2019.07.23

연약한 상추를 로봇으로 수확··· 캠브리지 연구진, 오픈소스 ‘베지봇’ 발표

Tamlin Magee | Techworld
농작물의 무려 25%가 농지에서 방치된 채 썩어간다. 수확된 작물이라도 막바지 공급 단계에 집약적인 인간 노동력을 필요로 하기 십상이며, 이로 인해 제대로 공급되지 못하는 경우가 빈번하다. 이를 해결하기 위해 캠브리지의 공학팀이 베지봇(Vegebot)을 개발했다. 



이는 까다로운 샐러드 작물을 자를 수 있는 오픈소스 소프트웨어 기반 양상추 수확 기계이다. 

필드 로보틱스 저널(Journal of Field Robotics)에 실린 해당 프로젝트 관련 보고서의 공동 저자인 캠브리지 공과대학의 사이먼 버렐은 “양상추 수확에는 2가지 중요한 문제가 있다”면서 “하나는 상추가 어디에 있는가 라는 질문이다. 로봇 눈의 관점에서 보면 생각만큼 쉽지 않다. 보이는 것은 녹색 잎으로 가득한 들판뿐일 것이다. 게다가 상추 머리가 어디 있는지는 인간의 눈으로도 명확하지 않다”라고 말했다. 

두 번째 문제는 일단 상추의 위치가 확인되면 이를 매우 조심스럽게 수확해야 한다는 것이다. 이 손상을 입기 쉬운 작물은 온전한 상태여야 하고 슈퍼마켓으로 납품하기에 미적으로 적합해야 한다. 너무 단단히 잡으면 작물에 손상을 줄 수 있다. 이렇듯 지금까지 자동화를 막아왔던 일련의 제약들이 있었다고 버렐은 말했다. 

로봇 공학과 농업 기술이 상추 재배 자동화 측면에서 이미 활용되고 있었지만 실제 수확은 줄곧 수작업이었다. 기계는 상추 씨를 들판에 심거나 뿌릴 수 있지만 수확은 일반적으로 인간이 농지를 가로지르는 장비를 따라 산물을 자르면서 이뤄졌다.

버렐은 개발 전체 과정을 ‘극도로 반복적’이라고 서술했다. 팀은 실험실의 실험보다는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 조합과 함께 밭에서 대부분의 시간을 보냈다. 수확할 상추를 인식하는 기계의 능력을 개발하기 위해 연구자들은 표준적인 컴퓨터 비전 분류기로 시작하여 신경망 및 AI로 나아갔다.

이들은 여러 엔드 이펙터를 실험했다. 엔드 이펙터란 로봇 팔의 끝에 달린 장치이다. 전기 모터와 회전 블레이드를 우선 실험했지만, 그다지 효과가 없었다. 

선형 액추에이터는 DC모터의 회전 동작을 밀고-당기는 움직임으로 변환하지만, 자르기에 충분한 힘을 가지고 있지 않았다. 공기 선형 액추에이터는 압축공기가 날이 줄기를 관통하도록 움직이게 하여 깨끗하게 자를 수 있는 것으로 나타났다. 이후 상추 머리를 실제로 잡는 데에는 부드러운 실리콘 그리퍼를 사용했고, 이 모두를 조율하는 작업은 소프트웨어를 통해 이루어졌다고 버렐은 설명했다.

프로토타입은 오픈소스 로보틱스 운영 체계와 객체 검출을 위한 욜로(You Only Look Once, YOLO) 컴퓨터 비전 툴을 사용했다. 대부분 파이썬으로 작성되었고, 부분적으로 C++를 이용했다. 희망은 이들 베지봇이 상호간에 학습하면서 성능을 자동으로 개선했으면 하는 것이라고 그는 전했다.

또 다른 문제는 밭이 비체계적 환경에 가깝다는 것이다. 한 극단의 예로서 버렐은 모든 것이 정연하게 배치된 공장을 들었다. 반대편 극단은 자율 주행차가 돌아다녀야 하는 실제 세계의 환경이다. 상추 밭은 어느 정도 예측 가능하다. 상추가 깔끔한 줄로 심어진 경향이 있기 때문이다. 그러나 예를 들어 기계는 여전히 예측이 불가능한 날씨를 견디고 이를 동반하는 인간을 지탱할 수 있어야 한다. 한번의 끔찍했던 경험은 팀이 번개로 가득한 뇌우 중에 금속 물체와 함께 커다란 공터에 있을 때였다고 버렐은 말했다.

