농작물 자동 이식 및 파종을 위한 AI 기반 밭고랑 인식 및 방향 지시 기술 개발

2025-11-06, G25DR

1. 서론: 정밀 농업의 핵심, AI 기반 밭고랑 인식과 자율 파종

본 보고서는 농작물의 자동 이식 및 파종 작업을 위한 자율주행 농기계의 핵심 기술인 밭고랑 인식(Furrow Recognition) 및 방향 지시(Direction Guidance)용 인공지능(AI) 모델의 활용과 개발 방안을 심층적으로 분석한다. 사용자의 쿼리는 ’밭고랑 인식’과 ’방향 지시’라는 두 가지 핵심 작업을 제시하나, 이 둘은 ‘인식-제어(Perception-to-Action)’ 파이프라인으로 강력하게 연결된 단일 시스템의 상호 보완적 구성 요소이다.

밭고랑 단면의 정확한 인식은 농기계의 조향 성공률을 결정하는 가장 중요한 핵심 요소이며 1, 인식된 고랑의 중심선을 정밀하게 추종(path tracking)하는 조향 제어는 정확한 단면 인식이 선행되어야만 가능하다.1 따라서 본 보고서는 단순한 AI 모델의 나열을 넘어, 센서의 원시 데이터(raw data)가 어떻게 ’밭고랑 중심선’이라는 수학적 모델로 변환되고, 이 모델이 다시 ’조향각’이라는 물리적 명령으로 변환되는지의 전체 기술 스택(technical stack)을 분석하는 것을 목표로 한다.

밭고랑 인식 기술은 정밀 파종, 관개(irrigation), 제초(weeding), 수확(harvesting) 등 모든 자동화된 농작업의 ’기초(foundational)’이자 ’중추적(pivotal)’인 기술이다. 그러나 이 작업은 통제된 공장 환경과 달리, 극도로 복잡하고 동적인(complex and dynamic) 농업 환경에서 수행되어야 한다는 본질적인 난제를 안고 있다.

주요 난제로는 (1) 잡초, 돌, 나무 등 예측 불가능한 배경의 간섭, (2) 작물의 다양한 성장 단계에 따른 형태 변화, (3) 시시각각 변하는 조명 조건, 강한 그림자, 그리고 작물 간 폐색(occlusion), (4) 밭고랑 자체의 곡률 및 비정형성 등이 있다. 이러한 난제는 전통적인 컴퓨터 비전 방식의 명확한 한계를 노출하며, 본 보고서의 핵심 주제인 딥러닝(Deep Learning) 기반 접근법의 필요성을 강력하게 뒷받침한다.

본 보고서는 II부(기반 기술), III부(AI 모델 개발), IV부(난제 및 해결책), V부(제어 시스템), VI부(상용화 및 경제성)의 순서로 전개한다. II부와 III부에서는 ‘인식(Perception)’ 기술을, V부에서는 ‘방향 지시(Guidance)’ 기술을 심층적으로 다룬다. IV부는 이 둘을 연결하는 현실적인 문제 해결에, VI부는 이 기술의 상업적 가치와 실제 적용 사례에 초점을 맞춘다.

2. 밭고랑 인식을 위한 핵심 기반 기술

2.1 센서 기술 스펙트럼: 인지의 시작점

밭고랑 인식의 첫 단계는 원시 데이터를 수집하는 센서 기술의 선택이다. 최근 5년간의 주류 기술은 크게 (1) 시각 센서(Visual Sensor), (2) LiDAR(Light Detection and Ranging), (3) 다중 센서 융합(Multi-sensor Fusion)으로 분류된다.

1. 시각 센서 (RGB 카메라): 가장 보편적이며 저렴한 솔루션으로, 딥러닝 모델의 주요 입력 데이터를 제공한다. 그러나 복잡한 농지 배경과 다양한 조명 강도(varying light intensities)에 매우 취약하여 경로 탐지를 어렵게 만드는 본질적인 한계가 있다.

2. LiDAR: 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 제공하여 작물의 물리적 구조(높이, 캐노피, 능선)를 직접 측정할 수 있다. 3D 특징 계산을 통해 조명 변화에 강건한(robust) 인식이 가능하다는 결정적 이점이 있다. S28의 연구는 LiDAR가 밭의 경계, 능선(ridges), 장애물을 효과적으로 감지하여 정밀 농업과 자율주행에 필수적임을 보여준다.

