사과 과수원 누비는 농업용 로봇 실증 현장
농촌진흥청, 2023년부터 추진한 로봇 실증사업에서 기술 완성도 높인다
한눈에 보기
- 농촌진흥청은 2023년부터 방제·운반·예찰 기능을 갖춘 농업용 로봇의 현장 적용성을 검증하기 위해 실증 지원사업을 추진했으며, 2025년부터 상옥스마트사과연구회가 자율주행 기반의 방제 로봇 10대, 운반 로봇 2대, 예찰 로봇 1대 등 총 13대를 현장에 투입해 작물 관리의 자동화와 효율성을 높이고 있다.
- 농촌진흥청은 실증 과정에서 도출된 요구 사항을 제조사와 협의해 신속히 반영하고 있으며, 방제·예찰 로봇의 기능 보완이 완료된 후 상용화를 앞두고 있다. 이는 기술의 현장 수용성을 극대화하고, 농업의 디지털 전환을 뒷받침하는 핵심 과정이다.
농촌진흥청은 2023년부터 농업용 로봇 실증 지원사업을 추진하고 있다. 이 사업은 방제·운반·예찰 기능을 갖춘 3종의 농업용 로봇의 현장 적용성과 농작업 효율성을 검증하기 위한 목적으로 시작됐다. 2025년부터 참가한 상옥스마트사과연구회(10개 농가, 13ha)는 자율주행 기반 방제 로봇 10대, 운반 로봇 2대, 예찰 로봇 1대 등 총 13대를 현장에 투입했다.
이날 이승돈 농촌진흥청장은 경북 포항시 죽장면의 사과 재배단지를 방문해 로봇의 작업 과정을 직접 점검했다. 현장에서는 나무줄기를 평면으로 키우는 ‘다축 수형’ 재배 방식을 도입해 스마트 농기계의 활용 환경을 최적화했다. 간접 보조 사업자로 선정된 민간기업은 자율주행 로봇의 작업 데이터를 수집하고, 작업 시간과 영농 효율성을 분석 중이다.
방제 로봇은 사과나무 하단부까지 세밀하게 방제할 수 있도록 노즐을 추가하고 분사 성능과 작업 내구성을 최적화했다. 적재 편의성도 보완해 농업 현장에서의 활용도를 높였다. 예찰 로봇은 생육 진단과 병해충 판단 기능의 정밀도를 높여가고 있다. 실증 과정에서 도출된 요구 사항을 바탕으로 제조사와 함께 기능 보완 작업을 진행 중이며, 이는 기술의 현장 수용성을 극대화하는 핵심 절차다.
농촌진흥청은 사업 추진 과정에서 발생한 개선 사항을 제조사와 협의해 신속히 반영하고 있다. 이 청장은 "기술개발 후 상용화 단계로 넘어가는 구간에서 발생하는 개선, 보완 사항은 농업용 로봇 완성을 기하는 검증 과정이다"라며 현장 중심의 기술 개선이 산업 혁신을 뒷받침할 수 있다고 강조했다.
실증 로봇 중 일부 방제 로봇과 운반 로봇은 이미 상용화를 완료했다. 방제·예찰 로봇도 현장 실증을 통한 기능 보완을 마치고 상용화를 앞두고 있다. 농촌진흥청은 성능 표준 및 검증 체계를 강화하고, 현장 실증과 기술 개선을 지속적으로 지원해 상용화를 촉진할 계획이다. 이 청장은 관계 기관과 기업 간 협력을 강화해 실증 과정에서 확인한 현장 요구가 기능 개선으로 신속하게 이어지도록 할 방침이다.
기술의 완성도는 현장에서 검증되며, 이는 단순한 기계 보급을 넘어 과수 산업의 구조적 전환을 이끄는 기반이 된다. 농업의 디지털 전환은 기술의 실용성과 현장 수용성에 달려 있다. 농촌진흥청은 이번 실증을 통해 농업용 로봇의 기술적 공백을 메우고, 현장 수용성을 극대화하는 데 주력하고 있다.
한국 독자를 위한 맥락
농촌진흥청이 추진하는 농업용 로봇 실증 지원사업은 단순한 기술 시험을 넘어서, 실제 사과 재배 현장에서의 작동 능력과 농업 생산성 향상 여부를 종합적으로 검증하는 과정이다. 이 사업은 2023년부터 시작돼, 2025년에 상옥스마트사과연구회가 경북 포항시 죽장면의 13ha 규모 사과 재배단지에 총 13대의 로봇을 도입하며 본격적인 현장 적용이 시작됐다. 이는 농업 현장의 구조적 변화를 유도하기 위한 전략적 조치로, 기술이 단순한 도구가 아니라 생산 과정의 핵심 요소로 자리 잡는 전환점을 의미한다.
로봇의 활용은 단일 기능을 넘어서 시스템적 통합을 목표로 하고 있다. 방제 로봇 10대는 자율주행 기반으로 사과나무의 하단부까지 약제를 정밀하게 분사할 수 있도록 노즐 구조를 개선했으며, 작업 내구성과 적재 편의성도 함께 보완해 농민의 작업 부담을 줄였다. 이는 농작업의 반복성과 인력 부족 문제를 해결하려는 현실적 요구에서 비롯된 기술적 대응이다.
예찰 로봇의 경우, 생육 상태를 분석하고 병해충을 판단하는 정밀도를 높이기 위해 실증 과정에서 지속적인 기능 보완이 이루어지고 있다. 이는 농민이 사전에 병해충 발생을 예측하고 방제 시기를 조절할 수 있도록 도와주는 핵심 기능으로, 과수 재배의 정밀화를 이끄는 요소다. 실증 현장에서 수집된 데이터는 제조사와 협의를 통해 신속히 반영되며, 기술의 현장 수용성 확보가 핵심 과제로 부각되고 있다.
현장의 재배 방식도 로봇의 효율적 활용을 위해 조정됐다. 사과나무를 평면으로 키우는 ‘다축 수형’ 방식을 도입함으로써 농기계의 이동과 작업 공간을 최적화했으며, 이는 자율주행 로봇이 원활하게 작동할 수 있는 환경 조성의 일환이다. 이처럼 기술 도입과 농법 개선이 동시에 이루어지며, 농업의 디지털 전환은 단순한 기계 도입을 넘어 시스템적 전환으로 나아가고 있다.