30년 농사꾼도 어려운 일을 척척…자율주행 농기계의 놀라운 움직임 [AI 클로즈업] 작성일 05-03 22 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">운전대 잡을 필요 없어…카메라 6개가 눈, 앱 하나로 트랙터 4대 동시 제어</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6Fq1eG4qlP"> <p contents-hash="e131d710b3d8a55c6872a5484407b591de2158de3e527362dcb72dd31d62a9bf" dmcf-pid="P3BtdH8BS6" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 지난달 28일 경남 창녕. 붉은 차체의 트랙터 한 대가 운전석을 비운 채 경작지를 가로질렀다. 핸들을 잡은 손도, 페달을 밟는 발도 없었다. 트랙터는 스스로 경계를 읽고 경로를 만들어 흙을 갈았다. 100m가 넘는 직선 구간을 오차 없이 주파하더니 끝에서 정확히 방향을 틀었다.</p> <p contents-hash="f479a8c48f7472f8300f6a1add7efd8365fb48ea0758b490660e0d419d2e6be7" dmcf-pid="Q0bFJX6bh8" dmcf-ptype="general">30년 농사꾼도 하기 어려운 일을 기계가 해냈다. 존디어·쿠보타 등 글로벌 농기계 강자들이 라이다·레이더를 조합한 고가 센서 방식으로 자율주행을 개발하는 동안, 대동은 국내 상황에 맞게 카메라 기반 비전 인공지능(AI)으로 다른 길을 택했다.</p> <p contents-hash="f8874b3413131200de653c8a6781415972b3a851a99795581d9d7f41e216079f" dmcf-pid="xpK3iZPKW4" dmcf-ptype="general">◇ 운전대에서 손 뗐다…앱 클릭 한 번이면 끝</p> <p contents-hash="ba1102b9ff698e7981e085a5a8d14bf4d549429e7c974f945949479d437f65e3" dmcf-pid="yjmaZivmTf" dmcf-ptype="general">시연이 끝나고 직접 운전석에 올랐다. 앱에서 시작을 누르자 시동이 걸린 트랙터는 '삐' 하는 짧은 신호음과 함께 혼자 움직이기 시작했다. 두 손은 무릎 위에 올려놓은 채였다. 운전대도, 브레이크도 건드릴 일이 없었다. 운전석 옆 12.3인치 터치스크린에는 작업 경로와 진행 상황이 실시간으로 표시됐다. 감독관이라기보다 스스로 일하는 기계 옆에 앉아 구경하는 손님에 가까웠다.</p> <p contents-hash="e77af5fb4636115ff1c90e2cc2dde3499609c1e3f58d4cb8b0c2b847352305b2" dmcf-pid="WIWszEtWCV" dmcf-ptype="general">대동의 AI 트랙터 'HX1400AI'는 경작지 입구에 세운 뒤 앱으로 작업을 지시하면 부착된 작업기를 스스로 인식하고 경로를 생성해 농작업을 수행한다. 초기 작업 깊이만 설정하면 나머지는 트랙터가 알아서 한다. 로터리·쟁기·배토기·써레 등 4개 기종 20여 종의 작업기를 후방 카메라가 자동 인식해 해당 작업기에 맞는 최적 경로를 스스로 만든다. 사용자가 별도로 제원 값을 입력할 필요가 없다.</p> <p contents-hash="eafbd50010a04f5f31031ee318c2e0638c53795a2acb321031f59cbd1009c64e" dmcf-pid="YCYOqDFYC2" dmcf-ptype="general">경작지 인식 방법은 네 가지다. ▲드론 촬영 ▲온라인 위성지도(GIS) 기반 맵핑 ▲사용자가 직접 경계를 입력하는 수동 방식 ▲운전자가 트랙터를 몰고 경작지 경계를 한 바퀴 돌면 자동으로 인식하는 방식 중 하나를 선택하면 된다. 한 번 인식해두면 다음부터는 별도 설정 없이 바로 작업이 가능하다.