3. RGB-D (깊이 카메라): RGB 이미지와 깊이(Depth) 정보를 동시에 제공한다.2 이는 LiDAR와 RGB의 장점을 결합한 하이브리드 접근법으로, III부에서 후술할 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 딥러닝 모델의 핵심 입력으로 활용된다.2

센서의 선택은 단순한 하드웨어 결정이 아니다. 이는 후속하는 전체 알고리즘 스택을 결정한다. 예를 들어, LiDAR를 선택하면 포인트 클라우드 전처리, 3D 구조적 특징 추출(structured extraction) 등의 알고리즘 스택이 강제된다. 반면 RGB 카메라를 선택하면, 필연적으로 발생하는 조명과 그림자 편향(shadow bias) 문제를 해결하기 위해 IV부에서 다룰 복잡한 딥러닝 아키텍처나 합성 데이터셋(synthetic dataset) 전략이 필수적이 된다.3

비용 문제로 인해 RGB 카메라가 여전히 주류를 이루고 있으나, 시스템의 견고성(robustness)을 확보하기 위한 최종 기술적 방향은 ’다중 센서 융합’으로 수렴하고 있다.

[표 1: 밭고랑 인식을 위한 센서 기술 비교]

2.2 전통적 컴퓨터 비전 접근법: 원리, 적용 및 명확한 한계

딥러닝이 주류가 되기 전, 밭고랑 인식은 주로 이미지의 기하학적 특징(예: 선)이나 색상 특징을 추출하는 방식에 의존했다.

1. Hough Transform (허프 변환):

• 원리: 이미지 공간(image space)의 특징점(feature point)들을 파라미터 공간(parameter space)의 빈(bin)에 투표(voting)하는 절차를 통해, 불완전한 객체(imperfect instances)라도 특정 형태(예: 선, 원)의 후보를 찾는 특징 추출 기법이다.

• 적용: 주로 전처리(예: 이진화)된 이미지에서 밭고랑의 주요 방향을 추정하는 데 사용되었다.

• 한계: 허프 변환은 노이즈가 많거나, 밭고랑이 곡선이거나, 잡초 등으로 인해 선이 명확하게 드러나지 않는 복잡한 실제 농업 환경에서는 급격한 성능 저하를 보인다. S92의 정량적 비교에서 허프 변환은 0.24 mIoU(mean Intersection over Union)라는 매우 낮은 분할 정확도를 기록하며, 딥러닝 모델(0.75 mIoU)에 비해 현저히 낮은 성능을 보였다.

2. RANSAC (Random Sample Consensus):

• 원리: 아웃라이어(outliers)를 포함할 수 있는 전체 데이터셋에서 무작위로 최소한의 샘플(minimal set)을 반복적으로 추출하여 모델(예: 선)을 추정하고, 이 모델을 지지하는 ’인라이어(inliers)’의 수가 가장 많은 최적의 모델을 찾는 강건한(robust) 모델 피팅 기법이다.

• 적용: 잡초, 돌, 흙덩이 등 아웃라이어가 많은 밭고랑 특징점 집합에서 중심선을 강건하게 피팅(fitting)하는 데 매우 효과적이다.

• 한계: RANSAC 자체는 밭고랑 픽셀을 인식하는 기술이 아니다. 인식이 완료된 픽셀 집합이 주어졌을 때, 그럴듯한 라인을 피팅하는 후처리 기술이다.

전통적 알고리즘과 딥러닝의 관계를 분석하면, 이들이 딥러닝에 의해 ’대체’된 것이 아니라 그 역할이 ’재정의’되었음을 알 수 있다. 전통적 알고리즘은 ’원시 이미지 -> 라인’으로 이어지는 인식 단계에서 실패했다. 하지만 딥러닝이 ’원시 이미지 -> 분할 마스크(segmentation mask)’라는 신뢰할 수 있는 전처리를 수행해주자, RANSAC은 ’분할 마스크 -> 라인’이라는 후처리 단계에서 핵심적인 파트너로 그 위상이 격상되었다.5 반면, 허프 변환은 딥러닝 기반 세그멘테이션에 완패하며 인식 기술로서의 입지를 상실했다.

[표 2: 전통적 비전 알고리즘과 딥러닝의 성능 비교]

3. 밭고랑 인식 AI 모델 심층 개발론

3.1 왜 딥러닝인가? : 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)의 압도적 성능

밭고랑 인식은 본질적으로 이미지 내 모든 픽셀을 ‘밭고랑’, ‘작물’, ‘배경(흙, 잡초)’ 등 의미 단위로 분류하는 ‘시맨틱 세그멘테이션’ 문제다. 딥러닝, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks)은 이 작업에서 전통적인 방식을 압도하는 성능을 보인다.

S92의 연구는 U-Net(딥러닝)과 Hough Transform(전통 방식)의 mIoU(분할 정확도)를 비교하며, U-Net이 0.75, Hough가 0.24를 기록했다고 보고한다. 이는 딥러닝 모델이 특징을 스스로 학습함으로써(automatic feature learning), 복잡하고 노이즈가 많은 농업 환경에 훨씬 강건함을 정량적으로 증명한다.

