카메라 렌즈에서 농가의 휴대폰까지, 하나의 탐지 구조
카메라 → 카메라 비전 → AI 탐지 → 바이오첸자 플랫폼 → 농가 대시보드. 아래의 모든 단계는 출시 시점에 제공되는 기능이며, 가정에 기반한 API는 없습니다.
카메라 비전 파이프라인
카메라
재배 이랑을 따라 설치하는 일반 시판 카메라입니다. 전용 하드웨어가 필요하지 않습니다.
카메라 비전
온실 전체를 지속적으로 촬영해 탐지 파이프라인으로 영상을 실시간 전달합니다.
AI 탐지
온디바이스 모델이 각 영상에서 작물, 숙도 단계, 질병 초기 징후를 판별합니다.
바이오첸자 플랫폼
탐지 결과를 환경 측정값 및 산소 교환 수치와 함께 온실 단위로 집계합니다.
농가 대시보드
무엇이 익고 있는지, 무엇을 살펴야 하는지, 언제 수확할지 명확하게 전달합니다.
모델이 실제로 탐지하는 것
일반 시판 카메라가 온디바이스 모델로 영상을 끊임없이 보내고, 모델은 세 가지를 읽습니다. 작물의 생육 단계, 숙도, 그리고 질병의 초기 시각적 징후입니다. 숙련된 농가가 눈으로 하는 판단을 모든 이랑에서 하루 종일 수행합니다.
실시간 작물 스캐닝
매일의 수동 순회를 모든 이랑을 덮는 지속적인 카메라 관측으로 대체합니다.
수확 전 조기 탐지
수확기에 이르러서가 아니라 그 전에, 무엇이 언제 익는지 알려줍니다.
산소 교환 모니터링
개체별 산소 교환을 추적해 작물과 온실 상태를 지속적으로 관측합니다.
질병 및 스트레스 탐지
질병의 초기 징후를 드러내, 이랑 전체를 잃기 전에 일부 개체만 조치할 수 있게 합니다.
지금 제작 중인 시제품
컨베이어 벨트와 AI 제어 로봇 암이 2~3일의 정밀 시기 안에 수확합니다. 스캐닝 플랫폼과 같은 탐지 모델로 동작하며, 현재 두 대의 시제품을 제작하고 있습니다.
| 부품 | 시제품에서의 역할 | 예상 비용 |
|---|---|---|
| 라즈베리 파이 5, 8GB | 탐지와 암 제어를 수행하는 온보드 컨트롤러 | $80 |
| 라즈베리 파이 AI HAT | 숙도 탐지를 유닛 자체에서 처리하는 신경망 가속기 | $70–130 |
| 라즈베리 파이 카메라 모듈 3 (2개) | 숙도 분류와 거리 인식을 위한 스테레오 비전 | $70 |
| 6축 암 키트, 버스 서보, 그리퍼 | 과실을 따는 수확 기구 | $260–500 |
| 서보 드라이버 · 전원 분배 보드 | 파이에서 암 서보를 구동 | $25 |
| 컨베이어 구간, 모터, 드라이버 | 수확한 과실을 암에서 떨어진 곳으로 이송 | $150–300 |
| 알루미늄 프레임 · 레일 마운트 | 유닛을 고설 재배 이랑 위에 고정 | $200–400 |
| 전원 공급 장치, 배선, 외함 | 온실 환경을 위한 전원과 방수 | $80 |
| 예비 부품, 공구, 3D 프린팅 부품 | 시험 중 교체할 서보와 그리퍼 | $150 |
| 전체 제작비 (2대 + 공용 서버) | $2,570–4,130 | |
총 예산 7,000달러 이내이며 예비 여유분이 남습니다. 명시한 부품의 참고용 소매가이며 공급업체 견적이 아닙니다.
솔직한 한계
이 유닛이 증명하는 것과 증명하지 않는 것: 탐지 모델이 실제 수확 하드웨어를 구동할 수 있음을 보여주고, 상용 시스템을 위한 학습 데이터를 만드는 것이 목적입니다. 현장용으로 내구성을 갖춘 장비는 아닙니다. 실제 배포 유닛은 한 작기 내내 무인으로 빠르고 안전하게 동작해야 하며 지원과 예비 부품이 뒷받침되어야 하므로, 상용 버전은 시제품보다 비용이 더 듭니다.
