농업, 광업, Drone Rush!

센싱, 머신러닝과 함께 디지털화되고 있는 전통 산업
  • 2017년 10월호
  • 김영학 기자, yhk@elec4.co.kr



드론산업이 지속성장하면서, 드론은 이미지 솔루션 등 신기술을 융합해 새로운 혁신의 핵심으로 자리잡아가고 있다.

스타트업에서 어엿한 벤처기업으로 성장하고 있는 미국의 스카이캐치(Skycatch)는 2014년부터 드론을 날려 빌딩의 건설 작업 속도 확인, 자재 공급 속도 증대를 위한 프로젝트를 진행하고 있다. 구글(Google), 아발론 벤처스(Avalon Ventures) 등이 투자를 하면서 유명해진 스카이캐치는 고해상도 카메라, GPS 등 각종 센서를 부착한 드론을 이용해 건설 현장을 분석하고 있다.

한편, 스타트업인 스카이 퓨처스(Sky-Futures)는 시스템을 통해 근로자가 로프에 매달려 유전 설비를 직접 확인하는 대신 드론을 활용해 취약부위를 확인하고 안정성을 크게 높이는 서비스를 실시하고 있다.


농업을 지배할 드론

드론의 활용도가 가장 클 것으로 전망되고 있는 분야는 바로 농업이다. 애그리테크(Agritech) 전문 투자 기업인 애그펀더(AgFunder)에 따르면, 2015년 동안 농업용 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle) 기술 기업을 대상으로 하는 벤처캐피탈 자금이 326만 달러를 기록했는데 이는 2014년보다 189% 증가한 것이다.

농업에서의 무인항공 기술 기업은 UAV 제조업체와 항공에서 지상을 매핑하고 이미지 분석을 제공하는 UAV 플랫폼 분야로 나눠진다. 물론 이 구분은 농업뿐만 아니라 다른 분야에서도 마찬가지로 적용된다. 하늘에서 농지를 캡처하기 위해 드론을 사용했던 초기에는 농지 항공 이미지만으로도 큰 가치를 얻었다.

 

즉, 관개용수 누출, 작물 잎의 변이, 해충 등의 문제를 정확히 파악하기 위해 드론은 끊임없이 농지 위를 날아다녀야 했다. 하지만 최근 다양한 기술이 드론에 접목되면서 기존에는 얻을 수 없었던 다양한 정보를 획득하는 형태로 발전하기 시작했다. 예를 들어, 잠재적인 수확 손실을 데이터화한 작물 건강지도를 작성하기 위해 작물의 바이오매스(Biomass) 또는 작물 중 초목(Vegetation)의 양을 측정할 수도 있으며, 근적외선(NIR) 센서를 이용해 나뭇잎에 반사되는 빛의 양에 따라 초목 수준을 감지할 수 있다.

이러한 측정에 현재 스타트업 사이에서 가장 많이 활용되고 있는 것은 정규 식생 지수(NDVI: Normalized Differentiation Vegetation Index)다. NDVI는 식물이나 생물의 분포량 및 활동성 등 각종 정보를 지시하는 식생 지수 중에서 근적외선 밴드에서 가시광선 밴드의 차이를 이 두 밴드의 합으로 나눈 식으로 표현된다.

 

일례로 2013년에 콜로라도에 설립된 애그리보틱스(Agribotix)는 농업 분야 최초의 드론 스타트업 중 하나로, 고객에게 NDVI 지도를 제작해주고 있다. 애그리보틱스의 드론과 고정익 무인항공기를 이용해 상공에서 적외선 센서를 이용해 농작물의 생육 상태를 측정하며 동영상으로 농지를 녹화하기도 한다.

애그리보틱스의 모든 솔루션에는 팜렌즈(FarmLens)라는 데이터 처리 플랫폼이 포함되어 있는데, 여기에는 계절별 비옥화를 위한 농업지능(Agricultural Intelligence) 지도, 저항성 잡초 지역 식별과 적용 범위 추정이 가능한 지리좌표 리포트, 정밀농업(Precision Agriculture) 프로그램을 지원하는 전문 리포트가 포함되어 있다.


농업을 위한 드론 관련 기업이 직면한 과제

농업에 드론을 활용하는 데 있어 가장 큰 걸림돌은 바로 배터리다. 배터리 문제는 드론이 활용되는 모든 분야의 공통된 문제점이자 도전과제이기도 하다. 드론의 사용시간을 대폭적으로 증가시키기 위해서는 배터리 용량 및 수명 문제를 반드시 해결해야 한다. 현재로서는 이 문제로 인해 드론을 대형 건물을 관찰하거나 보호하는 데 활용하기에 위험요소가 따른다.

