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![[데스크칼럼] 농업은 AI 시대의 마지막 현장인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623095019617570.png)
농업은 AI 시대의 마지막 현장인가 [경제일보] 농촌은 오래전부터 늙고 있었다. 도시가 그것을 외면했을 뿐이다. 농번기마다 일손이 없다고 했다. 외국인 계절근로자가 부족하다고 했다. 인건비가 올랐다고 했다. 비가 오면 사람이 없고 해가 뜨면 사람이 더 없다고 했다. 우리는 그것을 해마다 반복되는 농촌의 어려움쯤으로 여겼다. 그러나 이제는 그런 말로 넘길 수 없는 지점에 와 있다. 농촌 고령화는 농촌만의 문제가 아니다. 식량의 문제이고 지역의 문제이며 국가 산업의 문제다. 농민이 사라지면 농업도 사라진다. 농업이 흔들리면 식탁과 물가, 지역경제와 식량 안보가 함께 흔들린다. 쌀과 과일, 채소와 축산물이 식탁에 오르기까지 누군가는 땅을 갈고 씨를 뿌리고 병충해를 막고 수확해야 한다. 그 일을 할 사람이 빠르게 줄고 있다. 정부와 민간이 농업용 로봇·드론 협의체를 출범시킨 것은 그런 점에서 늦었지만 필요한 일이다. 자율주행 농기계, 농업용 로봇, 농작업 드론, 지능형 의사결정 기술을 함께 개발하겠다는 방향은 농업의 현실을 정면으로 보는 출발점이다. 이제 농업은 사람의 허리와 손끝에만 기대서는 버틸 수 없다. 사람을 기다릴 시간이 농촌에는 많지 않다. 하지만 이 문제를 단순히 로봇 몇 대, 드론 몇 대를 보급하는 일로 봐서는 안 된다. 농촌의 진짜 질문은 더 크다. 농업에 인공지능과 피지컬 AI를 결합해 차세대 농업 시대를 열 수 있는가. 농업을 고령화에 밀려나는 사양 산업이 아니라 데이터와 로봇, 센서와 자동화가 결합된 미래 산업으로 다시 세울 수 있는가. 핵심은 여기에 있다. AI는 지금까지 주로 화면 속에서 이야기됐다. 질문에 답하고 문서를 쓰고 이미지를 만들고 코드를 짜는 기술로 받아들여졌다. 그러나 농업이 요구하는 AI는 다르다. 흙을 읽어야 하고 날씨를 견뎌야 하며 작물의 상태를 판단해야 한다. 물과 비료, 방제 시점까지 결정해야 한다. 드론은 하늘에서 농지를 살피고 로봇은 땅 위에서 움직이며 AI는 그 데이터를 분석해 다음 작업을 지시해야 한다. 이것이 피지컬 AI다. 화면 안의 지능이 현실의 땅과 기계, 작물 속으로 들어오는 것이다. 농업은 피지컬 AI가 가장 절실한 현장이다. 공장 자동화는 이미 오래전부터 진행됐다. 물류센터에도 로봇이 들어갔다. 항만과 창고도 자동화되고 있다. 그러나 논밭은 여전히 사람의 노동에 크게 기대고 있다. 잡초를 뽑고 농약을 치고 과일을 따고 박스를 나르는 일은 여전히 고된 노동이다. 고령 농민에게 하루하루는 체력과의 싸움이다. 이런 현실을 그대로 두고 농업의 미래를 말하는 것은 공허하다. 드론은 방제와 파종, 생육 관찰을 바꿀 수 있다. 자율주행 농기계는 반복 작업의 부담을 줄일 수 있다. 수확 로봇과 운반 로봇은 고령 농민의 가장 무거운 노동을 덜어줄 수 있다. AI는 토양과 기상, 병해충 데이터를 분석해 언제 물을 주고 언제 약을 치고 언제 수확할지를 판단할 수 있다. 농업이 경험과 감에만 의존하던 시대에서 데이터와 알고리즘이 함께 판단하는 시대로 넘어갈 수 있다는 뜻이다. 이 변화가 성공하면 농업의 성격도 달라진다. 농업은 더 이상 노동집약 산업에만 머물지 않는다. 데이터 산업이 되고 로봇 산업이 되며 정밀기계 산업이 된다. 지역 기반 AI 서비스 산업으로도 확장될 수 있다. 