이러한 성능 우위는 S44의 의료 영상 분석 연구에서도 교차 검증된다. 해당 연구는 CNN(딥러닝)이 인간 관찰자보다, 특히 ’높은 노이즈 수준(high noise levels)’에서 더 뛰어난 병변 탐지 성능을 보인다고 결론 내린다. 농업 환경은 그 자체가 잡초, 그림자, 다양한 토양 상태로 인한 ‘높은 노이즈’ 환경이므로, 이 결론은 밭고랑 인식에도 동일하게 적용된다.

3.2 주요 딥러닝 아키텍처 비교 분석: U-Net, FCN, 그리고 그 변형

밭고랑(furrow)과 같은 선형 구조 분할에 대한 직접적인 딥러닝 모델 비교는 S43, 6의 ‘피부 고랑(skin furrows)’ 분할 연구에서 상세히 다루어진다. 피부 고랑은 밭고랑과 매우 유사한 ’선형 구조(netlike pattern)’를 가지므로, 이 연구 결과는 밭고랑 인식 모델 선택에 강력한 기술적 근거를 제공한다.

6 연구는 FCN-8s, SegNet, UNet, ResUNet, NestedUNet, DeepLabV3+, TransUNet, AttentionUNet 등 8가지 주요 세그멘테이션 모델을 비교했다.6

• 정확도(Accuracy): AttentionUNet이 DSC(Dice Similarity Coefficient) 0.8696으로 가장 높은 분할 정확도를 달성했다. FCN-8s(0.8690)와 NestedUNet(0.8642) 역시 매우 경쟁적인 성능을 보였다.6

• 효율성(Efficiency): FCN-8s는 18.64M의 비교적 적은 파라미터와 37.36ms라는 가장 빠른 GPU 추론 속도를 기록, 실시간 처리에 가장 유리함을 보였다. 반면, NestedUNet은 9.16M라는 가장 적은 파라미터를 가졌으나 GPU 추론 시간은 80.18ms로 FCN-8s보다 느렸다. TransUNet은 207.27ms로 가장 긴 추론 시간을 기록했다.6

• 균형(Balance): 6 연구는 ’정확도’와 ‘효율성’(모델 크기, 추론 속도) 간의 균형이 가장 잡힌 모델로 FCN-8s와 NestedUNet을 지목했다.6

이러한 ’정확도-속도 트레이드오프’는 실제 농기계 온보드(on-board) 시스템 개발 시 핵심 고려사항이다. 자율주행 트랙터가 1m/s(3.6km/h)의 저속으로 주행하더라도, TransUNet의 207ms 추론 지연 시간 6은 20.7cm를 눈 감고 주행하는 것과 같다. 이는 V부에서 다룰 실시간 제어 루프(control loop)에 치명적인 지연(latency)을 유발할 수 있다. 따라서 농기계 자율주행에서는 ‘가장 정확한 모델’(예: AttentionUNet)이 아니라, ‘실시간 제어 루프를 만족하는 가장 효율적인 모델’(예: FCN-8s)이 최적의 선택일 수 있다.6

[표 3: 주요 딥러닝 세그멘테이션 모델 성능 및 효율성 비교 6]

3.3 고급 모델링 기법: 견고성(Robustness) 확보 전략

표준적인 U-Net 계열 모델을 넘어서, 실제 농업 현장의 복잡성에 대응하기 위한 고급 모델링 기법이 요구된다.

• MIMO (Multi-Input Multi-Output) 아키텍처 2: 2의 연구는 ‘다중 입력 다중 출력’ 모델을 제안한다.

• Multi-Input: RGB 이미지와 ‘깊이(Depth)’ 이미지를 듀얼 인코더(dual encoder)로 동시에 입력받는다.2 이는 II-A에서 논의한 센서 융합을 모델 레벨에서 구현한 것이다. 깊이 정보는 조명 변화에 강건하므로, IV부에서 다룰 ‘그림자 편향’ 문제에 대한 강력한 아키텍처 수준의 해결책이 된다.

• Multi-Output: ’밭고랑 분할(segmentations)’과 ’밭고랑 라인(lines)’을 두 개의 상호 연결된 디코더(two interlinked decoders)에서 동시에 출력한다.2

• 다중 작업 학습 (Multi-task Learning) 2:

• MIMO 모델은 분할(segmentation) 작업과 중심선 예측(centerline detection) 작업을 ’공동으로 최적화(jointly optimize)’하는 다중 작업 학습 방식을 사용한다.2

• 이는 V-A부에서 다룰 ‘Segmentation-then-RANSAC’ 파이프라인 5을 단일 신경망으로 통합하려는 시도로 볼 수 있다.