물론 영국의 키네틱(QinetiQ)이 개발 중인 드론 제피르(Zephyr)는 한번 이륙하면 2주 이상 연속으로 비행할 수 있다. 키네틱은 배터리 문제를 리튬황 배터리로 해결했는데, 스마트폰이나 노트북에 사용되는 리튬이온 배터리보다 약 5배가량 용량이 크며, 쉽게 조달이 가능한 황을 사용해 제작비용도 저렴하다는 장점을 지니고 있다. 문제는 배터리 수명이 짧다는 단점이 있다. 리튬과 황이 반응하면 부산물이 발생하는데, 이 부산물이 배터리 내부에 적재될수록 효율이 급속도로 떨어지기 때문이다.

 

키네틱은 미국으로부터 이 배터리를 공급받았는데, 미국은 리튬황 배터리 관련 기술을 미국과 영국에서만 공급하도록 제한하고 있다. 리튬공기 배터리도 대안으로 꼽히는데, 이 역시 사용할수록 충전량이 급감하는 단점이 있다. 현재의 리튬이온 배터리나 리튜황 배터리 등이 지닌 문제점의 해결은 곧 드론의 활용도 증가로 이어질 것이다.

농업 분야에 국한해 고려해 볼 때, 미국이나 캐나다와 같은 대단위 농경지에서는 농지와 사무실 간의 거리가 멀다는 점도 드론의 활용이 직면한 과제다. 많은 농부와 농학자들은 현장에서 실시간으로 인사이트(Insight)를 얻을 수 있다는 이점을 제외하면 드론 기술이 시간 및 비용적 가치가 없다고 생각하고 있다.

이는 초기의 많은 드론 기술이 클라우드에 이미지를 업로드해 처리하거나 PC에 이미를 업로드한 다음 분석프로그램을 사용해 NDVI 맵을 작성하는 방식이 번거로웠기 때문이다. 이러한 번거로움은 드론 활성화의 불확실성 요인으로 작용할 수 있다. 이러한 문제점을 인지한 기존의 벤처기업들 중 일부(에어웨어(AirWare), 스카이캐치(Skcatch), 사이파이(CyPhy))는 직면한 과제를 해결하는 데 집중하기보다 다른 산업 영역을 주 타깃으로 삼는 전략으로 변경했다.

 

반대로 서비스 개선을 통해 농업 분야에서 입지를 높이려는 기업도 있다. 센테라(Sentera)는 2017년 1월에 AgVault 소프트웨어 플랫폼 등을 위한 NDVI 툴박스(Toolbox)를 출시했다. 이 툴을 이용해 재배자와 농학자는 농경지와 작물 건강에 대한 중대한 인사이트를 당일에, 그리고 계절 내내 얻을 수 있다. 툴박스 사용자는 오늘 수집한 데이터와 기록된 데이터를 통해 NDVI 작물 건강 맵 영역을 다시 칠하고 동적으로 재생성하며 강조표시도 할 수 있다.

센테라의 수석 부사장인 그레그 에머릭(Greg Emerick)은 “지금까지 시간대별 NDVI를 위한 맞춤화나 비행별 NDVI를 위한 맞춤화된 데이터 중에서 선택해야 했지만, 둘 다 할 수는 없었다”며 “센테라는 이를 바꿨다. 즉, 재배자와 농학자는 유연성을 지니게 됐다. 그들은 운영에 대한 제어에 뛰어나게 됐고, 더욱 빠르고 나은 결정을 내릴 수 있게 됐다”고 말했다.

 

NDVI는 기본적으로 한 영역을 다른 영역과 비교해 색상으로 표시한다. 일반적으로 작물이 건강하면 NDVI 지도에서는 밝은 녹색으로 보인다. 하지만 센테라의 AgVault에 탑재된 NDVI 툴박스는 컬러 맵에 유연성을 구축했으며, 다른 사용자와 비교해 식물의 건강을 세분화할 수 있다.


센서 기술은 드론과 농업에 더 나은 가치를 부여한다

구매비용이 저렴해지면서 드론의 활용도는 확장되고 있다. 가격경쟁력을 확보한 드론을 뒤로하고, 우리는 드론을 통해 무엇을 할 것인지를 고민해 볼 때, 주 목적은 감시, 탐지, 촬영, 분석 등에 있다고 할 수 있다. 즉, 센서가 향후 드론 시장의 성장에 큰 기여를 할 것이라는 의미다. 농업에서 드론에 장착되는 센서는 이미지 처리와 분석은 물론이고 사용자에게 실시간으로 확인 가능한 인사이트 제공에 큰 역할을 하게 된다.

미국 스타트업인 슬랜트레인지(SlantRange)는 농업용 컴퓨터 비전시스템, 센서, 이미지 분석 솔루션을 제공하고 있다. 슬랜트레인지의 3p라는 멀티 스펙트럼 센서의 주요 특징 중 하나는 온보드 이미지 프로세싱과 인필드 분석 능력에 있다. 특히 셀룰러나 클라우드에 연결하지 않고서도 현장에서 즉시 인사이트를 사용자에게 제공할 수 있다.