농민은 단순 노동자가 아니라 데이터와 장비를 다루는 현장 운영자가 된다. 청년 세대에게도 농업은 전혀 다른 모습으로 다가올 수 있다. 물론 현실의 벽도 높다. 농업 현장은 실험실과 다르다. 논은 평평하지 않고 밭은 제각각이며 날씨는 통제되지 않는다. 도시의 시연장에서 잘 움직인 로봇이 농촌의 진흙과 경사, 습도와 먼지 속에서도 제대로 작동해야 한다. 농업용 AI는 발표장에서 똑똑한 것보다 현장에서 고장 나지 않는 것이 먼저다. 가격 역시 넘어야 할 과제다. 농가의 상당수는 규모가 작다. 고가의 로봇과 자율주행 농기계를 농민 개인이 모두 구입하기는 어렵다. 기술이 좋아도 감당할 수 없으면 혁신이 아니라 전시품에 불과하다. 정부와 지자체는 장비 보조금만 고민할 것이 아니라 공동 이용센터와 임대형 로봇 서비스, 지역 정비 인력 양성까지 함께 설계해야 한다. AI 농업은 장비 판매 사업이 아니라 현장 운영 인프라 사업에 가깝다. 데이터의 주인도 분명해야 한다. 농업 AI가 작동하려면 토양과 기상, 병해충, 생육, 수확량, 농기계 운행 데이터가 축적돼야 한다. 그 데이터는 누가 모으고 누가 활용하며 누가 이익을 얻는가. 농민의 작업 기록과 생산 정보가 기업 서버에만 쌓이고 농민에게 돌아오지 않는다면 또 다른 종속이 생길 수 있다. AI 농업은 농민을 단순한 데이터 제공자로 만들어서는 안 된다. 더 나은 판단과 더 높은 소득으로 이어져야 한다. 농업의 AI 전환은 농촌만의 문제가 아니다. 산업적 기회라는 측면에서도 의미가 크다. 농업용 로봇과 드론은 단순한 농기계 시장이 아니다. 센서와 배터리, 통신과 자율주행, 정밀제어와 클라우드, AI 모델과 정비 서비스가 결합된 종합 산업이다. 한국이 제조업과 정보통신기술을 농업 현장과 제대로 연결한다면 새로운 수출 산업으로 키울 수 있다. 고령화와 농업 인력난은 한국만의 문제가 아니다. 일본과 유럽, 중국과 동남아 역시 같은 고민을 안고 있다. 한국 농촌에서 검증된 AI 농업 모델은 해외 시장에서도 경쟁력이 있을 수 있다. 다만 농촌을 기술의 실험장으로만 바라봐서는 안 된다. 농민은 신기술을 싫어해서가 아니라 실패 비용을 감당하기 어렵기 때문에 조심한다. 한 해 농사를 망치면 다시 기회를 얻기 어렵다. 로봇이 멈추고 드론이 사고를 내고 AI 판단이 빗나가면 피해는 농민이 떠안게 된다. 그래서 AI 농업에는 성능 검증과 보험, 사고 책임, 사후관리, 교육 체계가 함께 갖춰져야 한다. 기술이 농민을 설득하려면 먼저 농민의 위험을 줄여줘야 한다. 정부의 역할도 중요하다. 협의체를 만들고 연구개발비를 지원하는 데 그쳐서는 안 된다. 현장에서 활용할 수 있는 표준을 만들고 중소기업이 참여할 수 있는 시장을 열어야 한다. 작은 농가도 쉽게 이용할 수 있는 보급 모델을 마련해야 한다. 대학과 연구기관은 논문보다 현장 성과로 평가받아야 하고, 기업은 시연 영상보다 농민의 노동을 얼마나 줄였는지로 평가받아야 한다. AI 농업의 성패는 행사장의 박수가 아니라 논밭의 변화로 판단해야 한다. 농촌 고령화는 더 이상 농촌만의 문제가 아니다. 식량 안보와 지역경제, 국가 산업 경쟁력과 직결된 문제다. 그런 점에서 농업용 로봇·드론 협의체 출범은 단순한 기술 개발 사업 이상의 의미를 갖는다. 중요한 것은 협의체의 이름이 아니다. 실제 농민의 노동을 얼마나 덜어줄 수 있는지, 소규모 농가도 부담 없이 활용할 수 있는지, 고장이 나면 즉시 지원받을 수 있는 체계를 갖출 수 있는지가 더 중요하다. 기술은 결국 현장에서 증명돼야 한다. AI와 로봇은 농민을 대체하기 위한 수단이 아니다. 더 오래, 더 안전하게, 더 생산적으로 일할 수 있도록 돕는 도구다. 농업의 미래 역시 사람을 지우는 데 있는 것이 아니라 사람의 한계를 보완하는 데 있다. 농촌은 피지컬 AI가 가장 먼저 가치를 입증해야 할 현장이다. 흙 위에서 검증되지 못한 기술은 산업이 될 수 없다. 농업의 미래는 흙을 떠나는 데 있는 것이 아니라, 흙 위에 지능을 더하는 데 있다.2026-06-23 13:32:34
