기계/자동차/부품

Nikkei Robotics_2019. 5 (p32~33)

Professor’s Eye
영국의 농업 로봇 연구의 동향
이다 후미야(飯田 文也) 케임브리지 대학 조교수

이 원고를 쓰고 있는 현 시점에서 영국은 2019년 3월말로 예정되어 있던 EU 탈퇴(브렉시트)를 놓고 혼란을 겪고 있는 중이다. 이 방침이 결정된 이후 2년간 필자는 로봇공학의 현황과 노동자 부족 문제에 대한 대응에 대해 많은 문의를 받았다. 농업 및 식품가공 관련사업에 종사하는 EU 출신의 계절 노동자들은 영국 내에 7만명 정도 있다고 하며, 이미 약 1년 전부터 통화의 가치 하락 및 이민 정책의 불확실성을 이유로 노동자를 구하기 어려워졌다고 한다. 이와 같은 노동자 부족을 보완하기 위해 자연스럽게 로봇에 의한 작업의 자동화에 상당한 이목이 집중되고 있다.

또한 농업이나 식량문제는 브렉시트와는 관계없이 영국 밖에서도 논의되는 경우가 많아졌다. 식량 부족 문제는 전세계의 5대 메가 트랜드 중 하나로서 널리 인식되고 있어 세계의 인구증가에 대응하기 위해 앞으로 10년 정도 안에 생산 효율을 35% 높이지 않으면 안 된다는 시산도 나오고 있다. 여기에서도 생산 효율을 높이기 위해 로봇에 의한 자동화에 많은 기대가 모아지고 있다.

-- 농업 로봇 도입의 과제 --
필자는 5년 정도 전에는 농업이나 식량 생산업에 대해 그 어떤 지식이나 경험도 없었으나, 이런 상황을 직시함으로써 필연적으로 이 업계에서의 로봇 관련 기술의 응용 가능성을 생각해 보게 되었다. 최근에는 다양한 농업 로봇 프로젝트가 미디어 등에서 다뤄지고 있으나, 한편으로는 로봇을 현실적으로 농사일에 도입하는 것에 관련해 난감한 문제가 많다.

그 중 가장 문제가 되는 것은 농업이나 식품 생산 프로세스의 복잡성에 있다. 상당히 많은 종류의 작물이 지역 및 생산자에 의해 다종 다양으로 처리되고 있으며 규격화되지 않은 경우도 많다. 한 개의 작물에 대해서도 종자의 개량부터 작물, 육성, 수확, 포장, 품질검사, 물류, 소매 처에서의 상품 관리 등에 이르기까지 복수의 기업군을 뛰어넘어 모두 복잡하게 얽혀있어 가격이나 품질을 결정하는 요소를 판단하는 것이 쉽지 않다. 두 번째로 문제가 되는 것은 규모와 제품 가격의 문제를 들 수 있다. 대부분의 농작물이나 식료품은 단가가 비교적 낮으며 대량 생산을 시행해도 기본적으로 박리다매(薄利多賣)하는 비즈니스이다. 따라서 로봇 기술을 이용할 수 있는 것은 대규모 생산자의 일부 프로세스에만 한정되며, 어떤 업무에 이용했을 때 채산이 맞는 지를 판단하는 기준이 애매하다. 또한 세 번째 문제는 첨단 기술에는 그다지 흥미를 나타내지 않는다는 업계의 체질을 들 수 있다. 많은 생산자는 과거 수십 년간 거의 기술 혁신을 일으키지 않았으며 필요성과 방법론에 관한 의식 개혁을 위한 부분에서 어려움을 겪는 경우도 있다.

이와 같이 농업 로봇의 연구에는 곤란한 과제도 많이 있으나, 필자의 연구 그룹은 지금까지 비교적 좋은 환경 속에서 몇 가지 프로젝트를 추진할 수 있었다. 필자가 현재 소속되어 있는 케임브리지 대학은 영국 내에서도 손꼽히는 농업지역에 위치해 있으며 크고 작은 다양한 기업이 식량 생산 사업을 시행하고 있다. 그 중에서는 최첨단 자동화 기술을 지니고 있는 기업도 있으며 생산 기술을 독자적으로 개발하고 있는 경우도 있다. 이와 같은 기업은 왕성하게 대학과의 공동 연구를 추진하고 있으며 우리도 그 진열에 합류하게 되었다. 복잡한 프로세스와 많은 노하우에 의지하고 있는 업계이기 때문에 이 같은 기업이 가까이에 존재하며 공동 연구에 흥미를 갖고 협력한다는 것은 프로젝트를 추진하는데 있어 꼭 필요한 조건이기도 하다.