3p는 무인항공기 및 로봇 공학 응용 프로그램을 위한 고도로 최적화된 플랫폼인 퀄컴(Qualcomm)의 스냅드래곤(Snapdragon) 비행(Flight) 무인 플랫폼을 기반으로 설계됐으며, 학계 연구자부터 농업 분야의 사용자 등을 대상의 센서다. 3p 센서는 드론의 비행 이후 농작물의 상태, 건강, 잠재적인 작물 수확량에 대해 정량적인 측정 기준을 제공할 수 있다.

또한 스펙트럼 이미징과 컴퓨터 비전 기술로 작물, 잡초, 죽은 식물, 나지(裸地)에서의 성장패턴 관찰을 통해 작물과 잡초를 분리할 수 있다. 특히 미묘한 변화, 예를 들어 식물별 성장 방식, 패턴, 색 등에 초점을 맞춰 문제가 발생하기 전에 세밀한 변화를 조기에 감지할 수 있다. 게다가 햇빛의 영향을 계산함으로써 햇빛으로 발생할 수 있는 오차를 제거해 측정의 정확성을 높였다.

 

한편, 스위스 서부에 위치한 가마야(Gamaya)는 드론에 초분광 기술(물질을 감지하는 파장을 극도로 촘촘하게 분리하는 기술)을 적용한 영상을 이용해 농작물의 상태를 점검하는 서비스를 제공하고 있다. 이 회사는 하이퍼 스펙트럼 센서를 제조해 멀티 스펙트럼 이미지를 사용하는 대부분의 드론 이미지 회사와 차별화 요인을 확실히 구축했다.

가야마의 이 새로운 디자인은 멀티 스펙트럼 카메라가 제공하는 네 가지(빨강, 초록, 파랑, 적외선)을 훨씬 뛰어넘는 40개 이상의 빛 밴드를 보여줄 수 있다. 40개가 넘는 빛을 캡처함으로써 하이퍼 스펙트럼은 식물의 특정 생리적 특성을 감지할 수 있다. 또한 정밀농업을 위한 머신러닝 엔진을 도입했는데, 원시 데이터를 실행 가능한 정보로 변화하는 소프트웨어에 머신러닝을 결합해 하이브리드 클라우드 솔루션을 통해 데이터를 농장에 전송할 수 있다.

머신러닝 활용한 최첨단 이미지 분석 기업의 등장

드론 기술은 최근 몇 년간 극적으로 발전하면서 농작물에 대한 상세한 이미지를 생성하고 농부들이 직접 활용할 정도로 정교해지고 간편해지고 있다. 나아가 인공지능과 같은 최첨단 기술과의 접목을 통해 작황 분석이나 예측에 대한 정보도 제공하고 있는 상태다. 이러한 서비스는 스타트업을 중심으로 빠르게 퍼져나가고 있는 상황이다.

일례로, 허밍버드 테크놀로지스(Hummingbird Technologies)는 머신러닝과 작물 과학을 활용한 드론 지원 데이터와 이미지 분석 기업이다. 영국 런던에 위치한 이 스타트업은 작물의 건강, 특히 밀, 보리 및 유채 종자의 관리를 위한 혁신적인 데이터 분석 및 인공지능 플랫폼을 개발해 활용하고 있다. 허밍버드는 3 cm/픽셀 해상도의 원격 감지 장비가 장착된 UAV를 활용해 이미지를 추출한 후 직접 클라우드로 전송해 머신러닝 알고리즘 워크 플로를 통해 분석하는 플랫폼을 구축했다.

 

이를 통해 사전 질병에 대한 증상 및 징후 탐지, 정밀 매핑 분석, 영양소 최적화 및 원격 건강 모니터링 등을 가능케 하고 있다. 특히 실용적인 인텔리전스는 비행 후 24시간 이내에 모바일 사용을 위해 최적화된 경량의 사용자 인터페이스를 통해 데이터 처리 및 수익률 예측 등의 서비스를 제공하고 있다. 나아가 허밍버드는 NIAB(National Institute of Agricultural Botany)를 포함해 영국 연구기관과의 파트너십도 맺는 등 영국의 농업경제 발전에 기여하고 있다.

인텔인에어(IntelinAir)는 머신러닝을 사용해 항공 이미지를 분석하는 서비스를 제공하고 있지만, 이미지는 서드파티(Third Party)를 통해 수집하고 있다. 인텔인에어의 핵심은 AgMRI 인텔리전스 시스템(Intelligence System)에 있다. 이 엔진은 지난 1년간 미국 일리노이주와 아이오와 주에 있는 옥수수와 콩밭 수백만 에이커를 50 TB 이상의 고해상도 이미지로 분석해 수확량과 투입물이 산출물에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 재배자에게 자동으로 알려준다.

