농업 분야 AI 기반 잡초 탐지 및 제거

잡초는 햇빛, 물, 영양분을 놓고 작물과 경쟁하기 때문에 농업에서 끊임없는 문제입니다. 오늘날의 과제는 단순히 “잡초를 죽이는 것” (트랙터와 제초제가 할 수 있는 일)이 아니라, 작물에 피해를 주지 않고 선택적으로 잡초를 제거하는 것입니다.

최첨단 AI와 로봇공학은 이를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝을 활용해 현대 농기계는 개별 식물을 “식별”하고 작물과 잡초를 구분한 후, 잡초를 자동으로 제거하거나 제거합니다.

이 시스템들은 노동력을 절감하고 화학물질 사용을 줄이며 농업을 더 효율적이고 지속 가능하게 만듭니다.

1. AI가 잡초를 식별하는 방법
2. AI 기반 잡초 제거 방법
3. 실제 사례 연구
4. 효과: 효율성, 수익성 및 지속 가능성
5. 과제와 도입 현황
6. 미래 전망

AI가 잡초를 식별하는 방법

AI 기반 잡초 제어는 컴퓨터 비전과 딥러닝에 의존합니다. 트랙터, 분무기 또는 소형 로봇에 장착된 카메라가 식물 이미지를 촬영하고, AI 모델(주로 합성곱 신경망, CNN)이 작물과 잡초를 구분하도록 학습됩니다.

예를 들어, Carbon Robotics는 수백만 장의 라벨링된 잡초 및 작물 이미지를 업로드해 잡초 탐지 CNN을 훈련시키며, 이 모델은 LaserWeeder 장비 내에서 완전히 독립적으로 작동합니다(인터넷 연결 불필요). John Deere 역시 자율 트랙터와 See & Spray 분무기에 내장된 비전과 CNN을 사용해 실시간으로 잡초를 인식합니다. 연구 환경에서는 YOLO 변형 및 비전 트랜스포머 같은 맞춤형 AI 모델이 들판에서 잡초 종을 90% 이상 정확도로 식별하는 성과를 보였습니다.

결과적으로 현대 비전 시스템은 픽셀 단위의 정밀도로 잡초를 감지할 수 있으며, 기계가 움직이는 동안 실시간으로 작동합니다.

예를 들어, John Deere의 See & Spray 붐에는 수많은 카메라와 온보드 프로세서가 장착되어 초당 수천 평방피트를 스캔합니다. 각 작은 카메라 프레임은 머신러닝으로 분석되어 “작물인가 잡초인가?”를 판단하고, 잡초로 판별되면 즉시 해당 위치의 분사 노즐이 작동합니다.

사실상 AI는 트랙터를 매우 똑똑한 로봇으로 바꾸어, 들판의 작은 2~3엽 잡초까지도 식별할 수 있게 합니다.

AI 잡초 식별

AI 기반 잡초 제거 방법

잡초가 식별되면, 다양한 시스템이 각기 다른 방식으로 잡초를 제거합니다. 주요 세 가지 방법은 정밀 분사, 기계적 제초, 그리고 레이저 또는 열 제초입니다. 모두 AI 비전을 활용해 오직 잡초에만 처리합니다.

정밀 분사 (스팟 스프레이어): 이 시스템들은 분사 붐이나 이동 플랫폼에 카메라를 장착해 감지된 잡초에만 제초제를 분사합니다. 예를 들어 John Deere의 See & Spray 시스템은 붐에 장착된 카메라와 AI를 활용해 제초제 사용량을 평균 약 59% 절감합니다.

분무기는 최대 시속 15마일로 들판을 스캔하며, 온보드 신경망이 잡초를 인식할 때마다 해당 식물 위의 개별 노즐을 작동시킵니다. 반면 기존 분사는 들판 전체에 제초제를 뿌립니다.

연구에 따르면 이러한 스팟 분사 로봇은 제초제 사용량을 20배까지 줄이고 화학물질 사용을 최대 95%까지 절감할 수 있습니다. 스위스의 농기술 기업 Ecorobotix도 AI 소프트웨어를 사용해 잡초와 작물을 구분하고 불필요한 식물에만 분사하는 초정밀 필드 스프레이어를 홍보합니다.

실제로 이러한 AI 분사기는 수백만 갤런의 화학물질을 절감했으며, John Deere는 2024년에 100만 에이커 이상에서 약 800만 갤런 의 제초제를 절약했다고 보고했습니다.
기계적 제초기: 일부 자율 로봇은 분사 대신 물리적 도구를 사용합니다. 예를 들어, Aigen의 Element 로봇(주요 기술 기업이 투자)은 카메라와 AI를 결합한 기계식 “괭이”로 잡초 뿌리를 자릅니다.

로봇이 작물 줄 사이를 주행하면서 알고리즘이 날카로운 칼날을 조종해 감지된 잡초를 잘라냅니다. 접촉 방식이기 때문에 작물에는 손상이 없습니다. Element는 태양광 및 풍력으로 작동하며 화학물질 없이 지속적으로 제초할 수 있도록 설계되었습니다.

