도 진행 중에 있다. 2015년 법인 농업경영자 수는 2만 7000개로 10년 전에 비해 42% 증가하였으며, 농업경영자 별로 경지면적이 10년전에는 5 ha미만이 전체의 56.7%를 차지하였 으나, 2015년에는 42.1%를 차지하여 14.6% 감소하였다. 그 대 신에 100 ha 이상을 경영하는 경영자는 10년 전에 비해 약 2 배 이상 증가하여 경영규모가 점점 대규모화 되어 가고 있는 것을 알 수 있다(MAFF, 2015). 농사를 짓지 않는 농경지가 약 40만 ha로 점점 증가하고 있고 경지정리에 의한 단위 필지 의 구획확대는 추진되지 않고 있어 관리해야 할 포장의 수만 증가되기 때문에 포장별 지력변이 등에 따른 생육 불균형, 안 정적 수량 확보 곤란 및 고품질의 농산물 생산에 차질이 발생 하고 있고 논두렁 제초작업 등 고역작업에 있어서 노동력 부 족현상이 나타나고 있다. 또한, 환태평양경제동반자협정(TPP, Trans-Pacific Partnership) 협상타결에 따른 수입농산물과의 경 쟁 격화 우려로 농업생산성 향상이 급선무로 대두되고 있다. 즉, 일례로 일본의 10 a당 쌀 생산비용은 13만 5185엔으로 우 리나라의 7만 2148엔에 비해 2배 정도 비싸지만 수확량은 거 의 비슷한 실정으로 국제경쟁력 강화 등 시급히 해결해야할 문 제점들이 산적해 있다(NIKEI, 2016).
이러한 환경 속에서도 국민을 위한 식량의 안정공급, 농업농 촌의 지속발전, 농촌 진흥 등을 유지해 가고, 부족한 노동력의 대체와 고역작업으로부터의 탈피 등을 통해 젊은이에게 매력 있는 농업으로의 부활을 위해 농업로봇 개발에 노력하고 있다. 일본에서의 농업로봇 연구는 거의 40년 전부터 진행되어 왔는 데 2010년 6월부터 5년간 지원하는 「농작업 경로화를 위한 농업자동화·보조시스템의 개발」사업, 2014년부터 시작한 「로 봇기술 개발 실증사업」과 「전략적 이노베이션 창조 프로그 램(SIP)」사업, 2015년에 발표된 신로봇 전략 등에 따라 로봇 연구가 다시 불붙기 시작하여 대학, 연구소, 민간기업 등에서 지금까지는 로봇을 위한 기초기반 요소기술 개발이 중심이었 다면 최근에는 실용화를 위한 개량과 각종 핵심기술을 구현하 는 단계까지 와 있고 실용화된 로봇도 몇 가지 있다(Iida et al., 2001, 2006; Nagasaka et al., 2009; Saito et al., 2012, AIGAMO, NARO, 2015).
신로봇 전략에서는 2020년까지 5년간 추진해야할 핵심 액 션플랜을 발표하였는데 그 계획에는 로봇 개발 및 보급을 위 해 공통적으로 추진해야할 내용인 기술개발, 국제표준화, 실증 실험 필드 정비, 인재육성, 규제개혁 등을 담고 있다.
중점추진 분야를 제조, 서비스업, 요양 및 의료, 인프라·재해 대응·건설, 농림수산업·식품산업 5분야로 나누어 2020년까지 실현해나갈 전략목표를 각각 제시하고 있다. 농업분야에서는 2020년까지 트랙터 로봇이 농업현장에 작업할 수 있는 모습을 국민들에게 보여 주는 것을 목표로 하고 있으며 농림수산업· 식품산업분야 생력화에 공헌하는 새로운 로봇 20기종 이상을 도입하기로 하였다. 이러한 전략지표를 실현하기 위해 로봇개 발을 위한 연구, 개발된 로봇의 현장도입 실증, 로봇이 활약할 수 있는 환경 등을 종합적으로 정비해 나가기로 하였다(METI, 2015).