• 이 모델이 RANSAC 같은 후처리를 완전히 대체하는 것은 아니지만, 분할(Area)과 라인(Line)의 ‘공간적 일관성(spatial consistency)’ 2을 네트워크 학습 단계에서부터 강제함으로써, 후처리 단계(RANSAC)가 더 쉽고 정확하게 라인을 피팅할 수 있도록 훨씬 ‘정제된’ 분할 마스크를 생성하게 된다.

3.4 효율적인 훈련 데이터셋 구축 방안: 데이터 병목 현상 극복

딥러닝 모델의 성능은 데이터의 양과 질에 의해 결정되나, 농업 환경의 모든 변수(작물 종류, 성장 단계, 날씨, 토양)를 포괄하는 고품질 라벨링 데이터를 수동으로 구축하는 것은 거의 불가능하다.

이러한 데이터 병목 현상을 극복하기 위해 S14, 4의 연구는 ’로봇 감독 학습(Robot-supervised Learning)’이라는 독창적인 자동 라벨링(automatic labelling) 전략을 제안한다.4

• 원리: 고정밀 RTK GNSS(dual-antenna RTK GNSS system)를 장착한 ‘교사(teacher)’ 로봇이 밭을 주행하며, 자신의 정확한 위치와 작물열의 기하학적 정보(예: 고정된 폭, 평행)를 기반으로 ’가상 필드 모델(virtual field model)’을 생성한다.4

• 자동 라벨링: 이 가상 모델을 로봇의 카메라 이미지에 투영(projection)하여, 픽셀 단위의 (일부 노이즈가 낀) 훈련 라벨을 자동으로 대량 생성한다.4

• 활용: 이 ‘노이즈가 낀 라벨(noisy labels)’ 4을 사용하여 CNN(예: U-Net)을 학습시킨다.

이 전략은 값비싼 RTK GNSS 4를 모든 농기계에 장착하는 대신, ‘교사’ 로봇 1대에만 장착하여 데이터셋을 구축하고, 이 데이터셋으로 학습된 ‘학생’ 모델(Vision-Only CNN)을 저렴한 카메라만 장착된 다수의 ‘작업’ 로봇에 배포하는, 매우 효율적인 ‘교사-학생(Teacher-Student)’ 모델이다.

4의 핵심 발견은 “CNN의 분할 성능이 학습에 사용된 노이즈 낀 라벨보다 우수하다“는 것이다.4 이는 CNN이 투영 오류나 일시적인 GNSS 오차 같은 개별적인 노이즈를 *일반화(generalize)*를 통해 필터링하고, ’밭고랑’의 본질적인 시각적 특징(texture, shape)을 학습했음을 의미한다.

4. 현장 적용의 난제와 첨단 해결책

4.1 최대 난제: 그림자, 조명 변화, 그리고 잡초

III부에서 개발된 딥러닝 모델조차도 특정 조건에서는 취약성을 드러낸다. 바로 예측 불가능한 ’환경 변화’이다.

• ‘그림자 편향 (Shadow Bias)’: S38의 연구는 딥러닝 모델 성능 저하의 핵심 원인을 ’그림자 편향’으로 지목한다. 이는 모델이 작물의 ’형태학적 특징(morphological features)’을 학습하는 대신, ’높은 대비의 그림자(high-contrast shadows)’를 작물 또는 밭고랑 그 자체로 연관시키는 *잘못된 지름길(shortcut)*을 학습하는 현상이다.

• 결과: 화창한 날(강한 그림자)에 학습된 모델은 구름 낀 날(그림자 없음)에 작물을 인식하지 못하거나, 저녁(긴 그림자)에 엉뚱한 그림자를 밭고랑으로 오인한다.

• 기타 난제: 잡초가 작물과 시각적으로 매우 유사할 경우, 또는 작물이 이미 성장하여 밭고랑을 완전히 덮어버리는(occlusion) 경우 픽셀 기반 분할은 극히 어려워진다.

4.2 데이터 기반 해결책: 합성 데이터셋과 전이 학습

‘그림자 편향’ 문제를 해결하기 위한 첫 번째 접근법은, 모델에게 ‘그림자가 무엇인지’ 명시적으로 가르치는 것이다. 이는 막대한 양의 실제 데이터를 수집하는 대신, 정교하게 제어된 ’합성 데이터(Synthetic Data)’를 생성함으로써 달성할 수 있다.

• 합성 농업 환경 데이터셋 3: 3의 연구는 3D 모델링 소프트웨어(Blender)를 사용하여 50,000쌍의 포토리얼리스틱한 ’합성 농업 환경 이미지’와 ’물리 기반 그림자 마스크(physics-based shadow masks)’를 생성하는 혁신적인 방법론을 제안한다.3

• 구축 방법:

1. 3D 씬(scene)에 작물, 흙, 인간 모델을 배치한다.3

2. ’일반 이미지’를 렌더링한다.