마찬가지로 FarmWise와 Verdant Robotics 같은 스타트업도 AI 안내 경운기를 개발했습니다. Verdant의 “Sharpshooter” 로봇은 컴퓨터 비전을 사용해 각 잡초에만 소량의 제초제를 분사해 투입량을 약 96% 줄입니다. 기계적 방법은 특히 유기농이나 특수 작물에서 제초제 사용이 어려운 경우에 유망합니다.
레이저 및 열 제초: 매우 혁신적인 방법으로 고출력 레이저나 열선을 사용해 잡초를 제거합니다. 미국 Carbon Robotics는 여러 대의 240와트 레이저와 카메라가 장착된 LaserWeeder G2라는 트랙터 견인형 기계를 개발했습니다.

신경망 기반 비전 시스템이 식물을 스캔한 후 레이저를 쏘아 잡초의 핵심 조직을 정확히 태웁니다. 이 방법은 화학물질을 사용하지 않고 매우 정밀하며, Carbon Robotics는 밀리미터 이하의 정밀도를 자랑하며 시간당 수백만 장의 이미지를 처리할 수 있다고 주장합니다.

(영국의 유사 시스템인 Map & Zap 도 AI 안내 레이저를 사용해 90% 이상의 효과를 보입니다.) 또 다른 열 제초 방법으로는 불꽃을 이용해 잡초를 시들게 하는 방식이 있습니다.
이 모든 레이저/열 제초 시스템에서 AI 비전은 필수적입니다 – 없으면 고에너지 빔이 모든 것을 태워버릴 수 있습니다.

이러한 다양한 제초 방법은 결합해서 사용되기도 합니다. 예를 들어, 굴프 대학교는 트랙터 장착 AI 스캐너를 개발해 리마콩 밭에서 잡초 밀도 지도를 작성했습니다.

농부들은 지도에 표시된 구역에만 제초제를 뿌릴 수 있습니다. 앞으로는 로봇이 AI 비전을 활용해 작물 종류와 조건에 따라 잡초를 분사, 절단, 소각할지 판단하는 통합 시스템이 등장할 것입니다.

AI 잡초 제거 방법

실제 사례 연구

현대 AI 제초 기술은 전 세계 농장에서 이미 사용되고 있습니다. 몇 가지 사례를 소개합니다:

John Deere See & Spray: 이 업계 선도 시스템은 대규모 곡물 농업에서 널리 채택되었습니다. 2024년 시험에서 See & Spray 분무기는 100만 에이커 이상을 처리하며 약 800만 갤런의 제초제를 절감했습니다.

회사 측은 옥수수, 대두, 면화 밭에서 평균 59%의 제초제 절감 효과를 보고했습니다. 한 캔자스 농부는 이 시스템을 사용해 제초제 비용을 3분의 1로 줄였다고 평가합니다.

기술적으로 See & Spray는 붐에 장착된 카메라와 온보드 신경망을 사용해 “잡초인지 아닌지”를 판단합니다. 잡초가 감지되면 개별 노즐이 작동해 정밀한 지점 분사가 가능합니다.
Carbon Robotics LaserWeeder: 창립자 Paul Mikesell(전 Uber 엔지니어)은 AI 기반 레이저 제초기를 수년간 개발했습니다. LaserWeeder G2는 훈련된 CNN을 사용해 잡초를 찾아 빠른 레이저 펄스로 제거합니다.

이 시스템은 클라우드 접속 없이 기계 내에서 완전히 작동합니다. Carbon Robotics는 레이저가 “펜 끝만 한 작은 잡초”도 경쟁하기 전에 제거할 수 있다고 강조합니다.

실제로 LaserWeeder 장비는 트랙터에 견인되어 낮밤으로 작동하며 대규모 들판을 처리합니다. 각 모듈에는 다수의 카메라와 GPU가 장착되어 있으며 밀리미터 이하 정밀도로 작동합니다.

이 정밀도 덕분에 작물 피해가 거의 없고 추가 토양 경운도 필요하지 않습니다.
Ecorobotix ARA Sprayer: 스위스 Ecorobotix는 태양광으로 작동하는 고정밀 스프레이어 ARA를 제작합니다. “Plant-by-Plant™” 비전 시스템은 딥러닝을 활용해 고속으로 잡초를 감지합니다.

Ecorobotix는 잡초에만 집중해 화학물질 사용을 최대 95%까지 줄일 수 있다고 주장합니다. 테스트 결과 AI는 기계가 움직이는 동안에도 잡초 종을 센티미터 이하 정확도로 식별하며, 식물당 약 250밀리초 내에 판단합니다.

이 제품은 고부가가치 채소 및 특수 작물에 적합하며, 화학물질과 노동력 절감이 중요한 분야에 마케팅되고 있습니다.
Verdant Robotics – Sharpshooter: 스타트업 Verdant Robotics는 Sharpshooter라는 로봇을 개발했으며, 컴퓨터 비전을 사용해 잡초를 식별하고 각 잡초에 소량의 제초제를 분사합니다.