</p> <p contents-hash="b788271e800c688e338554dfcdec822a25d444fda48555290e9debbaab830c56" dmcf-pid="GhGIBw3GS9" dmcf-ptype="general">창녕에서 30년째 농사를 짓는 성광석씨는 "예전에는 사람이 얼마나 똑바로 가느냐가 농사 실력이었는데 이제는 기계가 좌우하는 시대가 된 것 같다"며 "요즘 농촌은 사람 구하기가 너무 어려운데 스위치만 누르면 알아서 하니까 훨씬 수월해 보인다"고 했다.</p> <p contents-hash="722f986b7fd739ad22440c18751643a1770f317ef1d570330c9e45847619c9e1" dmcf-pid="HlHCbr0HSK" dmcf-ptype="general">◆ 카메라 6개가 눈…라이다 없이도 장애물 잡는다</p> <p contents-hash="162a3944c969c1ba8d72ced37ad01fb7cd92d2d0b993d519540a703f5e500fe4" dmcf-pid="XSXhKmpXyb" dmcf-ptype="general">이 트랙터의 핵심은 카메라 기반 비전 AI다. 트랙터 캐빈 위, 사이드, 후방 등 장착된 6개의 카메라가 360도 전방위를 인식한다. 수집된 시각 데이터는 트랙터의 두뇌인 자율주행 제어장치 시스템으로 전달돼 경계면을 파악하고 경로를 수정한다. 고가의 라이다(LiDAR) 없이 카메라만으로 구현했다. 농경지 환경에서는 카메라로도 충분하다는 판단이다. 라이다는 레이저를 쏘아 사물까지의 거리와 형태를 3차원으로 정밀 인식할 수 있고 야간에도 높은 성능을 내지만, 단가가 수천만 원에서 수억 원에 달해 상용화의 걸림돌로 꼽혀 왔다.</p> <p contents-hash="7e85e4db4f7224497360123c84e828173f326e51f5982d4a0b384aa6288ea853" dmcf-pid="ZvZl9sUZyB" dmcf-ptype="general">안전 설계도 촘촘하다. 시연 도중 박화범 대동 AI로봇기술개발팀장이 천천히 트랙터 앞으로 걸어 들어가자 잘 나아가던 트랙터가 속도를 줄이더니 즉각 멈춰 섰다. 전방 10m에서 감지, 5m에서 정지하는 구조다. 경작지를 조금만 이탈하거나 통신이 끊겨도 즉시 멈춘다. 장애물이 감지되면 앱으로 현장 사진과 함께 비상정지 알림이 전송된다. 박 팀장은 "새처럼 날아갈 수 있는 장애물인지 아닌지도 스스로 판단해 멈출지 계속 갈지를 결정한다"고 했다.</p> <p contents-hash="66d055e917710c1f4de17f87718c12857d1d527ebcefaae4544c54acb0e69f81" dmcf-pid="5T5S2Ou5Wq" dmcf-ptype="general">야간과 악천후에도 작업이 가능하다. 안개가 껴도 카메라 인식에는 큰 문제가 없으며, 비가 어느 정도 내려도 야간 24시간 작업을 돌릴 수 있다. 트랙터 반경 20m 이상 거리에서 감독자 한 명만 있으면 된다. 카메라에 먼지가 끼면 오염도를 자동 감지해 비상정지하는 로직도 탑재돼 있다. 올해 안에는 사람이 손으로 닦지 않아도 되도록 에어젯을 추가 개발할 계획이다.</p> <p contents-hash="e718d4cf08327a1947bcf057e9f7f13a95bee882048854513bc01722d4d89490" dmcf-pid="1y1vVI71Wz" dmcf-ptype="general">◆ 앱 하나로 트랙터 4대 동시 지휘…"농민은 이제 감독자"</p> <p contents-hash="c2651f77da35606b25668997ff4414a43322e32f384a640d82546ad0210870e9" dmcf-pid="tWtTfCztT7" dmcf-ptype="general">이날 시연에서 가장 눈길을 끈 장면은 따로 있었다. 한 직원이 앱 하나로 두 대의 트랙터에 동시에 작업을 지시하는 모습이었다. 한 명이 최대 4대까지 동시에 운용할 수 있다. 2만 평 농지도 트랙터 여러 대를 띄워놓으면 혼자 관리할 수 있는 구조다. 현재 인건비로만 월 200만 원 안팎이 드는 작업을 기계가 대신하는 셈이다.</p> <p contents-hash="e59d435036651898b43cfe8ca4a4574cab2eb8b157cacb8c769a3653d4ca081d" dmcf-pid="FgDLGehDTu" dmcf-ptype="general">감병우 대동 개발부문장은 "농민은 이제 기계를 직접 모는 것이 아니라 앱 하나로 여러 대의 트랙터를 관리하는 감독자 역할을 맡게 될 것"이라고 했다. 