1. 로컬 5G 응용

과수원에서 노동력 부족(고령화, 신규 취업자 감소)의 문제 해결을 위해 제초 작업과 농약살포 작업을 수행하는 자율 주행 EV(Electric Vehicle, 전기차) 차량/로봇을 도입하고, 병충해 발생 상황을 조기 발견하기 위해 AI 카메라 도입 

❶ EV 차량 원격 감시제어

EV차량(시속 2.5Km로 이동)에 원격 감시를 위한 전방, 후방 카메라가 탑재되고 카메라 영상이 EV원격감시센터로 로컬 5G망을 통해 실시간으로 스트리밍된다(1.5Mbps, 1920×1080, 15fps). EV원격감시센터에서 EV차량을 원격으로 감시 및 제어하여 주행의 안정성 확보 한다(원격으로 주행루트 설정, 차량 주행 개시•정지 명령, 작업 개시•정지 명령).

감시자가 센터에서 영상을 감시하며 이상상황 발생시 긴급정지 명령을 EV차량으로 전송하면 제동거리 1m이내로 정지하는 것을 목표로 하였고 0.88m를 달성하였다(센터 감시 PC-센터내 UPF-VPN-농장내 CU/DU-농장내 RU-EV차량내 5G 단말간 로컬 5G망 왕복지연 측정(ping): 평균 35ms).

EV차량 탑재 카메라의 영상이 감시센터 모니터에 디스플레이되는 지연 시간은 0.2초였다.  

❷ 병충해 센싱

EV차량에 탑재된 AI 카메라가 이동하면서 병충해 예조 - 잎(갈색무늬병 등), 포도송이 (탄저병 등), 벌레 등 - 를 실시간으로 판정하고 고화질의 병충해 이미지(.jpg)를 로컬 5G망을 통해 EV 원격감시센터로 전송한다(ftp 평균 업로드 속도 측정치: 3.86Mbps). 이를 토대로 예방조치(농약 살포)하여 병충해로 인한 손실을 감소시킨다.

2. 로컬 5G 망구조 

로컬 5G망 구축 및 운영 비용 절감을 위해 사업장마다 5G Core를 설치하지 않고, 복수 거점 코어 공유형 모델로 구축함. 5G Core는 EV 원격감시센터(쓰루누마 개선센터)에 1식을 설치하고 CU/DU, RU는 센터와 4Km 떨어진 쓰루누마 와이너리 농장, 약 100Km 떨어진 후시 빈야드 농장에 설치했다. 센터와 농장간은 NTT동일본의 폐역 VPN망을 통해 연결했다. IPsec VPN이며 Flet’s VPN Prio VPN 회선상품(1Gbps)을 이용했다.

3. Use Case/응용별 요구 사항과 로컬 5G망의 수용/지원능력

4. 로컬 5G 장비: Apresia (Apresia AERO Series) 

5. 도입효과 
 

EV차량의 원격감시제어형 EV차량과 AI 카메라의 보급으로 노동력 부족 문제 해소, 노동비 절감, 재배 면적 확대에 의한 수익증가 

6. 실증과제후 사업화 계획

 
실증사업에선 사업장이 2개이나 실증사업후 서비스 상용화시 사업장(농장)수를 확대할 예정이며, EV차량 원격 감시제어를 수행하는 서비스 운영사업자를 설립할 예정이며 EV차량 등의 설비를 임대해주고 서비스요금을 받는 모델로 추진할 계획이다.