3. 동일한 씬에서 ’그림자 마스크’를 얻기 위해, 태양광을 제외한 모든 간접광(global illumination, light bouncing)을 0으로 설정하고 태양광의 강도를 극단적으로 높인다.3

4. 그 결과, 빛이 닿는 모든 영역은 ’순백(white)’으로, 그림자 영역은 ’순흑(black)’으로 렌더링되어, 물리적으로 완벽하게 정확한 ’그림자 마스크(ground truth)’가 자동으로 생성된다.3

• 활용: 전이 학습 (Transfer Learning) 3:

1. 사전 학습 (Pre-training): 이 50,000쌍의 합성 데이터셋으로 딥러닝 모델(예: U-Net)을 먼저 학습시킨다. 이 단계에서 모델은 ’그림자’와 ’조명’의 본질을 학습하게 된다.

2. 미세 조정 (Fine-tuning): III-D에서 구축한 소량의 ‘실제 데이터’(혹은 로봇 감독 학습 4으로 생성된 데이터)로 모델을 미세 조정한다.

이는 III-D의 ’로봇 감독 학습’과 IV-B의 ’합성 데이터’를 결합하는 하이브리드 전략이다. 합성 데이터 3가 환경 변수(조명, 그림자)에 대한 강건성을, 실제 데이터 4가 현장 지오메트리(실제 밭고랑 형태)에 대한 정확성을 제공하여 상호 보완한다.

4.3 모델 기반 해결책: 실시간 환경 적응 AI

합성 데이터가 오프라인(offline) 해결책이라면, S71, 7의 GIST(광주과학기술원) 이규빈 교수팀 연구는 온라인(online) 실시간 해결책을 제시한다.

• ‘실시간 환경 적응 AI’ 7:

• 원리: 이미 배포되어 현장에서 작동 중인 AI 모델이 낯선 환경(예: 화창한 날씨 -> 비 오는 날씨)을 만났을 때, 정답 라벨 없이 실시간으로 자신의 매개변수를 스스로 미세 조정한다.7

• 핵심 기술 1. 환경 민감 블록 선택 (Environmentally Sensitive Block Selection): 모델 전체를 업데이트하는 것은 비효율적이며, 이미 학습된 지식을 잊어버리는 ’파국적 망각(catastrophic forgetting)’을 유발할 수 있다. 이 기술은 모델의 여러 블록 중, 환경 변화에 ’민감하게 반응하는 블록’만7을 식별하여 해당 부분만 선택적으로 업데이트한다.

• 핵심 기술 2. 좌우쌍 기반 정답 생성 (Left-Right Pair-Based Answer Generation): 정답 라벨이 없는 실제 운용 환경에서, 모델은 ’자기 지도 학습(self-supervised learning)’을 수행해야 한다. 이 기술은 원본 이미지와 ‘좌우 반전’ 이미지를 모델에 동시에 입력하고, 두 결과가 ’일관성’을 갖도록(즉, 높은 신뢰도로 같은 답을 내도록) 7 모델을 강제 학습시킨다.

• 적용: 이 기술은 농업 로봇공학의 궁극적인 목표 중 하나를 달성하게 한다. 트랙터가 밭의 입구(건조한 흙)에서 중앙(진흙)으로, 또는 아침(긴 그림자)에서 정오(그림자 없음)로 이동함에 따라, 모델이 스스로 현장 환경에 적응한다. 이는 A항에서 제기된 ‘그림자 편향’ 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 잠재력을 가진다. 모델이 그림자에 편향되어 잘못된 인식을 시작하면, ‘좌우쌍 정답 생성’ 단계에서 ‘불일치(inconsistency)’(원본과 반전 이미지의 예측이 달라짐)가 발생하며, 이 불일치(오류)가 ’환경 민감 블록’을 실시간으로 수정하여 편향을 즉시 교정하게 된다.

5. 인식에서 제어로: 자율주행 방향 지시 시스템 구축

5.1 시각 내비게이션 라인(Guideline) 생성 파이프라인

III부와 IV부에서 확보한 ’밭고랑 분할 마스크’는 픽셀의 집합일 뿐, 트랙터가 따라갈 수 있는 수학적인 ’선(line)’이 아니다. 이 마스크를 ’방향 지시’를 위한 가이드라인으로 변환하는 강건한 파이프라인이 필요하다.

5의 연구는 이 파이프라인을 가장 명확하게 2단계로 제시한다.5

• 1단계: 행간 의미론적 분할 (Interline Semantic Segmentation):

• 개선된 ENet 5 또는 III-B에서 검토한 FCN-8s 6와 같은 경량 딥러닝 모델을 사용하여 농지 이미지를 픽셀 수준으로 분할한다. 이를 통해 작물 줄의 정확한 위치(마스크)를 추출한다.

