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AR 글라스, 5G 특화망, AI를 활용한 숙련농업기술의 시각화 [야마나시현 포도농장]
Visualization of skilled agricultural technology using AR glass and AI
October 16, 2023 | By 손장우 (son@netmanias.com)
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    손장우 (Harrison Jangwoo Son)

    넷매니아즈 | (주)엔앰씨컨설팅그룹 대표이사

    son@netmanias.com

 

 

일본은 농업 종사자 고령화와 영농후계자 부족으로 인해 농업인구가 해마다 감소하고 있으며, 일본 포도 생산량 1위인 야마나시현의 경우에도 농업 종사자 중 65세 이상 비율이 74%에 이르러 고령화와 노동력 부족이 심각한 상황이다(국내도 유사한 상황임).


이를 타개하기 위해, 야마나시현과 야마나시대학(AI 포도재배지원시스템 개발), NEC(로컬 5G 장비제공/구축/운영), YSK (전체 시스템 인테그레이션) 등은 스마트글라스와 AI 기반으로 농업숙련자 기술을 신규 취농자들에게 전승해주는 시스템을 개발하여 야마나시현 과수시험장과 인근 포도농장에 구현했다[1],[2],[3],[4].

 


그림 1. 스마트 글라스와 AI를 활용한 신규 취농자의 포도재배 지원 [야마나시현 포도농장]

 

고소득 작물인 샤인머스켓 재배에 있어서, 적방(화방정리), 적립(포도알 솎아내기), 수확 시기 판단이 재배 핵심인 데, 숙련 농부들은 오랜 경험을 통해 적절히 실시하고 있으나 포도 재배 경험이 없는 미숙한 신규 취농자나 고용 노동자에게는 어려운 과제이다.

 

야마나시현의 과제에서 개발한 AI 시스템은, 숙련 농가가 가지고 있는 샤인머스켓의 생산 기술 노하우(적방, 적립, 수화 적기 판정 등)을 AI에 학습시켜, 스마트 글라스를 통해 신규 취농자들의 작업을 지시하고 이들의 기술 습득을 지원하는 것이 목표이다.

 

스마트 글라스의 화면(취농자가 보고 있는 포도)이 5G 특화망을 통해 AI 서버로 전달되고, AI 서버는 포도의 상태를 인식하고 필요한 조치가 무엇인지 해석해, 상황에 적절한 작업지시를 도출하여 실시간으로 스마트 글라스로 전달해주는 구조이다.

 

① 적방(摘房: 화방정리) 기술지원

 


그림 2. 스마트 글라스와 AI기반의 포도 적방 작업

 

적방은 개화 전후에 화방(과방)을 적당히 따내어 솎아주어 결실량을 조절하는 작업이다. 적방을 잘 못하면 포도의 숙기 지연, 착색 불량, 생장 저하가 발생하여 외관•품질에 영향을 주고 생산성을 떨어트린다.

 

 

이번 과제에서 개발한 AI 작업지시 시스템을 이용하면, 스마트 글라스와 AI를 통해 누구나 쉽게 화방을 정리할 수 있게 된다. 


스마트 글라스의 촬영 화면이 AI 서버로 보내지고 AI 서버는 남길 화방과 제거할 화방을 화면에 표시하여 스마트 글라스에 투영시켜준다. 

 

위 그림 2에서 보이듯이, 2개의 빨간선내의 화방만 남기고 위에 있는 화방을 제거하여 솎아주면 되므로 초보자도 정확하고 빠르게 작업할 수 있게 된다.


② 적립(摘粒: 포도알 솎아내기) 기술지원

 

그림 3. 스마트 글라스와 AI기반의 포도 적립 작업

 

포도알이 알이 굵게 자라게 하기 위해 생육이 좋지 않은 포도알과 여분의 포도알들을 솎아주어 포도알사이에 충분한 성장 공간을 만들어 주는 작업을 적립(摘粒)이라고 한다. 양분이 분산되지 않고 성장 공간이 확보되어 포도알이 굵게 성장한다.


적립을 잘 못하면 포도송이 모양이 나빠져 상품가치가 떨어지기 때문에 일반 농가에서도 어려워하며, 상당한 경험과 숙련이 필요하다. 이제는 스마트 글라스와 AI를 이용해 누구나 쉽게 적립을 실시할 수 있게 되었다.

 

스마트 글라스의 촬영 화면이 AI 서버로 보내지고 AI 서버는 해당 포도 송이의 알 수와 제거할 포도알들을 빨간색으로 표시하여 스마트 글라스에 투영시켜준다. 빨간색으로 표시된 포도만 솎아주면 되므로 경험이 없는 사람도 어느 포도알을 따내야 하는 지 망설이지 않고 정확하고 빠르게 작업할 수 있게 된다.


도입 효과


본 사업에 참여한 YSK e-com에 따르면, 신규 취농자들이 AI와 스마트 글라스를 활용하여 포도를 재배한 경우와 숙련된 농부가 원래 방식대로 재배한 경우를 실험해본 결과, 숙련된 농부의 작업시간과 동등하며, 수출률(전체 수확 수량 중 양품이 차지하는 비율) 등의 포도 품질도 동등하거나 그 이상인것으로 확인되었다(수품률 신규 취농자: 67.21-71.64%, 숙련된 농부: 69.72%).


고품질의 포도를 만들기 위해서는 적방, 적립 등 오랜 경험을 가진 농부의 기술이 필요하나, AI와 스마트 글라스, 5G 특화망을 활용하여 신규 취농자나 고용 노동자라도 숙련된 농부와 대등한 품질의 포도를 수확할 수 있게 되었다.


스마트 글라스에 실시간으로 보여지는 직관적인 작업지시•작업방법을 보면서 단순히 작업하기 때문에 작업시간이 단축되고 인건비가 절감되며, 또한 숙련된 농부와 대응한 품질의 포도를 수확할 수 있어 농가 소득 증대에 기여한다.

 


[1] 일본경제신문, NEC, 포도 장인은 AI 농업의 경영 안정에 일역: 알갱이 수와 색채 ... 이미지 해석 조언 초보자도 망설이지 않고 작업, 2023.06.08
[2] NEC 로컬 5G 총무성 과제 실증 보고서, 스마트 글라스를 활용한 숙련 농업자 기술의 「시각화」의 실현, 2021.03.25
[3] YSK e-com 동영상, 고품질 샤인머스켓 생산을 위한 장인의 기술 '가시화' 기술 개발 및 실증, 2022.05.09
[4] YSK e-com, 스마트 농업x로컬 5G 사례 소개, 스마트농업추진포럼 발표자료, 2022.11.22

 

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