[KSAM 농업용 로봇 경진대회] 대상 팀의 생생한 대회 도전기

안녕하세요!

 

링커리어 콘텐츠 에디터 25기 김하린입니다. 🙇‍♀️

인공지능이 발달함에 따라 농업용 로봇의 발전도 급속도로 성장하고 있습니다.

따라서 오늘은 조금 색다른 농업용 로봇 경진대회 인터뷰를 가지고 왔습니다.

 

한국 농업기계학회에서 주최하는 KSAM 농업용 로봇 경진대회의 이모저에 대해서 알아볼까요 ?? 🤖

 

 

KSAM 농업용 로봇 경진대회에서 무려 대상을 수상한 경북대학교 ANEI 팀의 구성원과 함께한 인터뷰, 시작해봅시다! 

 

 

 

 

 

Q1. 자기 소개 부탁드립니다.

 

안녕하세요. 저는 경북대학교 농업생명과학대학 스마트생물산업 기계공학과 3학년에 재학중입니다.

저희 팀은 이번 KSAM 농업용 로봇 경진대회에서 대상을 수상하였습니다. 

 

 

 

 

 

 

Q2. KASM 농업용 로봇 경진대회가 무엇인가요?

 

KASM 농업용 로봇 경진대회는 한국 농업기계학회에서 주최하는 첨단 기술과 스마트 농업 기술 발전을 위해

개최된 대회입니다. 대회는 자율 주행 로봇이 스마트 온실 내 가치가 떨어지는 농작물의 위치와 개수를 파악하고,

본부를 복귀하여 해당 정보를 중앙 서버로 전송하는 시나리오를 기반으로 진행됩니다.

 

이 과정에서 로봇은 주변 환경(작물, 과실, 장애물 등)과 작업 경로를 인식하여 상황에 따라 자동으로 주행을 제어하고

경로를 수정하도록 하는 대회입니다.

 

 

 

 

 

 

Q3. 지원하게 된 동기는 무엇인가요?

 

저는 평소에 인공지능 연산과 로봇의 연계성에 대해서 관심이 많았습니다. 또한 저는 현재 학부연구생으로써

'농업 인공지능'과 관련된 연구실에서 연구를 하고 있습니다. 더불어 저희 과에서 KSAM 농업용 로봇 경진 대회는 가장

주축이 되는 대회로 알려져 있습니다. 따라서 본 대회는 전국의 동일 전공 및 유사 전공 2,3학년 재학생들이 높은

비율로 참가하는 대회이기에 지원하게 되었습니다.

 

 

Q4. 준비하는 과정에서 어려움은 없었나요?

 

우선 가장 어려웠던 점은 과실 객체 인식의 높은 정확성과 더불어 로봇과 컴퓨터 간의 연산 처리 속도였습니다.

대회 당시 현장에서는 와이파이 통신이 불가능하다고 사전에 공지를 받았고, 이에 따라서 대처 방식을 준비하는

과정에 조금 까다로웠습니다. 객체 인식 모델을 만들고 이를 컴퓨터에 탑재한 뒤 로봇의 연산이 빨라지기 위해서는

경량화하는 작업이 필수라는 것을 깨달았습니다. 따라서 딥러닝 컴퓨터와 연결해 어디서나 배포될 수 있는

경량화된 모델을 만들어냈습니다.

 

 

 

 

 

 

Q5. 준비기간 및 과정에 대해서 설명해 주세요.

 

 

대회는 1차 예선과 2차로 나뉘어져 있습니다. 

1차 예선에서는 간단하게 우리 팀이 로봇을 어떻게 구성할 건지 하드웨어적, 소프트웨어적으로 계획서를 

제출하였습니다. 또한 제작의 현실성에 대해서 심사위원 앞에서 5분 PT 발표를 하였습니다.

예선 통과 이후에는 전주 농업과학원에서 ROS 교육을 받았습니다.

 

2차에서는 주최 측에서 제공받은 로봇을 통해 인공지능 모델을 구성하는 식으로 대회를 준비하였습니다.

인공지능 모델을 구성하는 과정은 저희 팀이 과수원 내에서의 로봇의 행동에 대한 최적 시나리오를 짰고,

파이썬 코드로 구성하는 작업을 거쳤습니다.

 

 

 

 

 

Q6. 나만의 수상 팁이 있나요?

 

가장 중요한 것은 미리미리 준비하는 것이라고 생각합니다. 대회 특성상 본선 진행 시기가 중간고사 기간 바로 다음 

날이었습니다. 학교마다 중간고사 기간은 조금씩 다르겠지만, 거의 대부분의 학교가 중간고사 바로 다음날 본선이 

진행되어 많은 불편함을 호소하였습니다. 따라서 저희 팀은 예산 통과 다음날부터 주에 3-4번씩 밤샘 미팅을 

진행하여 물리적인 시간을 많이 투자하기 위해 노력하였습니다.

로봇은 알고리즘 및 모델이 완벽하더라도 어떤 날은 인식이 안 되고, 작동조차 되지 않는 등 아주 예민한 기계입니다.

저희 팀은 물리적 시간을 가능한 많이 투자하면서 수십 개의 오류 가능성을 발견하여 사전에 모두 대비하였습니다.

이런 저희 팀의 자세는 정말 많은 도움이 되었습니다.

 

 

Q7. 예비 지원자들을 위한 꿀팁을 알려주세요.

 

학부 2학년 때 지원해서 참가하는 것을 추천드립니다. 그리고 인공지능이나 ROS 교육을 미리 수강하시면

대외 참가 및 진행에 있어서 매우 편리합니다. 본 대회는 다른 대회보다 더 미리 준비하는 것을 추천드립니다.

 

 

 

 

 

 

지금까지 KSAM 농업용 로봇 경진대회 대상 팀 구성원의 인터뷰였습니다.

여러 가지 많은 좋은 이야기와 조언을 해주신 경북대학교 스마트생물산업기계공학과 인터뷰이님에게 

감사의 말씀을 드립니다 💙

 

혹여나 해당 대회에 참가하고자 하시는 분들에게 본 게시글이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

여러분의 도전을 응원하겠습니다.

 

읽어주셔서 감사합니다 !! 🙇‍♀️♥️