식량과학원 국책과제 참여…콩 생산성 향상과 노동력 절감을 위한 생력 관리 체계화
상반기에서 변량시비로 비료 약 20%·자율작업으로 노동력(운전시간) 최대 70% 절감 확인
하반기 드론 생육관리·자율수확까지 확장…콩 재배지별 맞춤형 정밀농업 모델로 고도화
대동(대표 김준식·원유현)은 국립식량과학원과 함께 약 4년에 걸쳐 데이터 기반의 노지 콩 정밀농업 모델 개발에 나섰다고 22일 밝혔다.
이번 사업은 대동이 새만금에서 추진해온 정밀농업 확장 전략의 연장선이다. 대동은 지난해부터 전북 김제시 새만금 복합곡물전문생산단지 중 약 114만평 농경지(축구장 526개 규모)에서 지역 영농조합법인들과 밀, 콩 등 기초식량작물에 대한 정밀농업 데이터 수집 및 솔루션 고도화 협력을 추진하고 있다. 여기에 이번 국립식량과학원과의 국책과제 참여로 정부기관과의 협력까지 더해지며, 새만금을 거점으로 한 대동의 정밀농업 저변이 한층 넓어지게 됐다.
국립식량과학원 주관 국책과제 '밭농업 생산성 증대 기술 개발'의 하나인 이번 사업은 들녘단위(50ha 이상, 약 15만 평) 노지 콩의 생산성 향상과 노동력 절감을 위한 생력 관리 체계화 및 들녘단위 통합 관리 솔루션 구축을 목표로 한다. 대동은 이를 위해 10ha(약 3만평) 규모의 새만금 간척지농업연구센터에서 지난 4월부터 노지 콩 정밀농업 개발을 위한 데이터 수집 및 기술을 실증하고 있다.
대동은 우선 자율주행 트랙터와 스마트 작업기를 활용한 들녘단위 정밀 농작업 실증, 드론 기반 원격탐사 모니터링을 맡아 재배지별 생산 환경 데이터를 수집·분석하는 핵심 역할을 수행한다. 특히 토양 스캐닝과 생육 데이터를 연동해 변량시비 처방 기술을 고도화하고, 작업 경로·시비량·작업 시간 등 ISOBUS 기반 데이터를 정밀농업 플랫폼과 연계해 들녘단위 통합 관리 솔루션을 구축한다.
올 상반기 경운·파종·시비 단계 실증에서 뚜렷한 성과도 확인했다. 토양 스캐닝 데이터를 기반으로 한 변량시비로 비료 사용량을 관행 농업 대비 약 20% 절감했고, AI트랙터 기반 무인 자율주행 경운으로는 유인 운행 대비 노동력(운전 시간)을 최대 70%까지 줄였다. 자율 파종에서도 반복 작업에 따르는 작업자 피로도를 낮추며 정밀·생력화 효과를 입증했다.
하반기에는 생육관리와 수확 단계까지 실증을 확장한다. 드론으로 넓은 필지의 생육 영상을 수집·분석해 생육 편차와 이상 구역을 신속히 파악해 사람이 필지 전체를 일일이 점검하는 데 드는 시간과 인력을 줄인다. 또한, 드론 방제와 드론 추비(웃거름)로 방제·시비 노동력을 덜고, 자율주행키트를 부착한 콩 콤바인을 투입해 노동강도가 높은 수확 작업의 부담까지 낮출 계획이다.
대동은 토양 분석 단계부터 시작해 경운·파종·시비에서 생육 모니터링·방제·추비로 이어져 최종 수확까지, 노지 콩 재배 전 과정을 정밀농업 기술로 연결한다. 재배 전 과정에서 축적되는 필지별 토양·작업·생육 데이터는 영농일지 자동화와 데이터 기반 의사결정의 근거가 되는 핵심 자산으로, 대동은 이 데이터를 AI농업 플랫폼 상용화 로드맵과 연계해 AI 영농케어·농작업관리·농기계관리 서비스로 확장할 방침이다.
특히 이번 실증은 간척지 뿐 아니라 주요 재배지별 생산 환경 데이터 기반의 최적 재배 모델을 정립해 생산성 향상과 노동력 절감을 위한 체계를 구축한다는 점에서 의미가 크다. 노지 콩 재배의 생산성을 높이고 생산비를 낮추면 국산 콩의 가격 경쟁력을 확보해 수입 의존도가 높은 국내 콩 수급 구조 개선에도 기여할 것으로 기대된다.
김민성 대동 정밀농업서비스사업팀장은 “정부기관과의 공동 연구를 통해 노지 콩 재배의 생산성과 일손 절감이라는 현장의 실질적 과제를 데이터 기반 정밀농업으로 풀어가고 있다”며 “새만금에서 검증한 노지 콩 전주기 정밀농업 모델을 완성하고, 데이터 기반 스마트농업으로 확대해 나가겠다”고 말했다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
