수직농장 전용 드론 활용 – 수확, 점검, 병충해 모니터링 자동화 실험

수직농장(vertical farm)은 도시화와 기후 위기에 대응할 수 있는 차세대 농업 모델로 주목받고 있습니다. 하지만 실제 운영 과정에서는 인력 부족, 관리 효율성 저하, 병충해 조기 감지의 어려움 같은 현실적인 문제가 발생합니다. 특히 대규모 수직농장의 경우, 층층이 쌓인 재배 모듈을 사람이 일일이 점검하고 수확하는 데에는 막대한 노동력이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기술적 해법으로 드론(drone)의 활용이 떠오르고 있습니다. 드론은 이미 전통 농업에서 방제, 파종, 모니터링에 활용되고 있으며, 수직농장과 같은 실내·밀폐형 환경에서도 활용 가능성이 검토되고 있습니다. 특히 최근에는 소형화된 정밀 센서, 인공지능 영상 분석, 자동 충전 스테이션 등이 발전하면서, 드론을 활용한 수확·점검·병충해 모니터링 자동화 실험이 본격적으로 시도되고 있습니다.

 

저는 몇 년 전 소규모 수직농장 연구 프로젝트에 참여하면서, 시험적으로 드론을 도입해 본 경험이 있습니다. 당시에는 단순히 농장의 윗부분을 촬영해 작물 상태를 확인하는 수준이었지만, 이 실험은 드론의 잠재력을 직접 체감하는 계기가 되었습니다. '사람 대신 드론이 공중에서 농장을 관리할 수 있다면, 노동력 문제와 관리 효율성을 동시에 해결할 수 있지 않을까?'라는 생각이 들었고, 이후 더 깊은 관심을 가지게 되었습니다. 이번 글에서는 이 경험을 토대로, 수직농장에서 드론이 가지는 의미와 적용 가능성, 그리고 실제 실험에서 나타난 장단점을 심층적으로 분석해보겠습니다.

 

수직농장에서 드론을 활용해야 하는 이유

수직농장은 일반 노지 농업과는 구조적으로 다릅니다. 한정된 실내 공간에 여러 층으로 쌓아 올린 재배 모듈 때문에, 사람의 접근이 어렵거나 불편한 구역이 존재합니다. 특히 상부 모듈이나 좁은 틈 사이의 작물은 육안으로 점검하기 어려워, 놓치는 경우가 많습니다.

제가 운영했던 소규모 베란다형 수직농장에서도 상단 모듈의 작물 상태를 확인하려면 매번 의자를 밟고 올라가야 했습니다. 작은 규모라 괜찮았지만, 수십 층 규모의 대형 수직농장에서라면 관리가 사실상 불가능에 가깝습니다. 이 문제는 곧 노동력 증가와 관리 사각지대라는 두 가지 문제를 동시에 야기합니다.

드론을 활용하면 이런 한계를 극복할 수 있습니다.

• 수확 자동화: 집게형 로봇 암(arm)을 장착한 소형 드론은 상단 모듈의 채소나 허브를 직접 수확할 수 있습니다.
• 점검 자동화: 고해상도 카메라와 멀티스펙트럴 센서를 장착하면, 잎의 변색이나 생육 불균형을 조기에 감지할 수 있습니다.
• 병충해 모니터링: 적외선·자외선 센서를 활용하면 곰팡이 발생이나 해충 흔적을 탐지할 수 있습니다.

즉, 드론은 단순히 '공중에서 농장을 보는 장치'가 아니라, 수직농장의 눈과 손 역할을 동시에 수행할 수 있는 도구가 됩니다.

 

드론 기반 자동화 기술의 설계와 실제 적용

드론을 수직농장에 적용하기 위해서는 기술적 커스터마이징이 필요합니다. 일반 농업 드론은 주로 야외에서 비행하기 때문에, 실내 환경에 맞춘 소형화·정밀화가 핵심입니다.

(1) 비행 안정성

실내는 GPS 신호가 약하기 때문에, 드론은 초음파 센서, LiDAR, 비전 센서를 활용해 자율 항법 시스템을 구축해야 합니다. 제가 참여한 실험에서는 초음파 센서를 장착해 모듈과의 거리를 자동 조절하도록 설정했습니다. 덕분에 좁은 공간에서도 충돌 없이 비행이 가능했습니다.

(2) 영상 분석

드론에 탑재한 카메라로 촬영한 영상을 AI 분석 시스템에 연결하면, 작물의 색상 변화, 잎의 반점, 생육 속도를 자동으로 판별할 수 있습니다. 예를 들어, 제가 실험한 상추 재배 구역에서는 드론이 촬영한 영상을 AI가 분석해, 질소 결핍 증상을 일반 육안보다 일주일 이상 빨리 발견할 수 있었습니다.