박 팀장은 "트랙터에 작업을 시켜놓고 사람은 그 시간에 다른 일을 할 수 있는 구조라 생산성이 크게 향상된다"고 덧붙였다. 올해 국내 판매 목표는 300대다. 다음 달 중 50대가량 먼저 출하될 예정이다.</p> <p contents-hash="ecb747c717602bb2b5e20d246b11f645baae8c12bbdd78e7d2df8a4b3e02a8c0" dmcf-pid="3awoHdlwSU" dmcf-ptype="general">글로벌 농기계 1위 존디어는 라이다와 레이더를 조합한 멀티 센서 방식으로 자율주행을 구현한다. 정확도는 높지만 센서 단가가 비싸고 농경지 환경에서 오히려 과잉 사양이라는 지적도 있다. 쿠보타 역시 비슷한 방향으로 개발 중이지만 아직 상용 제품을 내놓지 못했다. 비전 AI만으로 레벨4 자율작업을 상용화한 농기계는 아직 전 세계에서 사례를 찾기 어렵다는 것이 대동 측 설명이다.</p> <p contents-hash="7c8fb16f2934cc26d62e385a5560430229fd79d0490f8a3db79046880f6906d9" dmcf-pid="0NrgXJSrWp" dmcf-ptype="general">박 팀장은 "경쟁사들이 비전 AI를 활용하지 못하는 이유는 데이터 수집의 어려움 때문일 것"이라고 했다. 대동은 2022년부터 데이터 수집 전용 트랙터 5대를 전국에 투입해 4년간 514만 장의 농경지 데이터를 쌓았다. 경작지·장애물·작업기를 봄·여름·가을·겨울 사계절에 걸쳐 수집했다. 그는 "타사는 지금부터 데이터를 모아야 하지만 우리는 이미 4년치가 쌓여 있다"고 했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="919652373d4b6fce51821f700c431815b8c2dfbccfd6435652bfe44c09bf3db8" dmcf-pid="pjmaZivmh0" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/03/552796-pzfp7fF/20260503131613121yykl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="fkNRS6rNTM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/03/552796-pzfp7fF/20260503131613121yykl.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="baa98ac6b300eaa7a171de770534e91395e62c678658e6dea9f223e70acfedf0" dmcf-pid="UAsN5nTsh3" dmcf-ptype="general">◆ 영하 19도·분당 1톤 살수…극한 조건도 버텼다</p> <p contents-hash="fd00b06097ab3aa7b3a0bfd5a812f26041259771385aa7b17a6690558d6e5033" dmcf-pid="ucOj1LyOWF" dmcf-ptype="general">시연이 끝난 뒤 찾은 대동 사내 시험 시설에서는 또 다른 장면이 펼쳐졌다. 살수 시험장에서는 분당 1톤의 물을 5~10bar 수압으로 트랙터 전후방에 퍼붓는 시험이 시작됐다. 방수 등급은 6등급으로 농기계 기준으로는 높은 수준이다. 7·8·9등급의 침수 방지는 지원하지 않지만 폭우 속 농작업 환경에서는 충분하다는 설명이다.</p> <p contents-hash="25c5a6d85812ed2593d34615c592101644029efc880ed565a6359eac0a7578bf" dmcf-pid="7kIAtoWIlt" dmcf-ptype="general">환경 시험실 문을 열자 냉기가 훅 밀려왔다. 영하 19도의 혹한이 실내에 재현돼 있었다. 카메라·GPS 센서·AI 프로세서 등 자율주행 핵심 부품들이 혹한과 폭염(최대 40도)에서도 정상 작동하는지 검증하는 곳이다. 겨울철 유리창 성에를 인위적으로 만들어 히팅으로 얼마나 빨리 녹이는지도 이곳에서 시험한다.