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현대차·기아, 양재사옥에 로봇 3종 투입…'피지컬 AI' 실증 본격화 [경제일보] 현대자동차·기아가 서울 서초구 양재사옥에 관수·배송·보안 로봇을 투입하며 업무공간의 로봇 서비스 실증에 나섰다. 14일 현대차·기아에 따르면 양재사옥 공용공간에서 관수 로봇 '달이 가드너', 배송 로봇 '달이 딜리버리', 보안 로봇 '스팟' 등 3종의 로봇 서비스를 시작했다. 이번 로봇 배치는 임직원이 일상적인 업무공간에서 로봇 서비스를 직접 이용하도록 설계됐다. 사람이 로봇을 별도로 호출하거나 제한된 공간에서 체험하는 방식이 아니라, 로봇이 사옥 내부를 이동하며 정해진 업무를 수행하는 구조다. 달이 가드너는 사옥 내부 조경 식물에 물을 공급하는 로봇이다. 센서로 주변 공간을 3차원으로 인식하고 식물, 흙, 화단을 구분한다. 승하강과 6축 회전이 가능한 로봇팔을 통해 지정된 위치에 물을 분사할 수 있다. 주행에는 현대차·기아 로보틱스 기술인 PnD 모듈이 적용됐다. 카메라와 라이다를 결합한 센서퓨전 기술로 로비 안의 사람과 장애물을 인식하고 목적지까지 자율주행한다. 저장된 물이 부족하면 건물 급수 설비와 통신해 물을 보충하고, 남은 물은 배수하도록 설계됐다. 달이 딜리버리는 사옥 1층 카페에서 각 층 픽업존까지 음료를 나르는 배송 로봇이다. 임직원이 휴대전화 앱으로 음료를 주문하면 로봇이 이를 수령해 지정 위치까지 이동한다. 한 번에 최대 16잔까지 배송할 수 있고, 주문자 확인에는 얼굴 인식 시스템이 활용된다. 배송 로봇에도 달이 가드너와 같은 PnD 모듈과 센서퓨전 기술이 적용됐다. 사옥 내부처럼 유동 인구가 많고 이동 동선이 복잡한 공간에서 사람과 장애물을 피하며 스스로 이동할 수 있도록 했다. 보안 로봇은 보스턴 다이나믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'을 기반으로 한다. 현대차·기아 로보틱스랩이 자체 개발한 자율주행 모듈을 추가로 장착해 건물 내부를 순찰한다. 스팟은 계단이나 굴곡진 공간에서도 이동할 수 있는 플랫폼 특성을 바탕으로 사옥 보안 관리 업무에 투입된다. 현대차·기아는 로봇 운용을 위해 사옥 인프라도 바꿨다. 로봇 전용 대기 공간인 로봇 스테이션과 전용 엘리베이터를 마련했다. 배터리 잔량이 낮아지면 로봇이 스스로 충전 장소로 이동하고, 필요할 경우 엘리베이터를 이용해 층간 이동도 수행한다. 건물 출입과 인증 체계에는 얼굴 인식 시스템 '페이시'가 적용됐다. 달이 딜리버리는 페이시와 연동해 주문자를 식별한다. 별도 인증 절차를 줄여 배송 과정의 편의성을 높인 것이 특징이다. 여러 로봇을 한 번에 관리하는 통합 관제 시스템 '나콘'도 도입됐다. 관리자는 웹앱을 통해 로봇 위치와 작동 상태, 충전 정보 등을 확인할 수 있다. 로봇 활동 일정 조정과 위치 제어 등 운용 명령도 나콘을 통해 수행된다. 현대차·기아 양재사옥은 글로벌 안전규격 인증기관 유엘솔루션으로부터 로봇친화빌딩에 적합하다는 기술적 검증을 마쳤다. 로봇이 사람과 같은 공간에서 이동하고 서비스를 제공하는 만큼, 건물 인프라와 안전 체계 검증을 병행했다. 