축소판이 아니라 맞춤형
그렇다고 산업용 기준에 가까운 비용이 되지는 않으며, 그럴 필요도 없습니다. 12만~25만 달러짜리 수확 로봇은 한 대가 수 헥타르의 토마토 고설 재배를 담당하는 네덜란드와 미국의 초대형 온실을 위해 만들어졌습니다. 한국의 딸기 농가는 규모가 작고 가족이 운영하며 고설 이랑에서 재배합니다. 다른 고객을 위한 다른 등급의 기계이지, 그들의 할인판이 아닙니다.
하나의 두뇌, 여러 개의 몸체
지능은 서버에 두고, 로봇은 저렴하게 유지합니다. 바이오첸자의 마이크로봇은 두뇌 없는 몸체입니다. 모터, 카메라, 그리퍼, 무선 모듈뿐입니다. 탐지와 경로 계획, 작업 배분은 스캐닝 플랫폼을 구동하는 같은 로컬 서버에서 처리하므로, 농가는 비싼 컴퓨터가 아니라 저렴한 기계를 한 대 더 들여 처리 능력을 늘립니다.
01
농장 서버
탐지 모델, 작업 대기열, 경로 계획, 기체 상태. 농장에서 판단을 내리는 유일한 컴퓨터입니다.
02
로컬 네트워크
온실 내부의 사설 무선 연결입니다. 클라우드를 거치지 않아 명령이 수 밀리초 안에 기계에 도달합니다.
03
마이크로봇
모터, 카메라, 그리퍼, 배터리, 무선 모듈. 지시를 수행하고 상태를 보고합니다. 탑재 AI는 없습니다.
비용은 몸체가 아니라 두뇌에
산업용 수확 로봇이 비싼 주된 이유는 대당 고성능 연산 장치, 센서, 컨트롤러를 따로 싣기 때문입니다. 그 비용을 하나의 공용 서버로 옮기면 로봇 한 대를 추가하는 비용은 모터와 프레임 가격에 가까워집니다.
하나의 모델, 모든 기계
판단은 서버가 하므로 농장의 모든 로봇이 같은 버전의 탐지 모델로 동작합니다. 모델을 개선하면 기체마다 펌웨어를 업데이트할 필요 없이 전체가 한 번에 개선됩니다.
농가가 직접 고칠 수 있는 구조
탑재 지능이 없는 기계는 농가가 고칠 수 있습니다. 서보를 바꾸고, 그리퍼를 교체하고, 새 프레임을 조립하면 됩니다. 교체하기 어려운 부분은 서버실을 떠나지 않습니다.
조용히 멈추지 않고 안전하게 멈춤
서버와의 연결이 끊기면 기체는 스스로 판단하지 않고 멈춥니다. 자율성을 의도적으로 기계에 분산하지 않았습니다.
리프터
수확한 상자를 재배 이랑과 선별장 사이로 옮깁니다.
1회 최대 15kg
포터
작업자가 되돌아가지 않도록 공구, 트레이, 자재를 이랑을 따라 운반합니다.
1회 최대 8kg
스카우트
고정 카메라가 멀리까지 보지 못할 때 카메라를 싣고 이랑을 주행하며 서버로 영상을 보냅니다.
카메라 및 센서 마스트
수확 암
컨베이어 위의 6축 수확 유닛으로, 서버 측 탐지 모델로 동작합니다.
과실 단위 수확
현재 실제 농장에 배포된 마이크로봇은 없습니다. 수확 암과 스카우트는 시제품으로 제작 중이며, 리프터와 포터는 설계만 완료된 상태입니다. 플랫폼 안의 기체 화면은 하드웨어보다 먼저 제어 화면을 설계하고 검토하기 위해 시뮬레이션된 원격 측정값으로 동작합니다.
범용 연산 장치
산업용 컨트롤러나 클라우드 의존 없이 라즈베리 파이 5와 AI HAT 가속기, 로컬 서버로 구성해 하드웨어 비용과 운영 비용을 모두 낮춥니다.
일반 시판 카메라
출시 시점에 전용 카메라 하드웨어가 필요하지 않습니다. 유사한 모니터링 플랫폼이 상업 배포에서 이미 쓰는 방식입니다.
지속 가능한 경쟁 우위
자체 탐지 모델과 축적되는 온실 센서 데이터는 시간이 갈수록 가치가 커집니다. 상업 배포 전에 정식 특허와 자유실시 검토를 진행할 계획입니다.