이 기술은 아직 상용화되지 않은 상태다. 또 현재로서는 베지봇을 스타트업으로서 분리할 계획은 없다. 캠브리지는 실제 응용을 위해 추가적으로 작업할 용의가 있는 조직과 협력할 의향만 가지고 있다.

버렐은 소프트웨어, AI, 커스텀 엔드 이펙터의 조합이 다양한 작물에 적용될 수 있을 정도로 강력한 조합으로 발전하기를 희망하고 있다. 

현재까지 적용 범위는 노동 시장에 초점이 맞춰져 있다. 작물 수확은 저임금 이주민의 불안정한 작업인 경향이 있다. 로봇을 브렉시트와 연관 짓는 사람들도 없지 않지만, 버렐은 그게 전부가 아니라고 말했다.

버렐은 “브렉시트로 인한 현재의 노동력 부족 문제만이 아니다. 이는 노동력 공급의 안정성을 보장하는 것과 더 관련 있다. 노동 수요가 갑작스럽게 늘어나는 경우가 있다. 이 나라의 슈퍼마켓이 모든 것을 좌우한다. 이들은 재배자에게 전화를 걸어 내일 아침까지 1만 개의 상추를 배달해달라고 한다”라고 말했다. 

그는 이어 “어려운 점은 그렇게 짧은 통지를 받고 노동력을 동원하는 것이다. 이는 브렉시트가 아니라도 해결해야 할 문제이다. 수요의 갑작스러운 증가를 어떻게 대처할 것인가? 상추 수확 로봇은 분명히 도움이 될 것이다”라고 말했다. 

들판에서 썩는 작물이 25%에 이르는 높은 비율이라는 점 역시 해결을 요하는 또 다른 문제이다. 버렐은 기후와 수요를 정확히 예측할 수 있도록 데이터를 이용하고 제시간에 수확할 수 있도록 자동화한다면 이 낭비 역시 줄어들 것이라고 말했다. 

ciokr@idg.co.kr



2019.07.23

연약한 상추를 로봇으로 수확··· 캠브리지 연구진, 오픈소스 ‘베지봇’ 발표

Tamlin Magee | Techworld
농작물의 무려 25%가 농지에서 방치된 채 썩어간다. 수확된 작물이라도 막바지 공급 단계에 집약적인 인간 노동력을 필요로 하기 십상이며, 이로 인해 제대로 공급되지 못하는 경우가 빈번하다. 이를 해결하기 위해 캠브리지의 공학팀이 베지봇(Vegebot)을 개발했다. 



이는 까다로운 샐러드 작물을 자를 수 있는 오픈소스 소프트웨어 기반 양상추 수확 기계이다. 

필드 로보틱스 저널(Journal of Field Robotics)에 실린 해당 프로젝트 관련 보고서의 공동 저자인 캠브리지 공과대학의 사이먼 버렐은 “양상추 수확에는 2가지 중요한 문제가 있다”면서 “하나는 상추가 어디에 있는가 라는 질문이다. 로봇 눈의 관점에서 보면 생각만큼 쉽지 않다. 보이는 것은 녹색 잎으로 가득한 들판뿐일 것이다. 게다가 상추 머리가 어디 있는지는 인간의 눈으로도 명확하지 않다”라고 말했다. 

두 번째 문제는 일단 상추의 위치가 확인되면 이를 매우 조심스럽게 수확해야 한다는 것이다. 이 손상을 입기 쉬운 작물은 온전한 상태여야 하고 슈퍼마켓으로 납품하기에 미적으로 적합해야 한다. 너무 단단히 잡으면 작물에 손상을 줄 수 있다. 이렇듯 지금까지 자동화를 막아왔던 일련의 제약들이 있었다고 버렐은 말했다. 

로봇 공학과 농업 기술이 상추 재배 자동화 측면에서 이미 활용되고 있었지만 실제 수확은 줄곧 수작업이었다. 기계는 상추 씨를 들판에 심거나 뿌릴 수 있지만 수확은 일반적으로 인간이 농지를 가로지르는 장비를 따라 산물을 자르면서 이뤄졌다.