야노경제연구소의 조사(Yano, 2016)에 의하면 2015년도 일 본의 스마트농업 시장규모는 9,724백만엔 규모로 그 중에서 농업용 로봇은 217백만엔으로 약 2.2%를 차지하고 있는 것으 로 조사를 하였으며, 2020년 이후에는 본격적인 상업판매가 이루어질 것으로 예상하였다.
따라서, 본고에서는 이러한 내용 등을 감안하여 일본에서 추 진되고 있는 차량계 농작업 로봇을 중심으로 개발 동향을 조 사 분석하여 우리나라 농업용 로봇 개발에 도움이 될 수 있는 시사점을 도출하고자 하였다.
재료 및 방법
1.농작업 로봇 분류
농작업 로봇은 크게 차량계 로봇과 머니퓰레이터 로봇으로 나누어진다. 차량계 로봇은 기본적으로 논두렁과 방풍림 등으 로 구분된 일정구획의 농경지(이하, 포장)내에서 트랙터, 이앙 기, 콤바인 등의 농용차량을 무인 주행시켜 작업을 시키는 로 봇으로 위치정보와 방위정보를 취득하는 항법센서의 이용이 필수적이다.
대표적 차량계 로봇으로 1990년에 방제기 회사에서 개발하 여 시판한 논두렁을 따라 왕복 주행하는 농약살포기이며, 1996 년 이후에는 유도케이블과 매설한 파이프에 의해 무인 주행하 는 방제기가 시판되었다. 그후 대학, 기업, 연구소 등에서 트 랙터, 이앙기, 콤바인 등을 무인화 한 차량계 로봇이 개발되기 시작하여(NARO, 2007), 2010년부터는 농림수산성의 위탁 프 로젝트 사업으로 농작업 로봇체계를 구축하기 위한 실증연구 등이 수행되고 있다.
머니퓰레이터 로봇은 차량계 로봇과 달리 농작업의 기계화 가 진행되지 않은 채소와 과수분야 등에서 수확시기가 개체에 따라 약간 다르고 개체의 숙도상황(예를 들면 색, 크기 등)에 따라 사람이 선택수확을 해야 하는데 이러한 선택수확을 지원 하기 위해 개발되고 있는 다관절 로봇을 말한다. 이를 구현하 기 위해서는 수확하는 개체의 3차원 위치와 숙도 등의 정보파 악이 필요하다. 개체를 손상하지 않고 수확하는 암부(Arm Part)와 핸드부(Hand Part), 더욱이 불규칙적인 포장을 주행할 수 있는 주행부가 필요하다는 점 등 장벽이 매우 높다. 지금 까지 토마토, 감귤, 포도, 오이, 양배추, 딸기, 가지, 수박, 피망 등 많은 과채류를 대상으로 연구를 수행 하였으며 최근에는 아스파라거스 수확로봇도 개발되고 있다.
머니퓰레이터 로봇 개발은 1980년대 후반 시각인식(스테레 오 영상법), 범용 5축 머니퓰레이터, 개폐핸드 등을 조합한 토 마토 수확로봇에서 시작되었다. 1997년부터는 토마토 재배에 서 사용한 로봇 기술을 가지 수확에 응용해 핸드아이시스템 (Hand-Eye System)의 가지 수확로봇이 시험 제작되어 크기(주 로 과실 길이)를 지표로 수확적부를 판정하여 수확하는 로봇 이 개발되었다(NARO, 2007). 2013년에는 이동벤치에서 재배 된 딸기를 자동 수확하는 로봇이 개발되었으며 2014년에는 수 확된 딸기를 판매용 포장상자에 일정한 간격으로 담을 수 있 는 딸기 팩 포장 로봇이 개발되었다(NARO, 2013; NARO, 2014). 여기서는 주로 농경지 내에서 경운, 파종, 방제, 시비관 리, 이앙, 수확 등 농작업을 수행하는 차량계 농작업 로봇을 중심으로 소개하고자 한다.
2.차량계 농작업 로봇시스템
가.위치정보 검출방법
차량계 농작업 로봇은 포장 내를 이동하면서 작업을 하는 로봇으로써 위치정보의 취득이 필수적으로 최근 GPS(Global Positioning System) 기술의 활용이 보편화 되면서 GPS기반의 경운, 이앙, 수확 로봇에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있 다. Fig. 1은 GPS위성으로부터 농작업 로봇이 위치정보를 수 신 받는 개념도를 나타낸 것이다. 약 20,000 km 상공에 떠 있는 24기의 GPS위성은 12시간 간격으로 지구를 한 바퀴씩 도는 위성으로 일정 신호를 발신하고 있다.
