비료 20%↓·노동력 70%↓…대동, AI로 '콩농사 혁신' 나선다

대동이 인공지능(AI)과 데이터 기반 정밀농업 기술을 앞세워 노지 콩 재배 혁신에 속도를 낸다. 토양 데이터를 활용한 변량시비로 비료 사용량을 20% 줄이고, AI 자율주행 농기계로 노동력을 최대 70% 절감하는 성과를 바탕으로 정부와 함께 데이터 기반 콩 재배 모델 구축에 나섰다.
대동은 최근 국립식량과학원과 함께 약 4년에 걸쳐 데이터 기반의 노지 콩 정밀농업 모델 개발에 착수했다고 22일 밝혔다.

이번 사업은 국립식량과학원이 주관하는 국책과제 '밭농업 생산성 증대 기술 개발'의 일환이다. 들녘단위(50ha 이상) 노지 콩의 생산성을 높이고 노동력을 줄이기 위한 통합 관리 솔루션을 구축하는 것이 목표다.


이번 사업은 대동이 새만금에서 추진해온 정밀농업 전략의 연장선에 있다.

대동은 지난해부터 전북 김제시 새만금 복합곡물전문생산단지 약 114만평 규모 농경지에서 지역 영농조합법인과 함께 밀·콩 등 기초식량작물에 대한 정밀농업 데이터 수집과 솔루션 고도화를 추진해왔다.

이번 국책과제 참여를 계기로 정부기관과 협력 체계를 구축하며 새만금을 거점으로 한 정밀농업 사업을 확대하게 됐다.
AI 트랙터·드론 투입…비료 20% 줄이고 노동력 70% 절감 대동은 새만금 간척지농업연구센터 내 약 10ha 규모 시험포에서 지난 4월부터 노지 콩 정밀농업 기술을 실증하고 있다.


자율주행 트랙터와 스마트 작업기를 활용한 정밀 농작업, 드론 기반 원격탐사 등을 통해 재배지별 생산환경 데이터를 수집·분석하는 것이 핵심이다.

토양 스캐닝과 생육 데이터를 연계해 변량시비 처방 기술을 고도화하고 작업 경로와 시비량, 작업 시간 등 ISOBUS 기반 데이터를 정밀농업 플랫폼과 연계해 들녘단위 통합 관리 솔루션을 구축한다.

상반기 실증에서는 성과도 확인했다.

토양 데이터를 활용한 변량시비로 비료 사용량을 기존 관행 농업 대비 약 20% 줄였고, AI 트랙터 기반 무인 자율주행 경운으로 운전 시간을 최대 70% 절감했다. 자율 파종에서도 반복 작업에 따른 작업자 피로도를 낮추며 정밀농업의 효과를 입증했다.
토양부터 수확까지 데이터 축적…AI 영농 플랫폼으로 확대하반기에는 생육관리와 수확 단계까지 실증 범위를 넓힌다.

드론으로 넓은 재배지의 생육 영상을 수집·분석해 생육 편차와 이상 구역을 신속하게 파악하고, 드론 방제와 드론 추비를 통해 방제·시비 작업의 노동력을 줄일 계획이다. 또 자율주행키트를 장착한 콩 콤바인을 투입해 수확 작업의 부담도 낮춘다.

대동은 토양 분석부터 경운·파종·시비, 생육 모니터링, 방제, 추비, 수확까지 노지 콩 재배 전 과정을 데이터 기반 정밀농업으로 연결할 방침이다.

이 과정에서 축적되는 토양·작업·생육 데이터는 영농일지 자동화와 데이터 기반 의사결정의 핵심 자산으로 활용되며, 향후 AI 영농케어와 농작업 관리, 농기계 관리 등 AI 농업 플랫폼 서비스로 확대한다는 계획이다.

특히 이번 실증은 간척지뿐 아니라 주요 콩 재배지별 생산환경 데이터를 기반으로 최적 재배 모델을 구축한다는 점에서 의미가 크다. 생산성과 작업 효율을 높여 국산 콩의 가격 경쟁력을 강화하고 수입 의존도가 높은 국내 콩 수급 구조 개선에도 기여할 것으로 기대된다.

김민성 대동 정밀농업서비스사업팀장은 "정부기관과의 공동 연구를 통해 노지 콩 재배의 생산성과 노동력 절감이라는 현장의 과제를 데이터 기반 정밀농업으로 해결해 나가고 있다"며 "새만금에서 검증한 노지 콩 전주기 정밀농업 모델을 완성해 데이터 기반 스마트농업으로 확대해 나갈 것"이라고 말했다.