인텔인에어의 창립자 겸 CEO인 알 아이사이안(AlEisaian)은 “인텔인에어는 조기 경보 시스템과 실행가능한 인사이트를 농부들에게 제공하고 있다. 농학자든 농부든 어느 누구도 데이터에 몰두하기를 바라지는 않는다. 따라서 인텔인에어의 엔지니어들은 재배자가 성장 시기에 문제를 빠르고 효율적으로 해결할 수 있는 구체적이고 실용적인 해결책을 찾기 위해 수백만개의 이미지를 처리하는 자동화 시스템을 만들었다”고 말했다.

인텔인에어는 유인항공기나 드론을 사용해 픽셀당 센티미터 단위의 해상도로 이미지를 캡처한다. 그후 컴퓨터 비전 기술 및 머신러닝 알고리즘을 사용해 잡초, 영양 결핍, 질병 및 곤충, 수분 공급 문제, 장비 문제 등의 이상을 탐지해 사용자에게 신속하게 문제를 해결하고 수확량에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 하고 있다.

인텔인에어의 부사장인 그레이그 로즈(Greg Rose)는 “드론 등 무인항공기의 중요한 이점은 놀라울 정도의 고해상도 이미지를 1 cm 범위 이하로 캡처할 수 있다는 점으로, 이렇게 하면 개별 나뭇잎을 식별할 수 있을 정도의 이미지를 얻을 수 있다”며 “이것은 다양한 영양 결핍, 곤충 감염, 질병 등을 포함해 많은 문제를 발견할 수 있기 때문에 중요한 기술”이라고 말했다.


드론 이미지만으로는 부족해

고해상도 항공 사진 및 위성 이미지를 이용해 맞춤형 지도 및 보고서를 사용자에게 서비스하는 Mavrx는 질소 함량 및 토양 유형에서 해충 및 날씨의 영향에 이르기까지 다양한 문제를 모니터링해 작물 수확량을 극대화할 수 있도록 하고 있다.

미국 샌프란시스코에 본사를 둔 Mavrx는 원래 드론 기술 개발에 주력해 왔다. 개발을 진행하던 중 실제적인 가치가 드론에 있는 것이 아니라, 드론이 포착할 수 있는 정보에 있다는 점을 깨달았다. 그래서 창립자들은 처음에 농업 대신 광업이나 건설 시설 조사에 이 기술을 적용하려고 했었다. 하지만 광업이나 건설 분야보다 농업 분야가 무인항공기 확장에 유리하다고 판단해, 정밀 농업 솔루션을 서비스하기에 이르렀다.

Mavrx는 위성 이미지를 획득하고 날씨 데이터, 토양 데이터, 농장에서 사용 가능한 다양한 데이터와 함께 고정익 항공기를 사용해 수집한 항공 이미지를 추가했다. 또한 최근 드론 정찰을 활용해 잠재적인 문제 영역을 파악하기 위해 울트라 고해상도의 이미지도 수집하기 시작했다.

또한 Mavrx의 내비게이터 소프트웨어(Navigator Software)는 조종사가 조종할 지역, 고도, 속도를 보여주는데, 완전히 자율적으로 작동한다는 점이 특징이다. 즉 조종사가 해야 할 일은 아이패드가 지시하는 곳으로 날아가는 것뿐이다.

이러한 데이터 융합 방식의 솔루션을 통해 Mavrx는 2017년에 수백만 에이커를 커버할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 참고로 Mavrx가 설립되던 2014년에 서비스하던 지역은 10만 에이커보다 작았다.

프리시전호크(PrecisionHawk)는 드론, 센서(비주얼, 비디오, 3밴드 및 5밴드, 라이다, 열감지, 하이퍼 스펙트럼), 소프트웨어, 분석, 추적, 서비스 등으로 구성된 자체 플랫폼을 통해 영역을 확장해 나아가고 있다. 농업 분야와 관련해서는 2015년 12월, 버라이즌과 손잡고 포도주 양조장에서 드론을 이용해 포도 수확을 감시하는 파일럿 프로젝트를 시작했으며, 최근 농업경제연구소인 A&L 캐나다와 파트너십을 맺고 프리시전호크의 드론 이미지와 A&L의 지상 샘플링 데이터를 통합하기로 했다.

프리시전호크의 사업개발 이사인 로버트 빅(Robert Vick) 박사는 “A&L의 폭넓은 토양 및 식물 분석 데이터를 피리시전호크 플랫폼에 통합함으로써 농부들은 성장기 전, 중, 후마다 드론 매핑 분석을 보완하는 새로운 데이터에 액세스할 수 있게 될 것”이라고 말했다.


드론이 농업 분야에 제시하는 서비스

작은 MEMS 센서(가속도계, 자이로센서, 자력계, 압력센서 등), 소형 GPS 모듈, 믿을 수 없을 정도로 강력한 프로세서와 디지털 라디오의 범위 등과 같은 놀랄만한 기술의 진보로 작고 저렴하며 쉽게 사용할 수 있는 드론이 등장했다. 이러한 모든 부품들은 스마트폰의 사용과 해당 산업의 엄청난 규모의 경제 덕분에 전례 없을 정도로 더 좋아지고 저렴해졌다. 드론의 자동 조정 장치는 항공우주 산업에서 값비싼 품목이 아닌 DIY 드론과 같은 커뮤니티에서 만들 수 있는 전용 소프트웨어(종종 오픈 소스 프로그램)를 실행시킨다. 즉 드론이 대중화될 수 있는 요건들이 만들어지기 시작한 것이다. 물론 해결 과제는 여전히 존재한다.