이 가운데 4기 또는 5기 이상의 위성으로부터 민간용 신호 를 수신함으로써 GPS수신기까지의 신호도달시간을 기초로 해 서 위성에서 수신안테나까지의 거리가 계산되어 이 값으로부 터 트랙터 등 농용차량의 정확한 현재위치를 구할 수 있다. 그러나, GPS위성에서 전송되는 신호의 수신만으로는 측위오 차가 너무 크기 때문에 농작업 로봇 시스템에 직접 이용하기 는 어려워 크게 2가지 방식으로 수신정보를 보정하고 있다. 첫 번째는 RTK(Real Time Kinematics) 방식으로 2대의 전용 GPS 수신기와 2대의 무선기로 구성되는 방식으로 농작업 로 봇(이동국)에 각 1대, 이미 위치정보를 알고 있는 곳(기지국) 에 각 1대를 설치하여 기지국에서 이동국에 위치 보정신호를 전송하여 정밀도를 향상시키는 방식이다. 두 번째는 VRS(Virtual Reference Station)-RTK(가상기준점방식을 이용한 RTK)방식으로 전국적으로 배치된 전자기준점의 실시간 데이 터를 이용해 복수의 전자기준점의 관측데이터로부터 필요한 RTK 보정 데이터를 만들어 내는 기술이다. 서비스 제공자와 계약함으로써 전국 어디에서나 필요한 시간에 휴대전화로 보 정신호를 받을 수 있다. 고정 기준국을 설치할 필요가 없고 기지국과의 거리제한도 없기 때문에 비교적 쉽게 RTK를 도 입할 수 있어 최근 활용이 늘어나고 있다.
나.시스템 구성 및 역할
농작업 로봇은 경운-이앙-수확 농기계를 베이스로 해 Fig. 2 에 표시하고 있는 것과 같이 자동차 등에서 사용되고 있는 차 내 통신 시스템 CAN(Control Area Network)-BUS에 RTKGPS, 자세센서, 주 제어컴퓨터, 조타부, 변속(HST)부, 작업기 등이 각각 전자제어유니트인 ECU(Electronic Control Unit: I/ O 컨트롤러)에 결합된 형태로 구성되어 있다. RTK-GPS에 의 한 위치계측, 자세센서(IMU, Inertial Measurement Unit)에 의한 기체경사와 진행방향을 검출하여 설정경로로부터 각 부 제어량을 계산하고, 방향제어와 유압식 무단변속장치(HST, Hydro Static Transmission)의 제어, 작업기의 승강과 전진·정 지·후진, 속도변경, 엔진회전수, PTO의 ON-OFF, 브레이크 ON-OFF 등의 작업을 수행한다. 주로 위치측정센서는 오차 ±2 cm, 주기 10 Hz의 RTK-GPS를 활용하고 있으며, 관성항법장 치는 3축의 광 파이버 자이로스코프와 3축의 가속도계로 구성 되어져 있다. 그리고, IMU로부터 출력된 경사각은 GPS 안테 나의 경사보정에도 이용하고 있다. 즉, GPS안테나가 농작업 로봇의 상부에 부착되어 있기 때문에 작업대상 포장면의 굴곡 과 좌우전후 경사에 따라 농작업 로봇의 실제 위치와 GPS안 테나에서 수신하는 위치와 오차가 생길 수 있는데 이를 보정 해 주는 것을 말한다.
다.작업알고리즘
작업알고리즘이란 농업인이 로봇을 활용해 목표로 하는 농 작업을 시키기 위해서는 로봇의 주행경로를 포함한 작업계획 을 사전에 작성할 필요가 있는데 이러한 목표달성을 위해 작 업구간별 명령어들로 구성된 일련의 순서화된 절차이다. 작업 계획은 무인으로 고정도·고능률적인 경운, 파종 등을 수행하기 위한 것으로 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)을 활용해 수립할 수 있다. 작업계획에는 주행경로를 무수한 점의 열(列, Point)로 표현한 경로정보 외에 각 점별로 위치정보인 위도, 경도, 그리고 작업정보인 코드(작업상태_작 업중-선회중-이동중, 포인트(점) 행정 번호, 엔진회전수, 사용 변속단수, PTO ON-OFF, 3점 링크 피치 상하 위치) 속성이 각각 입력되어 있다. 목표경로를 점의 열로 구성함으로써 곡 선경로를 자유롭게 표현할 수 있다.