• 2단계: 내비게이션 라인 피팅 (Guideline Fitting):

• 분할된 마스크에서 추출된 특징점(feature points)들을 대상으로, RANSAC 알고리즘(II-B)을 사용하여 잡초나 분할 오류로 인한 아웃라이어를 제거하고 최적의 중심선을 피팅한다.5

• 5은 분할된 이미지의 특성에 맞게 ’새로운 모델 점수 산정 지표(new model-scoring index)’를 적용한 개선된 RANSAC을 사용하여 정확도를 높였다.5

• 최종적으로 RANSAC이 선별한 인라이어(inliers)들을 대상으로 ’최소 제곱법(least-squares method)’을 적용하여 부드러운 중심선(가이드라인)을 도출한다.5

5.2 조향 제어를 위한 핵심 입력값 도출

V-A에서 생성된 ’가이드라인(목표 경로)’과 농기계 ’자신의 위치(현재 상태)’를 비교하여 ’오차(Error)’를 계산해야 한다. 이 오차가 조향 제어 시스템의 핵심 입력값이 된다.

II, III, IV부에서 다룬 모든 복잡한 AI 모델(U-Net, MIMO, ENet)과 센서(RGB, LiDAR, Depth)의 궁극적인 목적은, 실시간 제어 루프(예: 20Hz, 50ms)마다 다음의 두 가지 핵심 숫자를 안정적이고 정확하게 계산해내는 것이다. 이 두 숫자의 품질이 S21에서 말한 ’조향 성공률’과 직결된다.

1. 횡방향 오프셋 오차 (Lateral Offset Error, e_l 또는 l_{os}): 농기계의 현재 중심점과 가장 가까운 ’가이드라인’까지의 수직(횡방향) 거리.8 (단위: cm 또는 m)

2. 헤딩 오차 (Heading Error / Yaw Error, e_\theta 또는 \theta_{os}): 농기계의 현재 진행 방향(헤딩)과 가이드라인의 접선(tangent) 방향 간의 각도 차이.8 (단위: 도 또는 라디안)

5.3 자율주행 조향 제어 알고리즘

입력값(e_l, e_\theta)을 받아 농기계의 조향각(\delta)을 출력하는 제어기(controller)가 필요하다.

1. 전통적 제어 (PID, Pure Pursuit):

• PID: e_l과 e_\theta의 오차를 기반으로 비례, 적분, 미분 제어를 수행한다.

• Pure Pursuit (순수 추종): S48의 연구에 따르면, 이 기하학적 방법은 ‘미리보기 거리(lookahead distance)’ 앞의 경로 지점 하나만을 목표로 추종한다. 이로 인해 불안정한 조향, 경로 이탈, 특히 곡선로에서 코너 안쪽을 절삭(cutting the insides)하는 문제를 야기할 수 있다.

2. 현대적 제어: MPC (Model Predictive Control)

• S47, S49, S50, 8 등 다수의 문헌이 MPC(모델 예측 제어)를 정밀한 경로 추종의 가장 효과적인 대안으로 제시한다.

• 원리: MPC는 현재 상태(e_l, e_\theta)와 농기계의 동역학 모델(vehicle plant model), 그리고 미래의 예측 경로(V-A에서 도출)를 바탕으로, 미래의 일정 시간(prediction horizon) 동안의 제약 조건(constraints) (예: 최대 조향각, 최대 가속도)을 만족시키면서 오차(e_l, e_\theta)를 최소화하는 최적의 조향각 시퀀스를 계산한다.

• 장점: S47은 MPC가 농기계의 스티어링 동역학(예: 1차/2차 지연)을 모델에 포함시킬 때 성능이 크게 향상됨을 보여준다. S50은 MPC가 명시적인 상태 및 입력 제약 조건을 처리하는 독특한 능력이 있어 안전성과 정확성을 보장한다고 강조한다. 8는 MPC의 입력으로 e_l, e_\theta 및 이들의 변화율(\dot{e}_l, \dot{e}_\theta)을 사용함을 확인시켜준다.8

AI 기반 ‘인식’ 시스템의 발전(더 멀리, 더 정확하게 밭고랑을 예측)은 ‘제어’ 시스템(MPC)의 성능을 직접적으로 향상시킨다. Pure Pursuit은 AI가 예측한 미래 경로의 단일 지점만 사용하지만, MPC는 AI가 제공하는 ‘미래 예측 경로 세그먼트’ 전체를 사용하여 현재의 조향각을 최적화한다. 즉, AI 기반 인식과 MPC 기반 제어는 AI가 제공하는 ‘미래 예측’ 정보를 가장 잘 활용할 수 있는 이상적인 조합이다.