시험 결과 Sharpshooter는 제초제 투입량을 96% 줄이고, 기존 방식 대비 제초 비용을 50% 이상 절감했다고 보고했습니다.

이 역시 AI가 가능하게 한 스팟 분사 기술의 사례로, 비전 시스템이 전체 분무 인력을 대신합니다.
굴프 대학교 잡초 탐지 로봇: Medhat Moussa 박사가 이끄는 연구팀은 유기농 리마콩 농장을 위한 프로토타입 시스템을 개발했습니다. 트랙터에 장착된 AI 카메라 장비가 들판을 스캔해 예를 들어 돼지풀 잡초의 밀도 지도를 작성합니다.

알고리즘은 여러 이미지를 합성해 리마콩과 잡초를 구분하므로 농부는 어느 구역에 집중해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

이 방법은 수동 탐사를 보완해 시간 절약, 누락 구역 감소, 정밀 제초제 살포를 돕습니다. 아래 사진은 현장에서 작동 중인 자율 탐사 기계입니다.
기타 혁신 사례: 미국 Aigen은 완전 자율 주행 바퀴형 로봇 Element를 개발 중이며, 태양광으로 작동하고 카메라 안내 칼날로 잡초를 뿌리째 뽑습니다.

FarmWise(미국)는 독자적인 머신러닝 파이프라인을 활용해 채소 농장의 줄 사이 잡초를 기계적으로 제거하는 Vulcan과 Titan 로봇을 만들었습니다.

Penn State Extension 등은 VisionWeeding의 Robovator, Garford의 Robocrop 같은 트랙터 견인형 “스마트 경운기”를 보고하며, 머신 비전을 이용해 경운 도구를 정밀하게 조종합니다.

멀티스펙트럼 카메라와 AI 알고리즘을 탑재한 드론도 공중에서 잡초 군집을 탐지해 처방 계획에 도움을 줍니다.

요컨대, 대규모 농장부터 소규모 특수 농장까지 AI 기반 제초기가 다양한 형태로 등장하고 있습니다.

실제 AI 제초 사례

효과: 효율성, 수익성 및 지속 가능성

AI 제초는 명확한 이점을 제공합니다:

화학물질 절감 효과 극대화: 잡초에만 분사함으로써 제초제 사용량을 대폭 줄입니다. 예를 들어 John Deere는 100만 에이커에서 약 수백만 갤런 을 절약했다고 보고합니다 – 올림픽 수영장 12개 분량에 해당합니다.

연구 결과 시험 밭에서 평균 60~76%의 제초제 절감 효과가 나타났습니다. 화학물질 사용 감소는 농가 비용 절감과 환경 보호에 모두 긍정적입니다.
수확량 및 작물 건강 증진: 잡초를 더 일찍, 더 완벽하게 제거하면 작물이 더 잘 자랍니다. AI 시스템은 사람이 놓칠 수 있는 작은 잡초도 제거해 자원 경쟁을 막습니다.

AI 제초기를 사용하는 농부들은 더 건강하고 균일한 작물과 높은 품질의 수확량을 보고합니다. AI가 잡초의 “생장점”에서 바로 제거하기 때문에 미래 잡초 씨앗 발생도 줄어듭니다.
노동력 및 시간 절감: 제초는 전통적으로 손으로 하거나 조심스럽게 트랙터를 운전해야 하는 노동 집약적 작업입니다. AI 로봇이 이를 자동으로 수행해 인력 부담을 줄입니다.

예를 들어, 정밀 로봇은 까다로운 줄 작물 환경에서 수작업 제초기 필요성을 최대 37%까지 줄입니다. 한 농부는 See & Spray 덕분에 초보자도 숙련된 콤바인 운전자 수준의 성과를 낼 수 있었다고 말합니다.
환경 및 안전 개선: 제초제 사용 감소는 수질 및 토양 오염을 줄입니다. 표적 기술은 들판을 여러 번 지나야 하는 횟수를 줄여 연료 사용도 절감하며, 많은 경우 경운을 하지 않아 토양 침식을 방지합니다.

맥킨지 컨설팅은 이러한 자동화가 “삼중 승리”를 가져온다고 평가합니다: 생산성 향상, 농장 안전 강화(화학물질 취급 인원 감소), 지속 가능성 목표 진전.
비용 효율성: 이 모든 효과는 비용 절감으로 이어집니다. 제초제 절감 외에도 장비 사용 시간과 인건비를 줄입니다.

John Deere와 파트너들은 정밀 분사기가 초기 비용은 높지만 투입 절감 덕분에 1~3년 내에 투자 회수가 가능하다고 밝혔습니다. 시험에 참여한 많은 농가는 AI 시스템을 완전히 도입한 후 에이커당 제초 비용을 절반 이상 줄였습니다.