크리스 앤더슨(Chris Anderson) 3D 로보틱스(Robotics) CEO 및 DIY 드론 설립자는 ‘MIT 테크놀로지 리뷰(Technology Review)’ 2014년 5/6월호의 ‘농업용 무인 비행기, 첨단 센서 및 이미징 기능을 갖춘 상대적으로 저렴한 드론은 농부들에게 수확량을 늘리고 작물 피해를 줄이는 새로운 방법을 제공한다’는 긴 제목의 기고문을 통해 드론이 농업 분야에 제공할 수 있는 서비스를 크게 세 가지로 요약, 제시했다.

첫째, 항공에서 작물을 바라보는 것은 관개 문제부터 토양 변이와 해충, 진균 감염 등 드러나는 모든 것을 패턴으로 나타낼 수 있다. 둘째, 항공 카메라는 적외선 뿐만 아니라 시각적 스펙트럼과 같은 데이터를 캡처해 멀티 스펙트럼 이미지를 수집할 수 있도록 한다. 이 스펙트럼 이미지들을 결합해 인간의 육안으로는 볼 수 없었던 건강한 식물과 질병에 걸린 식물 사이의 차이를 강조한 작물 지도를 만들 수 있다. 마지막으로, 드론은 매주, 매일, 매시간 작물을 조사할 수 있다. 시계 열 애니메이션을 생성하기 위해 결합된 이미지는 작물의 변화를 보여주며 문제가 발생한 지점이나 더 나은 작물 관리를 위한 기회를 제시할 수 있다.

이처럼 기존의 유인 항공기, 위성 등을 이용한 데이터에 추가로 등장한 드론으로 획득한 데이터로 인해 농업은 점차 데이터 기반의 산업으로 발전하고 있다.

지금의 농장들은 수년간 자동화되면서 어떻게 하면 적은 노력으로 더 많은 식량을 생산할 수 있을 지를 고민해 왔다. 최근 등장한 정밀농업은 이러한 노력과 혁신의 결과라 할 수 있다. 수 센티미터 간격으로 자동으로 씨앗을 심을 수 있는 트랙터나, GNSS가 유도하는대로 곡식을 수확하는 수확기의 정밀도는 다양한 센서기술의 발전을 보여주는 단적인 예일 것이다.

현재의 농업은 인구고령화로 증가하게 될 미래의 인구를 책임져야 하는 상황에 직면해 있다. 현재 전 세계인구는 약 75억 명 정도인데, UN에 따르면 2050년 전 세계 인구는 96억 명에 이를 전망이다. 농업은 이제 효율성 문제에 직면해 있다. 얼마나 적은 물량을 투입해 얼마나 많은 생산량을 얻을 수 있느냐가 농업에서는 중요한 문제다.

예를 들어, 물과 살충제, 영양제의 투입물을 획기적으로 줄이면서 동일한 생산량의 유지, 나아가 더 많은 생산량을 확보할 수 있다면, 농업 분야는 획기적으로 인구문제라는 과제를 극복할 수 있을 것이다.

이러한 측면에서 농업에 활용될 드론은 가까운 미래에 일반 소비자들이 사용하는 가전이나 전자 기기와 같은 위치로 올라서게 될 것이다. 여기에는 드론을 통한 작물 및 농장 정보 획득부터 데이터 분석에서 처방까지 이어지는 하나의 생태계가 구축되는 과정이 포함되어 있다.


광업에서의 드론

호주에 위치한 어느 광산의 중앙운영실. 데이터를 통해 광산의 상황을 모니터링할 수 있도록 설계된 이곳에서는 인공지능(AI)으로 데이터를 분석해 광물 채굴의 깊이, 양을 분석해 수익 극대화 방안을 도출해낼 수 있다. 2017년 6월 22일 AT커니와 한국경제신문이 공동으로 주최한 ‘디지털 비즈니스 포럼 2017’에서 제4차 산업혁명을 주제로 기조연설을 한 요한 오릭 AT커니 글로벌 회장은 “호주의 이 광산 기업을 방문했을 때 본사 중앙운영실에서는 마치 드론을 띄운 것처럼 세계 광산 데이터를 실시간 관리하고 있었다”고 말했다.

광산 채굴 현장에서 인공지능뿐만 아니라 드론의 활용은 이 분야에서도 제4차 산업혁명이 가능하다는 것을 보여주는 사례로 꼽히고 있다. 광산 채굴 기업들은 드론에 고화질 카메라를 장착해 3D 지도를 만들고 광물 생산량 측정 및 탐사 확인 등에 활용하고 있다.

