사례 연구
산업 분야: 농업
제품: IP67 하우징을 갖춘 Triton 카메라
SDK: Arena SDK 기반의 맞춤형 소프트웨어
농업 생산성을 높이는 TerraClear의 자동화 암석 제거 로봇
지난 10여 년간 농업 및 스마트 파밍 분야에서 자동화는 점점 더 중요한 요소로 부상하고 있다. 스마트 센싱, 머신러닝, 로보틱스와 같은 첨단 기술을 활용함으로써, 농업 프로세스는 혁신적인 방식으로 최적화될 수 있다.
농업을 더 쉽게 만들고 생산성을 높인다는 명확한 미션 아래, TerraClear는 암석 제거에 특화된 엔드 투 엔드 자동화 시스템을 개발하고 있다. 컴퓨터 비전 기반 시스템을 통해 지형을 매핑하고 토양에 박혀 있는 암석의 위치와 크기를 정확하게 식별함으로써, 물리적 작업은 자동화된 장비가 수행하게 되어 농업인의 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다.
과제
농업 현장에서는 경운, 서릿발, 기후 변화 등의 영향으로 해마다 새로운 암석이 드러나며, 이를 제거하지 않으면 장비가 손상되고 수리 비용 및 농번기 지연으로 이어질 수 있다. 암석 제거는 많은 시간이 소요되고 육체적으로도 고된 작업이기 때문에, 많은 농업인들이 이를 회피하거나 소홀히 여기는 경향이 있다. 대다수 농업인들은 더 많은 암석을 제거해야 한다는 필요성은 인지하고 있지만, 실질적인 시간을 내기 어려운 것이 현실이다. 여기에 농장의 규모가 점점 커지고 노동력 부족 현상이 심화됨에 따라, 반복적이고 숙련도가 낮은 작업의 자동화는 점점 더 중요한 과제로 떠오르고 있다.
기존 솔루션은 대부분 토양을 뒤엎어 암석을 끌어올리는 기계식 암석 제거기나, 암석을 지면에 눌러 넣는 롤러 방식으로 구성된다. 이들 기계는 일부 상황에서는 효과적이지만, 속도가 느리고 특정 토양 조건에서만 사용 가능하다. 그래서 많은 농업인들은 트랙터, ATV, 또는 소형 장비 옆을 따라 걸으며 수작업으로 암석을 수거하거나, 롤러로 작업을 마무리한다. 롤링은 소형 암석에는 효과적일 수 있으나, 압축으로 인해 토양 구조에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 근본적인 해결책이 되지 못한다.
해결 방안
TerraClear는 드론 기반의 항공 매핑과 지상 자동화 암석 제거 장비를 결합한 Rock Clearance 솔루션을 개발하고 있다. 먼저 드론이 고급 센서, GPS, 그리고 컴퓨터 비전을 활용한 학습된 신경망 모델을 통해 암석의 위치와 크기를 정밀하게 매핑한다. 이후 트랙터나 스키드 스티어에 장착된 유압 제어 장비가 매핑 데이터를 기반으로 최적 경로를 따라 이동하며, 장비에 탑재된 컴퓨터 비전 시스템이 암석을 실시간으로 식별하고 자동으로 버킷에 수거한다.
이 시스템에는 LUCID의 2.3MP GigE PoE Triton 카메라가 다수 탑재되어 있으며, 고해상도 이미지를 통해 세 가지 핵심 영역에 활용된다. 첫째는 신경망 모델 학습 데이터 확보, 둘째는 항공 영상 기반 암석 식별, 셋째는 실제 암석 제거 로봇에서의 실시간 인식이다. TerraClear에 따르면, 카메라는 드론이나 이동형 장비에 적합하도록 작고 가벼우며 에너지 효율이 높아야 한다. Triton 카메라는 트랙터에 장착되어 전방의 암석을 실시간으로 식별하며, 이는 전체 솔루션의 핵심 단계 중 하나이다.
Triton 카메라는 IP 등급 하우징과 M12/M8 커넥터를 갖추고 있어, 먼지와 외부 환경에 노출되는 농업 현장에서 안정적으로 작동한다. 또한 충격 및 진동 저항 기능이 있어 농기계에 탑재된 상태에서도 안정적인 영상을 제공한다. 암석을 정확히 식별하고 수거하기 위해서는 고품질 이미지와 고프레임 속도의 GigE 영상 스트리밍이 필수적이며, LUCID의 능동형 센서 정렬(Active Sensor Alignment) 기술을 통해 정밀한 객체 인식과 추적이 가능하다. 이와 더불어 TerraClear는 LUCID의 Arena SDK 및 기술 지원에 대해 프로토타이핑 초기 단계부터 매우 긍정적인 경험을 보고하고 있다.
Conclusion
TerraClear의 솔루션은 농업인이 들판에 있는 암석을 빠르고 효율적으로 제거할 수 있게 해 주며, 암석의 대부분이 성공적으로 제거되었다는 신뢰를 제공한다. 이는 장비 손상을 줄이고, 농작업의 핵심 시기에 발생할 수 있는 예기치 못한 중단 리스크를 최소화하는 데 큰 도움이 된다.