</p> <p contents-hash="243c95e6a3f55a3428de9b941000aec768b86b3dbbe22058715be5ebe54f5897" dmcf-pid="zECcFgYCT1" dmcf-ptype="general">전도각 시험장에서는 쟁기를 장착한 트랙터를 10도, 15도, 20도, 25도까지 순서대로 기울여가며 전도 안전성을 검증했다. 국내외 기준상 트랙터는 30도까지 기울어져도 넘어지면 안 된다. 김재옥 대동 차량시험팀장은 "강원도 농경지에서도 15도 경사는 상당히 급한 편"이라며 "작업기를 달고 들어 올리면 무게 중심이 바뀌어 반드시 장착 상태에서 시험한다"고 했다.</p> <p contents-hash="b18255b531e042ffb17f27e249837184a3300004428d9d1a8ae86cf88e18c878" dmcf-pid="qsTruc5Ty5" dmcf-ptype="general">대동은 이 같은 물리적 검증을 소프트웨어로 대체하는 작업도 올해부터 시작했다. 목표는 기본 품질 검증의 90%를 실제 주행 없이 SW 기반 시뮬레이션으로 처리하는 것이다. 디지털 트윈 기반 검증 체계를 올해 구축하기 시작했다. 박종수 대동 기능개발평가팀장은 "로직상에서 수천 건의 테스트를 돌릴 수 있는 환경을 갖추는 것이 목표"라고 말했다.</p> <p contents-hash="b1a98e83479a35ac156e0cbe7d5aeb27bfcf3221bbd7e78bc054aadc381d7c4e" dmcf-pid="BOym7k1ySZ" dmcf-ptype="general">◆ 쓸수록 똑똑해진다…MLOps로 재학습</p> <p contents-hash="3714b5891fb3eb277c24249fb27e4cc1d6aa146405600a6a4440dc5bfd8946ce" dmcf-pid="bIWszEtWyX" dmcf-ptype="general">대동 AI 트랙터의 진짜 경쟁력은 하드웨어가 아니라 학습 구조에 있다. 트랙터가 현장에서 수집한 데이터는 MLOps(머신러닝 운영 시스템)를 통해 자동으로 분류·재학습·배포되는 사이클을 탄다. OTA(무선 소프트웨어 업데이트)로 10분이면 최신 AI 모델로 업데이트된다. 보급 대수가 늘어날수록 데이터 축적량과 학습 속도가 빨라져 작업 효율이 더 높아지는 구조다.</p> <div contents-hash="a5ce7d96c2811a3ef027b0fd861ea45a1cc75b576e8d4306eebd682e20bbb1d0" dmcf-pid="KCYOqDFYSH" dmcf-ptype="general"> 감 부문장은 "AI 시대의 성패는 얼마나 양질의 데이터를 모아 좋은 모델을 만드느냐에 달려 있다"며 "봄 여름 가을 겨울이 지날수록 AI 모델은 더 정교해지고 제품은 고도화된다"고 했다. 대동은 올해 안에 디지털 트윈 기반 소프트웨어 검증 체계도 도입할 계획이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cbfbf856db754db9e10adbb5baa82eea67ec3009dab6bca62a4828180a2fc666" dmcf-pid="9hGIBw3GCG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/03/552796-pzfp7fF/20260503131614414cyrw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="4lSDpjXShx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/03/552796-pzfp7fF/20260503131614414cyrw.jpg" width="658"></p> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0beededa6879f097b98018c30dccabb8bd76c62cd0e20b56b0c1301f688b9b44" dmcf-pid="2lHCbr0HTY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/03/552796-pzfp7fF/20260503131615761ffgg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8VQbcunQhQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/03/552796-pzfp7fF/20260503131615761ffgg.