로봇은 이 작업계획에 기초해 완전 자율로 농작업을 수행할 수 있다. 작업계획에 기초해 자동가이던스시스템을 구축하기 위해서는 경로정보와 로봇의 동작상태를 포함한 항법지도를 작성한다. 항법지도는 로봇의 경로정보와 작업정보에 의해 구 성되어 있다. 로봇이 주행해야할 경로를 지도로 가지고 있으 면 경운, 파종, 중경, 이앙, 방제 그리고 수확까지 모든 농작업 을 무인화 할 수 있다.
Fig. 3은 자율작업알고리즘을 전체적으로 표시하고 있는 것 으로 작업계획 지도와 작업내용의 초기설정을 수행한 후, 외 부 I/O 스위치 신호에 따라 로봇은 발진한다. 발진 후 바로 센서퓨젼(RTK-GPS와 IMU의 좌표 일치화)을 위해 초기화를 하고 이를 통해 절대방위를 산출한다. 그 후 지금부터 수행할 작업계획 지도를 전 행정작업계획 지도에서 추출한다. 그 후 제어루틴으로 들어가 RTK-GPS와 FOG(광학 자이로스코프, Fiber Optic Gyroscope)에 의해 차량위치와 상대방위를 계측한 다. 이 때 RTK-GPS에서 고정밀도 측위를 표시하는 fix해 (RTK-GPS에서 얻어지는 위치정보 에러값이 ±2 cm 범위 내 에 들어 온 것을 의미)가 얻어지지 않으면 로봇은 fix해를 얻 을 때까지 작업을 정지한다. fix해가 얻어지면 차량은 절대방 위를 산출한다. 그 다음 작업계획지도 중에서 현재 위치에 가 장 가까운 작업경로 포인트인 Closest Point를 검색해 목표 조 향각을 결정해 조향을 한다. 작업경로 포인트의 코드를 읽어 그 정보를 토대로 변속단수, 3점 링크조작 등 로봇의 동작을 결정한다. 그리고, 현 행정의 종단위치에 도달했는지 아닌지를 작업상태 블록에 의해 체크한다. 현 행정이 종료되면 총 행정 수와 비교해 전 행정을 완료할지를 판단한다. 다음 행정이 있 는 경우 선회동작으로 가게 되며 전 행정이 종료한 경우에는 작업을 종료하게 되어 있다.
트랙터 로봇의 선회동작은 앞에서 기술한 작업경로 설정 시 각 행정의 양단 7 m 내의 항법 포인트 코드 정보에 작업상태 정보로서 선회라고 표시한 블록을 기호화하여 입력해 두고 있 다. 이 기호화 한 포인트에 트랙터 로봇이 도착하게 되면 자 연스럽게 트랙터 로봇은 선회동작으로 들어가게 된다.
Fig. 4는 콤바인 로봇을 활용하여 벼를 수확할 때 직각 선 회 알고리즘을 나타내고 있는 것으로 직각선회 제어는 직진제 어를 종료하고 직각선회제어를 개시할 좌표를 원점(0, 0)으로 한다. 우선 원점에서는 로봇의 예취부를 상승시키고 그 다음 원점으로부터 좌표 (0, 0.6)을 향하도록 직진하고 그 좌표에 도달 후 45° 좌측으로 선회하면서 좌표 (-0.9, 1.5)까지 전진 한다. 더욱이 그곳에서 좌표 (1.2, -0.6)으로 후진해 마지막으 로 45° 좌측으로 후진선회를 하면서 (2.2, -0.6)의 좌표위치까 지 후진한다. 이렇게 함으로써 원점에서 90° 선회해 디바이더 가 다음 경로의 첫 번째 위치에 도달하고 직진제어로 들어가 게 된다. 즉, 작업알고리즘은 대상 로봇, 작물, 작업내용 등에 따라 달라지며, 상황에 맞게 농업인이 새롭게 생성할 필요가 있다.
