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농산물을 선별하고 포장하는 로봇부터 무인지게차, 자율주행 청소로봇까지. 사람의 손을 거치던 산지유통 작업을 기계가 대신하는 실험이 진행되고 있다. 여러 품목을 하나의 시설에서 처리하고 수확기에 몰리는 물량을 밤낮없이 소화하는 것이 목표다. 농촌의 고질적인 인력난과 낮은 시설 가동률을 동시에 해결하려는 시도다.
지난 13일 찾은 경북 안동 한국로봇융합연구원 농산물 산지유통 실증센터는 농림축산식품부가 2022년부터 추진한 '신선 농산물 풀필먼트 산지유통센터 구축 및 핵심 기술개발' 사업의 현장이다. 올해 말 종료를 앞둔 연구에는 정부출연금 228억원 등 총 333억원가량이 투입됐다.
양견모 한국로봇융합연구원 농업식품AI연구팀장은 “일반적인 산지유통센터(APC)는 한 품목을 주로 다루다 보니 수확기가 지나면 10억~20억원을 들인 시설이 쉬는 경우가 있다”며 “선별기와 로봇을 공용으로 활용해 여러 농산물을 처리할 수 있도록 개발했다”고 설명했다. 안동 실증센터는 사과·배·복숭아·참외 등 4개 품목을 취급한다. 초기 투입 과정은 달리하지만 주요 선별·포장설비를 공유해 비수기에도 시설 활용도를 높이는 방식이다.
선별라인에 들어서자 사과가 롤러 위에서 빙글 돌았다. 카메라 두 대가 과일 한 개당 최대 9장의 사진을 촬영하는 동안 인공지능(AI)은 색상과 형태, 상처 여부를 분석했다
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. 품질 등급에 따라 사과가 다른 라인으로 갈라졌다. AI 선별 정확도는 사과 94.69%, 양파 97.09%를 기록했다. 모델 자체는 초당 최대 32개의 사과 영상을 판독하지만 실제 선별설비의 처리 속도는 초당 약 3개다.
선별기 앞에서는 녹색 집게가 달린 자동이재기가 사과를 하나씩 집어 올렸다. 컨베이어를 따라 들어온 과일을 선별용 트레이에 내려놓는 장치다. 기존에는 작업자가 직접 옮겨 담아야 했지만 로봇이 대신한다. 포장라인에서는 로봇 집게가 과일을 상자에 내려놓았다. 크기와 모양이 제각각인 농산물을 손상 없이 담기위해 카메라가 빈 공간을 인식하고 AI가 적재 위치를 계산한다. 정해진 동작을 반복하는 대신 상자 안의 적재 상태에 맞춰 위치와 순서를 바꾼다.
작업장 안쪽에서는 운전석이 비어 있는 지게차가 농산물 상자를 실은 팔레트를 들어 올렸다. 좁은 통로를 지나 저온창고에 진입한 지게차가 선반 2층에 화물을 밀어 넣을 때 벽면과 간격은 불과 몇 센티미터였다. 연구진은 위치 추정 기술로 주행 오차를 5㎝ 미만으로 줄였다. 작업이 끝나면 청소로봇이 컨베이어 하부와 넓은 통로를 나눠 정리한다.
연구진은 사과 선별라인의 24시간 무인 운영도 실증하고 있다.
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하루 20시간 가동하고 나머지 4시간은 정비에 활용하는 시나리오로, 기존 APC의 하루 4~8시간 운영보다 가동시간을 대폭 늘릴 수 있다. 사용한 팔레트와 플라스틱 상자를 회수해 다시 투입하는 순환 설비도 갖췄다. 수확기에 몰리는 물량을 야간 인력 없이 처리하기 위해서다.
경제적 효과도 클 것으로 분석됐다. 기존 사과 선별라인에는 선별 7명, 포장 4명, 관리 1명 등 최소 12명이 필요하지만 자동화 설비를 적용하면 관리인원 1명으로 운영할 수 있다는 계산이다. 연구진은 인력 수요 91% 감소를 토대로 운영비 59.2%, 유통거래비용 21.3% 절감 효과를 추산했다. 생산성 향상률은 150%, 하루 사과 처리 가능 물량은 50~70톤으로 계산했다.
상용화를 위해 기존 APC에 필요한 설비만 추가할 수 있도록 모듈형으로 개발했으며, 참여 기업 일부는 실증 기술을 활용해 장비 판매에도 나섰다. 농식품부는 이번 성과를 스마트 APC 지원사업과 연계하는 방안을 검토하는 한편, 농산물 품질을 디지털 데이터로 전환해 유통 과정의 품질 변화와 출하 시。까지 예측하는 후속 연구를 구상하고 있다.
서갑호 한국로봇융합연구원 부원장은 “당초 과제에서 요구한 범위를 넘어 24시간 무인 운영이 가능한 시스템까지 구현하는 데 도전했다”며 “연구 성과가 실제 산지유통시설의 상용화로 이어질 수 있도록 후속 기술개발을 지속하겠다”고 말했다.
다. 농촌의 고질적
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