-- 농업 식품 가공 프로세스로 기대를 모으고 있는 로봇 기술 --
최근의 농업 기술의 연구 개발은 ‘정밀 농업’(Precision farming)을 목표로 추진하는 것이 많다. 작물의 품질을 유지하면서 폐기물 경감과 저가격을 실현하기 위해 대규모 농장은 작물의 생산 현황과 소비 상황을 예측하기 위한 기술에 대해 상당한 흥미를 가지고 있다. 작물의 성장을 균일하게 조정하는 유전자 조작 기술 및 다종 다양한 센서나 인공지능을 사용한 패턴 예측이 다양한 레벨로 연구되고 있다. 예를 들어 최근 필자가 참여한 연구에서는 기계학습을 이용한 화상처리 기술로, 데이터 수집과 라벨링 준비만 가능하다면 비교적 쉽게 작물의 생육 상황 인식 및 품질 관리가 가능하다는 것을 밝혀냈다. 또한 영국에서는 다양한 기업에서 저가격화가 진행되고 있는 로봇 암(Arm)을 이용해 딸기나 토마토와 같은 높은 단가의 작물을 로봇이 한 개씩 자동 수확하거나 전 품목을 검사하는 시스템 등의 개발도 추진되고 있다.

이들의 실용화를 눈앞에 두고 있는 필자의 연구실에서는 대학 연구용으로 보다 장기적인 연구 테마에도 주력하고 있다. 예를 들어 대규모 사업을 시행하고 있는 기업에서는 농사 작업 및 식품 가공 프로세스를 이미 대부분 자동화하고 있으나, 기계화가 어려운 작업 또한 적지 않다. 다루기 힘든 야채나 과일의 품질 검사 및 작물의 트리밍 작업 등은 복잡한 매니플레이션이 필요하며 대규모 기업에서는 이런 단순 노동을 위해 작업자를 수백 명 고용하고 있는 경우도 있다. 이런 문제는 로봇 공학의 대학원 수준의 프로젝트로서 적당한 경우가 많아, 필자의 연구실에서도 몇 명 정도의 대학원생이 추진하고 있다. 말랑한 작물의 형태 인식 및 매니플레이션은 로봇 공학의 중에서도 미해결 문제로 인식되고 있으며 학회지 등에서도 빈번하게 다뤄지고 있다.

앞에서 사례를 든 것처럼 농업 로봇의 연구는 단기적으로 실용화가 가능한 과제가 많이 있는 한편, 학문으로서도 중요한 기초 기술의 측면도 있어 양쪽에 걸쳐 이루어지고 있다. 사회적인 임팩트까지 고려한다면 산학관의 연대 구축이 수월해 지금까지는 별로 개척되지 않았던 부분에서도 상당히 흥미로운 연구 분야라고 판단된다.

-- 농업 로봇의 장기간에 걸친 기술 혁명을 향해 --
이와 같이 많은 기대를 모으고 있는 농업 로봇 연구이지만, 앞으로의 연구 개발을 이끌어 나갈 인재 육성이 급선무이다. 영국에서는 현재 이미 300명 정도의 연구 개발 인재가 부족하다고 보고되고 있으며, 앞으로는 한층 더 수요가 증가할 것으로 예상되고 있다. 이런 상황을 감안해 영국의 University of Lincoln, University of Cambridge, University of East Anglia의 3곳의 대학이 제휴를 통해 농업/식품 가공 로봇공학을 전문으로 하는 연구자 육성 프로그램의 설립에 힘을 쏟고 있다. 이 프로그램은 ‘박사 연구자 육성 센터’(Centre for Doctoral Training in Agri-Food Robotics)로 불려, 영국 공학∙물리과학연구회의(EPSRC)의 참여 기업 단체가 공동으로 약 15억엔을 출자해 2019년 10월부터 매년 10명 정도의 박사과정 학생의 육성을 계획. 앞으로 8년간 50명의 연구자를 배출하는 것을 목표로 하고 있다.

이 프로그램에 채용된 학생은 4년간의 학비와 생활비를 지원받아 앞으로의 연구 개발 인재에 필요한 소양을 배울 수 있다. 각 학생은 일반 박사 과정의 연구 프로젝트와 더불어 학생간에 시행하는 팀 프로젝트, 농장 견학, 실지 조사, 기업으로부터의 강사를 초빙한 썸머 스쿨, 참가 대학간의 인재 교류 등을 시행한다. 기술적인 지식을 획득하는데 그치지 않고 전문가 집단의 네트워크 구축을 목표로, 최종적으로는 졸업생들이 대학의 연구원뿐만 아니라 기업의 연구원 및 관리직, 기업가가 되어 차세대의 기술 혁명을 이끌어 나가게 되길 기대하고 있다.

농업∙식품 업계는 비교적 저임금으로 중노동인 경우가 많아, 지금까지는 연구를 희망하는 학생이 적은 상황이었다. 그러나 최근에는 조금씩 상황이 달라지고 있는 분위기이다. 사회 전반에 걸쳐 일반적인 흥미나 중요성을 주위에서 인식하기 시작한 점과 많은 스타트업 기업이 이 분야에서 주목을 받고 있는 점이 훈풍으로 작용하고 있다. 케임브리지 대학의 연구자도 이 업계의 중요성에 대해 지금까지 이상으로 주목하고 있으며 흥미로운 문제를 파헤쳐 나감으로써 학문으로서 성립시켜 나가는 것도 생각하지 않으면 안 될 것이다.

 -- 끝 --