[표 4: 자율주행 조향 제어 알고리즘 비교]

6. 상용화 사례 및 경제적 파급 효과

6.1 영농 사례 분석: 글로벌영농조합의 수확량 증대

AI 기반 밭고랑 인식 및 방향 지시 기술의 궁극적인 가치는 실제 농업 현장에서의 ’경제적 이익’으로 증명된다. S34, 9는 경남 함안 글로벌영농조합의 ‘자율주행 정밀 골작업’ 사례를 통해 이를 정량적으로 입증한다.9

• 배경: 숙련된 농민이라도 트랙터를 운전하여 “정교하게 직선으로 밭고랑을 만들며 트랙터를 운전하기가 쉽지 않다”.

• 관행 농법 (숙련된 인간): 1,000평의 밭에 14~17개의 밭고랑(두둑)을 생성한다.9

• 자율주행 (AI): AI 기반 ’정밀한 골작업’을 통해 동일한 1,000평에 20개의 밭고랑을 생성한다. 이는 3~4개의 재배 면적(두둑)이 증가하는 효과를 가져온다.9

S33은 자율주행 트랙터가 농민보다 작업 시간이 25% 단축되었다고 보고하지만, 이는 부차적인 이익이다. 9가 증명하는 핵심 가치는, AI 자율주행의 진짜 가치가 ’노동력 대체’가 아니라 ’토지 이용 최적화’를 통한 ’초인적 정밀함(Superhuman Precision)’에 있다는 것이다. 인간은 1,000평 내내 완벽한 직선을 유지할 수 없지만, AI는 할 수 있다. 이 ’정밀함’이 기존에 버려지던 자투리 땅을 실제 재배 면적으로 바꾸어, 수확량 자체를 극대화한다.

• 경제적 효과 9:

• 수확량 증가: 양파 (관행: 평당 18~19kg -> 자율주행: 평당 30kg), 마늘 (관행: 평당 6~7kg -> 자율주행: 평당 8~9kg)

• 매출 증가: 10만 평 기준, 두둑 1개당 7,000만 원의 소출 차이가 발생한다.

• 총 매출: 자율주행 시스템을 도입한 2022년의 매출은 20억 원으로, 도입 전인 2021년 14억 원 대비 42% 신장했다.9

[표 5: 자율주행 도입에 따른 경제적 이익 분석 9]

6.2 국내외 상용화 동향: 대동(Daedong)의 AI 전략

이러한 기술은 연구실(GIST 7)이나 특정 선도 농가(9)를 넘어, 농기계 제조사의 상용화 단계로 빠르게 진입하고 있다.

• 3단계 자율주행 (현재): 대동(Daedong)은 이미 3단계 자율주행 농기계(트랙터, 콤바인)를 상용화했다. 이는 작업자가 없는 상태에서 ‘직진’ 및 ’자동 회전’이 가능한 수준으로, 주로 고정밀 GPS(RTK)에 기반한다.

• 4단계 자율주행 (미래): 대동은 2026년 상반기를 목표로 ‘완전 무인’ 4단계 자율주행을 개발 중이다.

• 핵심 기술 전환 (GPS -> Vision): 4단계로의 도약을 위해 대동이 선택한 핵심 기술은 ’비전(Vision) 기반 자율주행’이다. S55는 그 이유를 명확히 밝히고 있다: “기존 GPS 기반 자율성은 밭 경계를 인식하거나 장애물에 대응하는 데 한계가 명확“하기 때문이다.

• 데이터셋 구축: 이를 위해 대동 AI 연구소는 ’모빌리티 AI’를 개발 중이며, 한국 최대 규모의 농업 데이터셋(이미지 50만 장, 주행 비디오 300만 샘플)을 구축했다. 이는 IV-B에서 논의된 ’데이터 기반 해결책’이 상용화의 핵심임을 방증한다.

• AI 생태계 구축: 대동은 단순히 농기계를 판매하는 것을 넘어, ‘대동 커넥트(Connect)’ 앱을 통해 농기계 원격 관리, 작업 일지, 소모품 관리를 제공한다. 나아가 ’AI 대동이’라는 ’농업 전문 GPT’를 탑재하여, 농기계가 수집한 데이터를 기반으로 영농 조언까지 제공하는 S15의 ‘디지털 파밍(Digital Farming)’ 생태계를 구축하고 있다.

7. 결론: 자동 이식 및 파종 AI 모델 개발을 위한 제언

7.1 핵심 성공 요인 요약

농작물 자동 이식 및 파종을 위한 AI 시스템의 성공적인 개발 및 활용은 ’인식(Perception)’과 ’제어(Control)’의 유기적 결합에 달려있다.

