인공지능과 영상을 활용한 인식 기술의 경우 날씨, 시간에 따라 햇빛이 바뀌어 영상 정보가 변하므로 다양한 상황에 대한 영상 정보를 획득하여 인공지능에 학습을 시켜야 놓아야 한다.
이번에 개발한 기술을 설명드리면, 경운 시 발생하는 흙 부수기 작업 여부를 트랙터 앞에 장착된 카메라로 먼저 찍습니다. 그리고 그 이후에 딥러닝 기술로 분석하여 경운된 구간과 경운되지 않은 구간의 경계를 추출한 후 미리 정해진 주행 기준선과 비교해 발생한 오차만큼 트랙터를 조향하는 기술입니다. 이렇게 영상을 통해 얻은 정보를 기반으로 트랙터가 자율주행한 결과 시속 3㎞로 직진 주행 시 경로 오차는 ±9.5㎝ 이내였습니다. 이는 운전자가 같은 속도로 운전할 때 발생하는 오차 21㎝보다 작아 이 기술을 농업 현장에 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이 기술은 고정밀 측위시스템을 사용하는 위성항법시스템보다 합리적인 예산으로 시스템을 구성할 수 있고, 영상 정보를 이용하기 때문에 장애물 인식이나 돌발 상황에 대처하기 위한 기술을 함께 사용할 수도 있습니다. 또한, 고정밀 측위시스템과는 달리 데이터 이용료도 들지 않습니다. 하지만 아직 보완해야 할 점도 남아 있습니다. 인공지능과 영상을 활용한 인식 기술의 경우 같은 농작업 환경이라도 날씨나 시간에 따라 바뀌는 햇빛의 영향으로 영상 정보가 시시각각 변합니다. 이러한 다양한 상황에 대한 영상 정보를 획득하여 인공지능으로 학습시켜 놓아야 합니다. 또한, 우리나라는 지역에 따라 토질의 상태, 즉 토성이나 토색이 다양하여 이 기술을 접목하려면 많은 사전 정보가 필요합니다. 이는 최근 농작업 위치나 토양, 작물 영상 등 데이터 정보화 사업 등을 통해 활용 가능한 정보가 많이 공유됨에 따라 충분히 보완 가능하다고 생각합니다.