"힘든 농업을 스마트하게"⋯대동, '이동·작업·재배' AI 개발

[아이뉴스24 최란 기자] "농업은 부지런해야 하고 어려운 분야입니다. 대동의 목표는 이런 어려운 농업을 AI 기술로 보다 쉽게 만드는 것이며, 더욱 스마트한 농업을 구현하는 것입니다."

최준기 대동에이아이랩 대표는 17일 서울 서초구 대동 서울사무소에서 열린 미디어 간담회에서 이같이 밝히며 대동의 농업 3대 AI 개발 방향을 설명했다.

그는 "최근 AI 기술이 획기적인 변화를 맞이하면서 피지컬 AI와 에이전트 AI 같은 새로운 도구들이 등장했다"며 "피지컬 AI는 물리 세계와의 상호작용을 보다 스마트하게 혁신할 수 있게 하고, 에이전트 AI는 기존의 레퍼런스 자료나 복잡한 데이터들을 추론할 수 있는 기술로 빠르게 발전하고 있다"고 말했다.

이어 "이러한 기술적 발전을 바탕으로 대동이 집중해야 할 AI 영역을 고심 끝에 세 가지로 선정했다. 첫째는 '이동(Move)AI'로, 농기계가 이동해야 하는 특성상 자율주행 기술을 통한 자동화된 농기계 구현. 둘째는 '작업(Work) AI'로, 농업에서 핵심인 농작업을 AI로 보다 손쉽게 수행할 수 있는 기술. 셋째는 '재배(Grow) AI'로, 농업의 궁극적 목표인 작물 재배를 잘할 수 있는 방법을 제공하는 기술"이라며 "현재 이 세 가지 AI 축을 중심으로 기술 발전을 추진하고 있다"고 밝혔다.

이동 AI, 비전 기반 농경지 최적 자율주행 기술

'이동 AI'는 비정형 야외 환경에서도 농기계와 로봇이 스스로 주행 경로를 판단하고 최적의 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다.

'이동 AI'가 동작하기 위해서는 비전 기반 자율주행 기술이 필요하다. 기존 GPS 기반 자율주행은 논밭의 경계 인식이나 장애물 대응에 한계가 있어서다.

이를 위해 지난해부터 과수원과 밭 사진 약 50만 장, 주행 영상 약 300만 건을 수집해 국내 최대 규모의 농업 데이터를 확보했으며, 이를 기반으로 한국 농경지 환경에 최적화된 자율주행 AI를 구축하고 있다.

이에 최 대표는 "이 정도 규모의 대한민국 농경지 데이터를 보유한 기업은 아마도 우리가 유일할 것"이라며 "자율주행 트랙터나 자율주행 로봇과 함께 이러한 데이터를 활용하게 되면, 경쟁사가 따라올 수 없는 독보적인 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 자신감을 보였다.

대동에이아이랩은 2026년 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 체계를 구축해 고객의 운행 데이터를 학습에 지속 반영하고 AI의 성능을 고도화함으로써 차별화된 자율주행 기술 경쟁력을 확보할 예정이다.

최 대표는 "대동이 야심 차게 준비하고 있는 플래그십 트랙터 'TG 320'이 내년 상반기 출시될 예정이다. 이 제품은 기존 농기계가 GPS 안테나의 위치 정보만으로 자율주행했던 것과 달리 비전 기반의 자율주행이 가능한 혁신적인 기술을 탑재할 예정"이라고 말했다.

작업 AI, 사람의 수작업을 농기계와 로봇으로 대체

'작업 AI'는 경운, 파종, 시비, 방제, 수확 등 다양한 농작업을 농기계와 로봇이 대행하는 농업 분야의 피지컬 AI 기술이다. 이 기술은 사람이 수행하던 고된 수작업을 자동화해 농업 현장의 효율성과 지속가능성을 높이는 데 목적이 있다.

농천진흥청 통계에 따르면 국내 농업의 기계화율은 논농사 98% 대비 밭농사는 67%, 과수원은 31% 수준에 머물러 있다. 기계화율 100%에 가까운 논농사 조차도 농기계를 사람이 직접 조작해야 하기 때문에 노동집약적인 구조를 벗어나지 못하고 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 기술 개발에 주력하고 있다.

우선적으로는 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 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.

최 대표는 "농장에서 3100명에 달하는 딸기를 수확하는 영상 데이터를 확보했다”며 "로봇 팔이나 손을 학습시킬 수 있는 걸 만들어보려고 한다"고 말했다.

재배 AI, 작물 생육 예측 맞춤형 재배전략으로 비용↓ 수익↑

'재배 AI'는 숙련된 농부의 경험과 지식을 AI로 구현해 누구나 안정적인 작물 재배가 가능하도록 돕는 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, 현재는 2026년 1분기 완료를 목표로 딸기 생육 예측 AI 개발에 박차를 가하고 있다. 이 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 AI로 고도화해 농민 누구나 쉽게 재배 방법을 묻고 최적의 전략을 도출할 수 있도록 지원할 예정이다.

최 대표는 "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 말했다.