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="3e6caf850ed353b210dcc59e21adc73010cd79989ab2537307ac9a246c2b7ff9" dmcf-pid="VSXhKmpXWW" dmcf-ptype="general">◆ 트랙터에서 플랫폼으로…존디어가 걸어간 길 대동도 간다</p> <p contents-hash="31b33eac5e7ee51ef14aa36f5b4e09a602807ce1cdba8395fb08022a86e3e47f" dmcf-pid="fvZl9sUZCy" dmcf-ptype="general">존디어는 2010년대 중반부터 농기계를 플랫폼으로 전환하는 전략을 밀어붙였다. 클라우드 기반 농장 관리 플랫폼을 구축하고, 트랙터에서 수집된 데이터로 농민에게 파종·시비·수확 시점을 알려주는 구독 서비스를 제공하고 있다. 하드웨어 판매에서 데이터 기반 서비스 매출로 수익구조를 바꾸는 데 10년이 걸렸다.</p> <p contents-hash="2630af4cced9899b4bf5ca4e530b9876206b61826c8eaf9536a226097fd8300f" dmcf-pid="4lHCbr0HST" dmcf-ptype="general">대동이 걸어가려는 길도 같다. AI 영농비서를 올해 2분기 출시해 농민에게 보조금 추천·날씨 리스크 관리·영농 기록 관리 서비스를 제공하고, 2027년부터는 파종부터 출하까지 농업 전주기를 커버하는 구독형 플랫폼으로 확장한다. 트랙터·스마트팜·노지 데이터를 오퍼레이션센터 한 곳에 모아 타사 농기계 데이터까지 흡수하는 개방형 구조도 갖춘다.</p> <p contents-hash="1947978944f3b8046ab88f8bc91fe16e6077f1ccd6494b73576f72ef3280442c" dmcf-pid="8SXhKmpXvv" dmcf-ptype="general">존디어와의 차이는 도메인 데이터에 있다. 한국의 좁고 불규칙한 필지, 논두렁과 밭두렁이 뒤섞인 농경지 환경은 북미 대평원을 기준으로 설계된 존디어 시스템이 쉽게 커버하기 어려운 영역이다. 감 부문장은 "우리는 단순히 트랙터를 파는 게 아니라 농업 생산성을 파는 회사로 가겠다"고 했다.</p> <p contents-hash="837311095263e00fb425bb7cdf08e9aa1c2e221cd49996fc5c440bba388d20bf" dmcf-pid="6vZl9sUZhS" dmcf-ptype="general">대동의 다음 무대는 해외다. 국내에서 AI 트랙터 기술을 검증한 뒤 올해부터 북미·유럽 시장 공략에 본격 나선다. 진출 전략의 핵심은 정밀농업이다. 토양을 분석해 필지별로 비료가 얼마나 필요한지 지도를 만들고, 작업기가 이 지도를 따라 필요한 곳에는 많이, 필요 없는 곳에는 적게 비료를 뿌리는 방식이다. 이 데이터는 다음 시즌 농사 계획에 다시 반영되는 선순환 구조로 이어진다.</p> <p contents-hash="caba475b4ac6a624d78689bfa70e63b333bbc55401a2d0ed23e8415d2176b906" dmcf-pid="PT5S2Ou5vl" dmcf-ptype="general">해외 데이터 구축도 병행한다. 514만 장의 국내 농경지 데이터를 기반으로 올해부터 북미향 장애물 데이터 수집을 시작했다. 국내 좁은 필지와 달리 북미는 한 필지가 2만~3만 평에 달하는 대규모 농장이 많아 별도의 데이터 학습이 필요하다. 감 부문장은 "타사는 지금부터 데이터를 모아야 하지만 우리는 이미 4년치가 쌓여 있다"며 "데이터가 쌓일수록 AI 모델은 더 정교해지고 그 격차는 시간이 갈수록 벌어질 것"이라고 했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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