버렐은 개발 전체 과정을 ‘극도로 반복적’이라고 서술했다. 팀은 실험실의 실험보다는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 조합과 함께 밭에서 대부분의 시간을 보냈다. 수확할 상추를 인식하는 기계의 능력을 개발하기 위해 연구자들은 표준적인 컴퓨터 비전 분류기로 시작하여 신경망 및 AI로 나아갔다.

이들은 여러 엔드 이펙터를 실험했다. 엔드 이펙터란 로봇 팔의 끝에 달린 장치이다. 전기 모터와 회전 블레이드를 우선 실험했지만, 그다지 효과가 없었다. 

선형 액추에이터는 DC모터의 회전 동작을 밀고-당기는 움직임으로 변환하지만, 자르기에 충분한 힘을 가지고 있지 않았다. 공기 선형 액추에이터는 압축공기가 날이 줄기를 관통하도록 움직이게 하여 깨끗하게 자를 수 있는 것으로 나타났다. 이후 상추 머리를 실제로 잡는 데에는 부드러운 실리콘 그리퍼를 사용했고, 이 모두를 조율하는 작업은 소프트웨어를 통해 이루어졌다고 버렐은 설명했다.

프로토타입은 오픈소스 로보틱스 운영 체계와 객체 검출을 위한 욜로(You Only Look Once, YOLO) 컴퓨터 비전 툴을 사용했다. 대부분 파이썬으로 작성되었고, 부분적으로 C++를 이용했다. 희망은 이들 베지봇이 상호간에 학습하면서 성능을 자동으로 개선했으면 하는 것이라고 그는 전했다.

또 다른 문제는 밭이 비체계적 환경에 가깝다는 것이다. 한 극단의 예로서 버렐은 모든 것이 정연하게 배치된 공장을 들었다. 반대편 극단은 자율 주행차가 돌아다녀야 하는 실제 세계의 환경이다. 상추 밭은 어느 정도 예측 가능하다. 상추가 깔끔한 줄로 심어진 경향이 있기 때문이다. 그러나 예를 들어 기계는 여전히 예측이 불가능한 날씨를 견디고 이를 동반하는 인간을 지탱할 수 있어야 한다. 한번의 끔찍했던 경험은 팀이 번개로 가득한 뇌우 중에 금속 물체와 함께 커다란 공터에 있을 때였다고 버렐은 말했다.

이 기술은 아직 상용화되지 않은 상태다. 또 현재로서는 베지봇을 스타트업으로서 분리할 계획은 없다. 캠브리지는 실제 응용을 위해 추가적으로 작업할 용의가 있는 조직과 협력할 의향만 가지고 있다.

버렐은 소프트웨어, AI, 커스텀 엔드 이펙터의 조합이 다양한 작물에 적용될 수 있을 정도로 강력한 조합으로 발전하기를 희망하고 있다. 

현재까지 적용 범위는 노동 시장에 초점이 맞춰져 있다. 작물 수확은 저임금 이주민의 불안정한 작업인 경향이 있다. 로봇을 브렉시트와 연관 짓는 사람들도 없지 않지만, 버렐은 그게 전부가 아니라고 말했다.

버렐은 “브렉시트로 인한 현재의 노동력 부족 문제만이 아니다. 이는 노동력 공급의 안정성을 보장하는 것과 더 관련 있다. 노동 수요가 갑작스럽게 늘어나는 경우가 있다. 이 나라의 슈퍼마켓이 모든 것을 좌우한다. 이들은 재배자에게 전화를 걸어 내일 아침까지 1만 개의 상추를 배달해달라고 한다”라고 말했다. 

그는 이어 “어려운 점은 그렇게 짧은 통지를 받고 노동력을 동원하는 것이다. 이는 브렉시트가 아니라도 해결해야 할 문제이다. 수요의 갑작스러운 증가를 어떻게 대처할 것인가? 상추 수확 로봇은 분명히 도움이 될 것이다”라고 말했다. 

들판에서 썩는 작물이 25%에 이르는 높은 비율이라는 점 역시 해결을 요하는 또 다른 문제이다. 버렐은 기후와 수요를 정확히 예측할 수 있도록 데이터를 이용하고 제시간에 수확할 수 있도록 자동화한다면 이 낭비 역시 줄어들 것이라고 말했다. 

ciokr@idg.co.kr

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