결과 및 고찰
1.주요특징 및 성능
가.트랙터 로봇
1)주요특징
Fig. 5는 트랙터 로봇을 나타내고 있으며 기존 트랙터에 GPS와 각종 센서 등을 설치하여 무인화 한 것으로 작업기를 부착하여 경운, 파종, 방제, 시비관리, 뿌리작물 수확작업까지 정밀하고 능률적으로 작업을 수행할 수 있다. Fig. 6은 트랙터 로봇 1대가 농경지에서 무인으로 작업을 할 경우 돌발상황 등 에 대한 대처기술이 완벽하지 않기 때문에 1단계로 트랙터 로 봇을 무인-유인 2대의 협조체계로 구축하여 현장에서 활용하 고자 개발되고 있는 시스템이다. 즉, 앞서가는 로봇은 무인, 따 라가는 것은 유인으로 구성하여 뒤쪽 트랙터 운전자가 앞의 로봇을 감시하면서 작업을 할 수 있게 하였고, 돌발상황 등에 대처할 수 있도록 비상정지 및 엔진정지 등의 원격제어 기능 을 갖추고 있다.
2)작업성능
트랙터 로봇을 이용하여 작업을 할 경우, 목표경로에 대해 횡 방향 편차(주행오차)는 최대 ±8 cm, 평균 3.5 cm였고, 인 간의 운전을 초월하는 작업정밀도를 가지고 있는 것이 확인되 어 실용화가 가능할 것으로 판단된다. 로봇 1대는 노동자 1인 에 상당하고 인력부족 해소에 유효하다는 것이 명백하다. 실 제로 로봇은 밤·낮을 가리지 않고 24시간 연속작업이 가능하 며 그 노동생산성은 2~3인의 노동력에 대적한다고 할 수 있 다. 필요 노동력의 삭감은 고용노동력에 대한 지불임금의 삭 감을 의미한다. 즉, 로봇은 자가 노동력에 의해 성립하고 있는 가족농업경영이 아니고 법인경영에 있어서 수익면에서 큰 장 점을 발휘할 것으로 판단된다.
나.이앙 로봇
1)주요특징
Fig. 7은 이앙 로봇과 전자제어유니트를 나타내고 있으며 기 존 6조식 승용이앙기에 트랙터 로봇과 같이 GPS와 각종 센서 등을 설치하여 무인화 한 것으로 모내기를 무인으로 할 수 있 다. 본 이앙 로봇의 특징 중 하나는 모 공급방식이며, 일반 이앙기의 경우는 모 공급을 작업자가 모판에서 키운 매트묘를 1장씩 공급하지만, 여기서는 특수 시설 하우스에서 키운 매트 묘 길이가 6 m 정도의 롱 매트 모를 이용한다는 것이며 그림 에서와 같이 6 m정도의 매트묘를 동그랗게 말아서 이앙기에 공급하게 된다. 이것은 일반 모판 10개 정도에 해당되는 양으 로 30 a 정도를 모 공급없이 이앙이 가능한 분량이다.
2)작업성능
이앙 로봇을 이용하여 작업을 할 경우, 10 a의 논이라면 20 분 정도 소요되는 것으로 일반적으로 농가가 이용하고 있는 승용이앙기의 작업성능의 60% 수준이다(Lee et al., 2015a). 그러나, 일반 농가에서의 이앙작업은 2인(1인 운전, 1인 모 공 급 보조)이 움직이고 있기 때문에 1인이 여러 대를 관리할 수 있는 이 로봇은 대폭적인 시간과 노력을 단축할 수 있다. 이 앙 로봇은 30 a 분량의 모를 적재할 수 있다. 그러나, 현재의 시스템은 GPS의 상태에 따라 이앙 열이 인력으로 한 것 보다 바르지 못하고 안전성 등의 문제로 작업속도를 인력작업에 의 한 속도보다 높일 수 없어 작업시간이 많이 걸리는 점 등이 단점으로 작용하고 있다.
