최근 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 로봇, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 센서 등 지능화 기술이 농업 분야에도 급속히 도입되고 있다. 이러한 기술들이 농작업에 활용되면서 생산성 향상과 노동력 절감 등의 긍정적인 효과가 있을 것으로 예상하고 있다. 이런 변화에 발맞추어 정부 역시 스마트 및 디지털 농업을 위한 다양한 정책과 보급 방안을 모색하고 있다.
스마트 및 디지털 농업은 대부분 센서로부터 작물, 환경 데이터를 플랫폼으로 받아서 이를 인공지능으로 해결하는 것이라 인식하고 있지만, 실제 농작업은 복잡하고 높은 정밀도를 요구한다. 특히 정식과 수확작업은 종자와 모의 형상, 수확물의 종류가 다양하여 인력 수준의 섬세한 기술을 요구하고 있으므로 요소기술 중에서 농작업 기술이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 향후 농작업이 무인화, 로봇으로 발전하리라는 것은 자명한 일이기 때문에 트랙터와 각종 농작업기의 연동을 통한 자율작업이 중요한 것이다. 그 예로 경작지와 농작물에 필요한 비료, 농약, 물 등을 필요한 곳에 필요한 만큼 공급하는 변량제어 기술, 초음파 또는 LiDAR 등을 이용하여 작물의 높이와 지형에 따라 자동으로 작업기를 제어할 수 있는 기술, 센서를 이용하여 종자나 묘를 인식하여 결주율을 줄이는 기술, 카메라를 기반으로 잡초를 인식하여 잡초를 제거하는 기술, 농경지 내 미작업 구획과 중복작업을 방지할 수 있는 기술, 일정하게 심어진 농작물은 자율주행 기능을 이용하여 수확 시 손실률을 최소화할 수 있는 기술 등을 들 수 있다.
따라서 경험과 감에 의존하던 농업에서 밭농업기계에 지능화와 작율작업 기술을 적용하여 성장하는 모습으로 거듭나야 된다. 그렇지만 밭농업기계화율과 밭농업기계 산업은 곳곳의 난제들로 정체되어 있다. 그 이유는 밭기반을 정비하여 농기계의 진입이 원활하게 이루어지도록 하는 것, 밭 경사도를 낮추는 것, 작물 주산지를 중심으로 기계화 기반의 생산단지 규모화 등이 있다고 본다. 또한, 밭농업 농가는 규모가 영세해 농기계를 구입할 여력이 없고, 산업체 입장에서는 제품화 비용을 투자할 유인책이 없다는 것이다. 더 많은 문제점도 있겠지만, 실용화 기술이 산업체의 제품 판매 확대로 이어져야 밭농업 기계화율을 높이고 기술이 점차 고도화되는 선순환 체계를 이루는데 병목현상이 발생한 것으로 볼 수 있다. 그렇다고 손을 놓고 있을 수는 없다. 앞으로 밭농업 기계화나 지능화를 통한 자율작업 등 경쟁력 있는 농업 실현을 위해 어떤 전략으로 나아가야 하는지가 중요하다.
밭농업 기계화나 자율작업을 위해서는 산업기반 조성 및 기술지원을 위한 통합 플랫폼을 구축해야 한다. 농기계는 신제품을 개발하는데 다년간에 걸쳐 설계, 제작, 농가테스트를 통해 제품 개선과 성능을 높여야 하는데 쉽지가 않은 상황이다. 업체들도 제품 개발을 위해 설계, 제작, 해석, 시험 등 핵심기술 노하우의 부족을 애로사항으로 말하고 있다. 통합 플랫폼의 형태는 실제 농작업 농기계 상태 및 성능, 농작업 환경 데이터 등을 이용하여 국내외 농작업 필드 구현을 위한 가상물리환경과 가상과 실제를 연결하는 커넥티드 플랫폼을 구축하는 것이다. <다음호에 계속>