현대차그룹은 최근 로보틱스랩을 첨단차플랫폼본부 산하로 옮기며 차량·로봇·소프트웨어 개발 연계를 강화하고 있다. 차량용 자율주행, 센서, 소프트웨어 기술을 로봇 플랫폼으로 확장하려는 전략이다. 현대차·기아는 양재사옥 외부에서도 로봇 서비스 검증을 이어가고 있다. 서울 성수동 '팩토리얼 성수'와 한림대학교 병원 등에 달이 딜리버리를 투입해 사람이 많은 복합공간과 의료시설에서 배송 로봇 운용 경험을 쌓고 있다. 박민우 현대차·기아 AVP본부장 사장은 "사람과 로봇이 공존하는 공간에서 업무를 수행하며 자연스럽게 로봇 기술 경쟁력을 체감할 수 있다"며 "로보틱스 기술을 기반으로 로봇이 편리함을 제공하는 공간을 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-05-14 14:37:27
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설계·시공·관리 모두 허술…오산 보강토옹벽 붕괴 원인 드러나 [이코노믹데일리] 지난해 7월 집중호우 당시 발생한 경기 오산시 가장동 보강토옹벽 붕괴 사고는 자연재해라기보다 설계·시공·유지관리 전 단계의 부실이 누적된 인재였던 것으로 조사됐다. 국토교통부는 중앙시설물사고조사위원회 조사 결과를 통해 보강토옹벽 내부로 유입된 빗물이 제대로 배수되지 않으면서 수압이 증가해 붕괴로 이어졌다고 26일 밝혔다. 사고 직전 시간당 39.5㎜에 달하는 집중호우가 배수 불량 상태와 겹치며 구조물에 급격한 부담을 준 것으로 분석됐다. 조사에 따르면 옹벽 상부 배수로와 포장면 균열을 통해 빗물이 지속적으로 유입됐고 뒤채움재가 약화되면서 상단에 설치된 L형 옹벽이 침하했다. 이 과정에서 포장면 땅꺼짐과 균열이 발생했고 수압 증가를 견디지 못해 최종 붕괴로 이어졌다. 설계 단계에서는 복합 구조에 대한 위험도 분석과 배수 설계가 충분히 이뤄지지 않았다. 뒤채움재 품질 기준도 명확하지 않았다. 시공 과정에서는 세립분이 많은 흙이 뒤채움재로 사용돼 배수가 원활하지 않았고 자재 변경 승인과 품질시험 이행 여부도 불분명했던 것으로 조사됐다. 준공 도면에는 설계 변경 사항이 제대로 반영되지 않았으며 감리·감독 역시 이를 걸러내지 못했다. 유지관리 단계의 문제도 드러났다. 해당 시설물은 2011년 준공됐지만 관리 주체가 2017년에야 인계됐고 2023년 개통 전까지 시설물통합정보관리시스템(FMS)에 등록되지 않아 법정 안전점검 대상에서 빠져 있었다. 과거 동일 시공 구간에서 두 차례 옹벽 붕괴가 있었고 2023년 정밀안전점검에서도 배수 불량과 배부름 현상이 지적됐으나 실질적인 보완 조치는 이뤄지지 않았다. 사고 직전 제기된 붕괴 우려 민원 역시 적극적으로 대응되지 않은 것으로 확인됐다. 사고 구간은 2023년과 2025년 정밀안전점검에서 모두 B등급을 받았지만 핵심 자료 부족으로 육안 위주의 점검이 이뤄진 한계가 있었다는 지적도 나왔다. 조사위는 구조 평가 기준 자체의 보완 필요성을 언급했다. 국토부는 이번 사고를 계기로 보강토옹벽 위에 L형 옹벽이 설치되는 복합 구조에 대한 설계·시공 기준을 구체화하고 배수시설 기준을 강화할 방침이다. FMS 미등록 시설에 대한 점검과 제재를 강화하는 한편 전국 복합 구조 보강토옹벽을 대상으로 전수조사와 특별점검도 실시할 계획이다. 권오균 사조위 위원장은 “이번 사고는 건설 프로세스 전반에서 발생한 총체적 부실의 결과다”라며 “유사한 사고가 반복되지 않도록 관계기관의 철저한 대책 이행이 필요하다”고 지적했다.2026-02-26 16:32:06
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