스카이로직 리서치(Skylogic Research)의 콜린 스노우(Colin Snow) CEO가 발표한 ‘광산 및 골재 분야의 드론을 통해 배운 다섯 가지 가치 있는 비즈니스 교훈’에는 드론이 관련 산업에 미치는 영향에 대해 자세히 소개되어 있다.

2014년 초, 오스트레일리아와 캐나다, 프랑스 그리고 미국의 광산 업체와 골재 생산 업체들은 드론을 투입하는 시험을 진행했다. 광산과 골재 산업들은 국가의 가장 중요한 경제 분야 중 하나이며, 성장하고 있는 분야이기도 하다.

2016년, 전 세계 건설용 골재 소비량은 3,500억 달러 가치의 43.3 BMT(Billion Metric Tons)로 추정된다.

전 세계 건설용 골재는 2024년까지 62.9 BMT에 도달할 것으로 전망된다. 광산업이 중요한 산업으로 자리 잡은 국가는 바로 캐나다다. 캐나다의 전체 수출에서 약 4분의 1을 바로 이 광산 분야가 차지하고 있으며, 광산업은 주요 고용주이자 로열티와 세수입원이기도 하다. 이 두 산업을 합치면 고용 측면에서 경제뿐만 아니라 지역 사회의 환경에도 상당한 발자취를 남기게 된다. 이 발자취는 탐사, 추출, 가공, 출하까지 확장되게 된다. 이 모든 분야에 대한 탐지, 모니터링, 유지보수, 감독은 엄청난 작업이고, 현재의 접근 방식은 자본 및 노동집약적인 방식에 해당한다.

최근 몇 년 간, 소형 드론은 많은 기업들이 매핑하고 광물을 탐사하며 원격 제어를 통해 재고를 계산할 수 있는 더 저렴하고 안전한 방법을 찾는 데 활용됐다. 관련 센서와 데이터와 통합합된 드론은 이러한 역할을 위한 훌륭한 도구로 성장할 수 있었다. 드론의 사용범위는 비축물 모니터링, 탐사 목표물 관련 지도 제작 그리고 장비 추적 등 방대하다. 점점 많은 소프트웨어 벤더들이 더욱 유용한 솔루션으로 드론 시장을 공략하고 있는 것은 이제는 그리 놀라운 일은 아니다. 최근에는 새로운 세대의 드론이 등장하면서 더욱 많은 기능을 제공하고 있다.

비용 효율성은 드론으로 얻을 혜택 중 시장에 불과

드론과 드론으로부터 획득한 데이터는 탐사, 계획/허가, 운영, 매립 등을 포함한 광업 및 골재 생산 라이프사이클의 모든 부분에서 큰 이점을 제공하게 된다. 광업에서 UAV를 사용하는 것에 있어 가장 강력한 사례 중 하나는 전통적인 매핑과 측량 접근법보다 비용 효율적인 방법이라는 점이다. 드론은 유인 항공기보다 작동과 유지보수 비용을 수반한 운영이 저렴하다. 비록 드론은 지속적인 비용이 발생하지만, 비용의 대부분은 초기 조달 비용에 해당한다.

드론의 다른 혁신적인 이점은 광산 및 굴삭기 관리측면에 있다. 보고서에 따르면, 쇄석, 모래, 자갈 생산업체인 미국의 럭스톤(Luck Stone)은 광업 및 골재업을 위해 특별히 개발된 분석 도구의 필요성을 깨닫고 2017년 4월 5일 에어웨어(Airware)와 파트너십을 맺었다. 에어웨어는 드론의 비행 운영체계 프로그램을 개발하는 회사로, 소프트웨어가 담긴 모듈인 ‘에어웨어’를 판매하고 있다.

이 모듈을 드론에 장착하고 컴퓨터나 태블릿 화면의 지도에 마우스나 스마트펜으로 드론의 비행경로를 그리면, 드론은 그 경로대로 비행을 하게 된다. 에어웨어는 장애물 회피 시스템도 잘 갖춰져 있어 비행 중 장애물과 마주할 경우, 자동으로 경로를 바꿔 비행할 수 있게 해준다. 또한 온라인으로 과거의 비행기록, 향후 비행계획, 촬영 사진 등 드론이 수집한 자료를 자동으로 저장할 수 있다.

에어웨어의 시스템을 활용하면 드론의 비행을 계획하고 고품질 데이터, 데이터 분석 그리고 하루에 1000 에이커에 달하는 광산 등급 조사 및 채석장 지역 지도를 만들 수 있다. 이를 통해 럭스톤은 중요한 정보를 더욱 빠르게 액세스하고 채석장에서의 운영 효율성을 개선해 더 나은 결정을 내릴 수 있게 됐다.