다.콤바인 로봇
1)주요특징
Fig. 8은 자탈형 콤바인 로봇으로서 일반 4조식 콤바인을 베 이스로 개발하고 있는 로봇이다. 주요구성 장치는 RTKGPS( Topcon AGI-3), GPS 콤파스(Hemisphere ssV102), 고속 CAN BUS 인터페이스(NI USB-8473), Wi-Fi 공유기(Air Station Pro WAPS-AG 300H), 파워 인버터(Cellstar HG- 500/12V) 등으로 구성되어 있다. 특징적인 부분은 GPS 보정 신호 수신은 가상기지국 방식(VRS, Virtual Reference Station)을 활용하고 있어 핸드폰을 제어컴퓨터와 연결하여 사 용하고 있다. 그리고, 무인으로 움직이는 로봇이기 때문에 원 격감시 등을 위해 로봇 앞 부분, 뒷 부분, 우측면 부분에 각 각 USB 카메라(STC-TC33USB)를 설치하여 원격감시가 가능 한 시스템도 구축되어 있다. 그리고, 로봇으로 수확 작업을 할 때 예취높이 조절이 매우 중요하게 작용되는데 이를 편리하고 효율적으로 수행하기 위해 예취높이 검출센서를 설치하여 로 봇의 예취높이 제어에 활용하고 있다.
2)작업성능
콤바인 로봇을 이용하여 작업을 실시한 결과, 각 작업경로 별 경로편차는 0.028~0.095 m로 전체 평균은 0.057 m였다. 방위편차는 2.904~8.600°로 전체 평균 5.632°로 나타났는데 이는 진입단계 부분에서 미 예취 작물을 남기는 현상을 발생 시킬 수 있으나 다음 행정에서 남은 작물을 수확하기 때문에 큰 문제는 되지 않을 것으로 판단된다. 작업능률은 포장작업 량이 18.7 a/h로서 일반 유인 작업에서 제시되고 있는 11~50 a/h 범위 내에 있기 때문에 유인작업과 거의 동등한 작업이 가 능함을 나타냈다(Lee et al., 2015b). 그러나, 안전성 등의 문 제로 인해 작업속도를 유인작업속도(1.2 m/s 이상)보다 절반이 하에서 작업하는 등 작업능률을 향상시킬 필요가 있다고 판단 된다. 포장작업에서의 안전성 확보를 위해서는 현재의 시스템 에 장애물 검출을 위한 영상처리 시스템, 원격감시시스템 및 다양한 접촉센서 등을 활용한 복합적인 의사결정시스템 구성 등이 필요할 것으로 판단된다. 동시에 작물의 상태(정상, 도복, 반 도복 등)를 보면서 작업속도, 탈곡선별 제어 등을 복합적 으로 할 수 있는 시스템 구성이 좀 더 보완되어야 할 것으로 판단된다.
라.기타 로봇
1)주요특징
Fig. 9는 GPS를 활용하지 않고 영상처리를 통해 주행하는 자율주행 제초로봇으로서 벼 포장 내 제초작업을 수행하는 로 봇이다(AIGAMO). 영상처리장치에는 적외선 카메라를 앞뒤로 각각 1대씩 설치해 두었으며, 주행제어장치에는 가속도센서, 모터드라이브, 자이로센서, DC모터, 수신기 등으로 구성되어 있다. 제초로봇의 길이는 500 mm, 폭은 450 mm, 질량은 9.2 kg으로서 쉽게 운반이 가능하다. 크롤러 벨트 폭은 150 mm이며, 모터 2대를 이용하여 주행하고 있다.
Fig. 10도 GPS를 사용하지 않으며 리모컨으로 원격조종되 는 논두렁 제초로봇으로 크게 주행부, 제초부, 제어부 등으로 구성되어 있다(WAARC, 2015). 본체 길이는 약 1.7 m, 폭이 1 m, 높이가 0.6 m이며 무게는 140 kg이다. 주행부는 주행용 DC모터 2대를 구동시키기 위한 리튬이온전지 48 V/10A 2개 와 무한궤도로 구성되어 있다. 제초부는 2개의 제초날을 구동 시켜 주는 2사이클 엔진 2대와 제초부 높낮이를 조절해 주는 스트록 모터 3대로 구성되어 있고, 제어부는 제어회로와 무선 수신기, 원격조종 리모컨 등으로 구성되어 있다. 제초부는 지 면과 맞추어 높낮이를 조절할 필요가 있으며 이를 3대의 스트 록 모터를 이용하여 조절하고 있으며 제초부와 보조륜 등 전 체의 높낮이를 조절하는 기능과 제초부만의 높낮이를 조정하 는 기능으로 나누어져 있다. 제초작업은 1회의 연료충전(1ℓ) 으로 약 40~50분 정도 작업이 가능하며, 주행부는 1회 충전으 로 약 3시간 정도의 이동작업이 가능하다.