(3) 수확 모듈

아직 초기 단계지만, 일부 연구에서는 드론 + 로봇 암(arm) 조합을 실험하고 있습니다. 가벼운 잎채소는 드론이 직접 집어서 회수하고, 과채류는 위치를 표시해 다른 로봇에게 전달하는 방식입니다. 제 경험에서는 아직 상업화 단계에 이르지는 못했지만, 테스트 중 일부 허브는 드론이 직접 절단해 수확할 수 있었습니다.

(4) 자동 충전 시스템

드론은 배터리 지속 시간이 짧다는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 자동 충전 패드를 농장 내 설치해, 드론이 임무 후 자동 착륙·충전하도록 설계할 수 있습니다. 이렇게 하면 사람의 개입 없이 장시간 자동 운영이 가능합니다.

이러한 기술이 통합되면, 드론은 단순히 보조 장비가 아니라 수직농장 자동화의 핵심 모듈이 될 수 있습니다.

 

운영 경험에서의 도전 과제와 해결 방법

제가 드론 실험을 하면서 가장 크게 느낀 어려움은 공간 제약이었습니다. 수직농장은 층간 간격이 좁고 배관·전선이 복잡하게 얽혀 있습니다. 드론이 자유롭게 비행하기에는 위험 요소가 많습니다. 실제로 실험 초기에 드론이 배관에 부딪혀 추락한 적도 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 비행 경로를 사전에 맵핑(mapping)하고 충돌 회피 알고리즘을 적용했습니다. 이후에는 사고 빈도가 확연히 줄었습니다.

두 번째 문제는 소음과 바람이었습니다. 드론의 프로펠러에서 발생하는 소음과 바람이 가벼운 잎채소에 영향을 주기도 했습니다. 실제로 어린 새싹들이 쓰러지는 문제가 생겨, 초소형 드론을 개발하거나, 저소음 프로펠러를 사용하는 방향으로 개선해야 한다는 교훈을 얻었습니다.

세 번째는 데이터 해석의 문제였습니다. 드론이 수집한 영상은 방대한 양의 데이터였지만, 이를 분석해 의미 있는 정보를 도출하는 과정이 쉽지 않았습니다. 그래서 AI 영상 분석 모델을 접목했는데, 정확도가 초기에는 낮아 사람이 다시 검증해야 했습니다. 그러나 데이터를 쌓으면서 점점 모델이 학습되었고, 6개월 정도 지나자 사람의 판별과 거의 차이가 없는 수준에 도달했습니다.

마지막으로는 비용 문제였습니다. 드론 장비와 센서, 소프트웨어를 합치면 초기 투자비가 상당합니다. 하지만 장기적으로 노동력 절감과 생산성 향상 효과를 고려하면 충분히 투자 가치가 있다는 결론을 얻었습니다.

 

사회적 의미와 미래 전망

수직농장 전용 드론은 단순히 새로운 도구가 아니라, 도시 농업 자동화의 미래를 상징합니다.

첫째, 노동력 절감입니다. 도시 농업은 젊은 인력이 부족하고, 고령화된 인력이 많아 노동 강도가 문제로 지적됩니다. 드론이 점검·수확·병충해 모니터링을 대신하면, 노동 부담이 크게 줄어듭니다.

둘째, 생산성 향상입니다. 드론은 24시간 작물 상태를 기록하고, 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 이는 작물 손실을 줄이고, 수확량을 안정적으로 유지하는 데 기여합니다.

셋째, 환경적 가치입니다. 드론은 작물별 병충해 발생 지점을 정확히 파악할 수 있기 때문에, 필요할 때 필요한 곳에만 방제를 적용할 수 있습니다. 이는 농약 사용량을 줄이고, 친환경 농업 실현에 기여합니다.

넷째, 확장성입니다. 현재는 소규모 실험 단계이지만, 앞으로는 드론과 로봇팔, AI 시스템이 통합된 완전 자동화 수직농장이 등장할 것입니다. 예를 들어, 드론이 병충해 발생 구역을 탐지하면, 곧바로 로봇팔이 해당 작물을 제거하거나 방제제를 최소량 살포하는 방식입니다.

저의 작은 실험에서 얻은 교훈은, 드론이 아직 완벽하지는 않지만, 분명히 수직농장의 미래를 바꿀 잠재력이 있다는 것입니다. '사람이 일일이 눈으로 확인해야 했던 과정'을 드론이 대신하면서, 농장은 점점 더 정밀하고 효율적으로 운영될 수 있습니다. 도시의 빌딩 숲 사이에서 드론이 수직농장을 순찰하는 모습은, 머지않아 흔히 볼 수 있는 풍경이 될지도 모릅니다.