드론 활용은 디지털화를 위한 노력의 일환

맥킨지(McKinsey)의 미국 경제의 디지털화 상태에 대한 연구는 부문간, 해당 부문 내에서의 기업 간 격차가 갈수록 커지고 있음을 보여준다. 22개 산업 분야를 조사한 이 연구는 가장 디지털화된 기업이 생산성, 이윤 마진이 가장 높은 성장률을 보인 것으로 나타났다. 흥미롭게도, 광업 분야는 낙후된 분야에 속했다. 하지만 이러한 격차는 지속적으로 적응하려는 도전뿐만 아니라 앞으로 주어진 기회의 규모도 강조하고 있다.

실제로, 보고서는 현재 광산 및 골재와 같이 성장이 더딘 산업 분야가 빠르게 생산성 향상으로 이어질 수 있음을 발견했다. 하지만 디지털화는 그리 간단하지 않다. 전통적인 방법에서 기술 기반의 비즈니스 프로세스로 전환하려면 광신 및 골재 업체의 조직이 중요하다.

이를 염두에 두고, 드론 데이터를 제대로 관리되어야하는 디지털 자산으로 간주해야 한다. 실제, 드론은 방대한 양의 데이터를 제공하며 이를 관리할 준비를 할 필요가 있다. 트림블(Trimble)과 같은 일부 솔루션 제공업체는 이러한 필요성을 이해하고 광산 정보 시스템을 제공하고 있다. 그래도 여전히 데이터의 양을 고려해야 한다. 드론은 대용량의 데이터 파일 세트를 캡처하는데, 이 각 이미지의 용량은 10 MB 이상에 달한다.

정사영상(Orthomosaic)과 점군(Point Cloud, .LAS 파일)은 전형적으로 1 GB 이상이다. 따라서 데이터 전송 병목 현상과 데이터 보안, 사용 권한 등에 대한 고려가 필요하다.

배릭 골드(Barrick Gold)는 2012년부터 용적 측정, 환경 관리, 건설 모니터링에 이르기까지 여러 건설현장에서 드론을 사용해 왔다. 배릭 골드의 디지털 마이닝 수석 매니저인 이안 알렌(Iain Allen)은 드론은 실시간 세이버라고 평가한다. 이 회사는 드론을 사용해 매일 데이터를 캡처하고 과거에는 수일 또는 수주일 걸렸던 데이터 수집, 처리 그리고 사용까지를 단 몇 시간내에 진행할 수 있다. 그러나 회사에서 배운 가장 큰 교훈은 더 많이 사용할수록 부작용이 발생한다는 사실이다. 즉, 데이터 및 데이터 관리 자체에 대한 문제다.

따라서 드론 솔루션의 사용을 확대할 경우에는 데이터처리 요구 사항을 집중적으로 고려하고, 데이터 매핑 및 이미징 서비스 제공 업체에 가입하기 전 해당 업체가 이러한 요구사항에 대해 정확히 이해하고 있는 지 살펴볼 필요가 있다.

데이터 솔루션 문제를 해결해야 한다

매일 데이터를 수집하는 드론은 유익하고 도전적이다. 드론과 데이터 서비스는 완벽한 솔루션을 제공하지 못하기 때문에 학습 곡선(Learning Curve)을 따라갈 필요가 있다. 예를 들어, 한 기업은 기존의 소프트웨어 솔루션 에코시스템을 위해 새로운 데이터 통합워크플로를 설정해야 했다.

이미 언급했듯이, 광산 운영업체와 골재 생산업체를 위한 모든 드론 솔루션은 같은 기술 및 서비스 수준으로 만들어진 것이 아니라서 서비스를 위탁하기 전에 사전 조사를 진행해야 한다. 이 조사에서 소프트웨어 호환성과 가격, 기술 역량 등 다음과 같은 요소를 고려해야 한다.

- 한 회사로부터 모든 구성요소(드론, 센서, 소프트웨어, 분석 툴)를 얻을 수 있는가?
- 데이터를 처리하기 위해 별도의 인터넷 커넥션이 필요한가?
- 소프트웨어와 분석 툴은 기존 툴과 잘 통합되는가?

드론 데이터 솔루션 중 아직 많은 제품들이 빛 좋은 개살구 단계에만 머물러 있음을 명심해야 한다. 수천개의 멋진 이미지를 제공하는 것보다 중요한 것은 데이터가 무엇을 의미하는 지 알아내고 결과를 얻어내기 위한 투자에 있다. 그리고 드론이 좋은 이미지를 많이 만들어낼 수 있다는 것은 대단한 일이지만, 그것만으로는 가치 창출에 제한이 있다. 중요한 것은 비축량 측정처럼 중요한 정보를 계산하고 정보를 쏟아내는 것이다.

드론, 센서, 데이터 플랫폼을 변수로 구성한 방정식이 있다고 생각한다면 이해하기 쉬울 것이다. 이 세 변수는 모두 단대단 솔루션으로 단단히 결합되어 있어야 한다.