2)작업성능
오리로봇은 1회 충전으로 5시간 이상 작업할 수 있으며 1 시간 당 10a를 작업할 수 있다. 논두렁 제초로봇의 경우, 경 사도 25°~30°의 완사면과 40°~45°의 급사면에서 상하방향, 등 고선 방향, 각 경우에 있어서 선회 등 각종 시험을 수행했을 때 상하, 등고선 방향은 문제없었으나 경사지에서 선회할 때 아래 방향으로 미끄러져 내려가는 문제가 있어 접지압의 경감 과 기체의 경량화가 필요하여 개량작업 등이 수행되었다. 평 균 작업속도는 0.37~0.39 m/s, 이론 포장작업량은 768~864 m2/h, 실 작업능률은 497~545 m2/h를 나타났고, 평균 예취높 이는 6~8 cm를 보였다.
2.경제성 분석
아래의 Table 1은 농업경영에 있어서 트랙터 로봇과 콤바인 로봇 시스템을 투입하지 않을 때와 투입했을 때의 경제성 비 교를 한 것으로 경영면적 크기를 70 ha로 한정했을 때의 수 익성과 경영면적의 상한을 두지 않았을 때의 수익성을 계산했 을 때의 비교를 나타낸 것이다. 즉, 경영면적을 70 ha로 한정 하여 무인-유인 협조시스템을 도입했을 경우 수익이 26만엔만 증가하였지만, 경영면적을 87 ha로 확대할 경우에는 1,412만 엔의 수익이 증가되는 것으로 나타났다. 즉, 잉여 노동력을 활 용해 경영면적을 확대함으로써 수익성이 크게 향상되는 것으 로 분석되었고, 수익증가분에 맞는 무인-유인협조시스템을 도 입할 필요가 있다는 것을 보여 주고 있다(Lee et al., 2015c).
적 요
지금까지 일본에서 개발되고 있는 차량계 농작업 로봇인 트 랙터 로봇, 이앙 로봇, 콤바인 로봇 그리고 2종류의 제초로봇 의 연구현황을 살펴보았다. 이를 통해 농작업 로봇이 현장에 보급되기 위해서는 3가지 정도의 선결과제와 국내에서 농작업 로봇을 개발함에 있어서 참고가 될 수 있는 시사점을 다음과 같이 도출하였다.
선결과제로 첫 번째는 농업인이 소규모·영세농이기 때문에 민·관이 연대한 표준화와 기존기술과 부품의 활용을 통한 보 급 기종을 저렴화할 필요가 있다. 두 번째는 차량계 농작업 로봇은 GPS기반의 시스템으로 GPS 보정신호를 실시간으로 무료로 받을 수 있는 국가차원의 지역별 기지국 구축이 필요 하다. 세 번째는 포장에서의 돌발상황 대처 및 안전성 확보를 위해 장애물 회피기술, 로봇 안전성 평가 시스템, 안전기준 책 정·규격화 및 포장정보의 보안대책 강구 등의 추가적 연구가 필요하다.
그리고, 국내에서도 농작업 로봇이 개발되고 있지만, 현장 투입을 위해서는 앞에서 언급한 선결과제 등을 해결해 나가면 서 단계적 접근이 필요할 것으로 생각된다. 1단계는 작업자의 보조역할을 해 주는 자율직진 가이던스시스템을 보급하고, 2 단계는 로봇과 인간이 협조하는 시스템의 보급이며, 3단계는 완전한 무인시스템으로 로봇이 스스로 작업하는 시스템으로 순차적인 보급전략이 필요할 것으로 판단된다.