1. 인식 (Perception): U-Net, FCN-8s 6 등 효율적인 시맨틱 세그멘테이션 모델이 기반이 된다. 그러나 조명, 그림자 등 예측 불가능한 환경 변화에 대한 견고성(robustness)을 확보하는 것이 성패를 가른다. 이를 위해 (1) RGB-D 센서 융합 2, (2) 합성 데이터 3 및 로봇 감독 학습 4을 통한 대규모 데이터셋 구축, (3) 실시간 환경 적응 7 기술 도입이 필수적이다.

2. 방향 지시 (Guidance): 인식된 픽셀 마스크는 RANSAC 5 등을 통해 e_l(횡방향 오차)과 e_\theta(헤딩 오차)라는 명확한 제어 입력값으로 변환되어야 한다.8 이 입력값은 단순한 Pure Pursuit가 아닌, AI가 제공하는 미래 예측 경로와 시스템의 제약 조건을 모두 고려하는 MPC(모델 예측 제어)를 통해 최적의 조향각으로 변환되어야 한다.

7.2 기술 개발을 위한 최종 제언

본 보고서의 분석을 바탕으로, 자동 이식 및 파종 AI 모델 개발을 위한 단계별 기술 로드맵을 다음과 같이 제언한다.

• 단기 (적용): 6의 FCN-8s 또는 5의 ENet과 같이 가볍고 빠른 세그멘테이션 모델과 RANSAC을 결합한 ‘Segmentation-then-Fitting’ 파이프라인을 즉시 적용하라. 이는 9에서 증명된 경제적 이익을 가장 빠르게 실현할 수 있는 검증된 경로다.

• 중기 (고도화): 4의 ’로봇 감독 학습’과 3의 ‘합성 데이터’ 구축에 R&D 자원을 투입하여, S55의 대동처럼 독자적인 대규모 데이터셋을 확보하라. 이를 통해 ‘그림자 편향’ 문제를 해결하고 모델의 견고성을 높여야 한다. 2의 MIMO(RGB-D) 아키텍처 도입을 적극 검토하라.

• 장기 (미래): 7의 ‘실시간 환경 적응 AI’ 기술을 확보해야 한다. 이는 데이터 수집-학습-배포라는 경직된 오프라인 사이클에서 벗어나, 농기계가 현장에서 스스로 학습하고 적응하는 진정한 ‘자율’ 머신을 구현하는 핵심 기술이 될 것이다.

7.3 최종 결론

AI 기반 밭고랑 인식 및 방향 지시 기술은 단순한 노동력 절감의 차원을 넘어선다. 이는 9의 사례가 명확히 보여주듯이, 인간의 한계를 넘어서는 ’초인적 정밀함’으로 ’토지 이용 최적화’를 달성하고, 이를 통해 막대한 경제적 가치를 창출하는 정밀 농업의 핵심 동력이다. 이 기술의 성공적인 개발 및 활용은 센서 융합, 견고한 AI 모델, 정밀한 제어 시스템의 통합에 달려 있으며, 이는 미래 농업 로봇공학의 성패를 좌우할 것이다.

8. Works cited

1. Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers, accessed November 6, 2025, http://journal.ksmpe.or.kr/journal/article.php?code=84190
2. (PDF) Robust Multi-Input Multi-Output Analysis for Crop Row Segmentation and Furrow Line Detection in Diverse Agricultural Fields - ResearchGate, accessed November 6, 2025, https://www.researchgate.net/publication/393227834_Robust_Multi-Input_Multi-Output_Analysis_for_Crop_Row_Segmentation_and_Furrow_Line_Detection_in_Diverse_Agricultural_Fields
3. A synthetic shadow dataset of agricultural settings - PMC, accessed November 6, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10999793/
4. (PDF) Robot-supervised Learning of Crop Row Segmentation, accessed November 6, 2025, https://www.researchgate.net/publication/352212267_Robot-supervised_Learning_of_Crop_Row_Segmentation
5. Improved Real-Time Semantic Segmentation Network Model for …, accessed November 6, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9201824/
6. Deep Learning-Based Segmentation for Digital Epidermal … - MDPI, accessed November 6, 2025, https://www.mdpi.com/2079-9292/14/19/3871
7. “낯선 환경에도 척척” GIST, 세계 최고 수준 자율주행차 ’실시간 환경 …, accessed November 6, 2025, https://m.etnews.com/20240417000044?obj=Tzo4OiJzdGRDbGFzcyI6Mjp7czo3OiJyZWZlcmVyIjtOO3M6NzoiZm9yd2FyZCI7czoxMzoid2ViIHRvIG1vYmlsZSI7fQ%3D%3D
8. MPC and PSO Based Control Methodology for Path Tracking of …, accessed November 6, 2025, https://www.mdpi.com/2076-3417/8/6/1000
9. [현장탐방] 자율주행 농기계 영농 활용사례(1) - 농축산기계신문, accessed November 6, 2025, http://www.alnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=7681