ROI 계산은 노력의 가치가 있다

드론 솔루션의 투자자본수익률(ROI: Return on Investment)을 결정하기 위해 널리 적용되도록 만든 방정식은 없다. ROI 계산은 원하는 사항과 해결하려고 노력하는 특별한 문제에 의존하는 주관적인 부분에 해당한다. 결국 ROI는 공급업체의 서비스를 사용하는 방식에 영향을 받을 수밖에 없다. 일부 공급업체는 기본데이터 서비스를 무료로 제공하지만, 고급 기능에 대해서는 프리미엄 가격 전략을 펼치고 있다.

솔루션 제공업체인 케스프리(Kespry)는 드론 시스템을 통한 비축량 측정을 위해 상세한 비용 절감 분석 서비스를 제공하고 있다. 휘터커 콘트랙팅(Whitaker Contracting)과 매디슨 매터리얼스(Madison Materials)는 케스프리의 자동화된 드론 솔루션을 사용하고 있는데, 전통적인 방법으로 휘터커 비축 물량을 측정하면 연간 6회를 기준으로 3만 7,832달러가 소요된다. 하지만 케스프리 시스템을 사용하면 휘터커의 새로운 연간 비용은 2만 9,320달러로 22% 절감할 수 있음을 확인했다.

드론 기반의 데이터는 다양한 방법으로 결과에 영향을 줄 수 있다. 따라서 드론 솔루션 구매자는 공급업체의 다양한 기능 및 가격 책정 계획을 검토하는 것이 좋다. ROI는 소비하는 서비스에 따라 다를 수 있으므로, 측정 및 재고조사의 정확성, 데이터 수집 비용, 안전 및 위험 완화, 보고의 적시성 및 빈도 등을 평가하는 장기적 관점에서 ROI 영향에 대해 연구해야 한다.

상용 드론 조종 면허와 허가

한국의 경우, 특히 서울에서는 안보 및 안전 문제를 이유로 드론을 자유롭게 날릴 수 있는 장소를 찾기 힘들다. 드론을 이용한 항공 촬영을 진행하기 위해서는 항공기 운항스케줄 원스톱 민원처리 시스템 사이트에서 항공민원신청을 통해 허가 절차를 거쳐야 한다.

미국에서는 상업용 드론을 조정하기 위해서는 먼저 면허가 필요하지만 그리 복잡한 것은 아니다. 미국 내 상업용 드론의 활동에는 재고량 측정, 토지 매핑, 추적 등과 같은 작업에 대한 모든 활동이 포함되어 있다. 미국은 2016년에 연방항공청이 상업용 드론 운영 규정을 정식 발효해 드론 면허를 취득하면 누구나 드론을 이용할 수 있도록 했다.

라이선싱은 영공, 시선 내 비행 및 안전한 비행 습관을 위한 다양한 주제와 같은 중요한 이슈에 대한 교육이 포함되어 있다. 좋은 소식은 라이선스를 획득하는 것이 그리 어렵지 않다는 점이다. 이 과정을 항공 변호사와 상용 비행 조종사인 조나단 러프렉트(Jonathan Rupprect)가 설명한다. 또한 FAA는 ‘Remote Pilot - Small Unmanned Aircraft Systems(sUAS) Study Guide’를 발간해 원격 파일럿 인증서 획득을 위해 필요한 지식을 제공해주고 있다.

라이다 기술, 미래의 매핑용 드론 표준될 것

농업 분야와 마찬가지로 광산 및 골재 산업에서도 차세대 기술은 많은 지상 기반 측량 솔루션보다 신속하고 저렴한 비용으로 드론 및 항공 이미지 프로세싱을 빠르게 발전시키고 있다. 광산 및 골재 산업에서 가장 주목할만한 발전 중 하나는 다양한 센서들이 통합 활용됨으로써 정밀한 분석을 가능하게 한다는 점이다.

많은 경우에 이상적인 솔루션은 카메라와 라이다 센서가 함께 짝을 이뤄 활용되는 것이다. 1m보다 큰 해상도를 갖는 고해상도 데이터는 항공용 라이다로는 수집이 어려울 수 있어 카메라가 이를 보완해줄 수 있다.

또한 앞으로 등장하게 될 새로운 라이다 기술에도 우리는 주목해 볼 필요가 있다. 솔리드 스테이트(Solid State) 라이다 또는 플래시 라이다로 알려진 마이크로칩에 라이다를 얹은 FPA(Focal Plane Array) 라이다다. 현재 FPA 라이다는 자율주행 자동차용으로 빠르게 기술이 확산되고 있다.

이미 레더테크(LeddarTech), 이노비즈 테크놀로지스(Innoviz Technologies), 에이아이(AEye), 쿼너지 시스템즈(Quanergy Systems) 등 많은 기업에서 관심을 갖고 개발하고 있거나 개발이 완료된 상태다. 따라서 향후 몇 년 내에 FPA 라이다가 더욱 대중화되고 가격이 저렴해지면 카메라와 함께 짝을 이뤄 매핑용 드론에까지 확산되면서 새로운 표준 키트로 자리 잡을 것으로 전망된다.

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