자율주행 기술은 승용분야에서 활발하게 적용되고 있으며, 농업기계 및 상용 특장분야 등에서는 주행뿐만 아니라 노면청소, 이송 등 자율작업으로 그 영역을 확대하고 있다. 특히 농촌 인구 노령화와 일손 부족 등의 문제가 대두되고 있는 현대 농업에서 농업기계의 자율주행 및 자율작업 시스템의 적극적 도입을 검토하고 있다. 농업기계의 자율주행 기술은 전답 내에서 농작업을 진행하기 위해 작업 대상 영역에 대한 좌표 정보가 필요하다. 국내에 존재하는 전답들은 대부분 농림축산식품부에서 제공하는 팜맵 서비스를 통해 외곽 경계면의 좌표 값을 절대 좌표계로 확인할 수 있다. 하지만 전답 외곽에 둘러진 둑의 두께에 따라서 실제로 작업을 진행할 수 있는 토지의 면적이 달라지며, 수로 및 포장도로 공사 등에 의해 전답의 면적과 형태가 변하고 팜맵에 바로 등록되지 않는 경우도 존재해 자율 작업 시스템에서 바로 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 영상처리 기법으로 둑을 인식하고 팜맵 기반 외곽 경계좌표 정보를 보정하는 시스템을 개발하였다. 여러 작업에 활용되는 농업기계인 트랙터에 카메라, 라이다, GPS를 장착하여 실험을 진행하였다. 초기에 트랙터를 전답 내부에 있는 둑과 평행하게 배치한 후 자율 작업 시스템을 시작하였으며, 영상 정보와 3차원 PointCloud 정보를 캘리브레이션 하여 트랙터의 위치 기준 둑의 위치를 감지 및 외곽 경계면을 따라서 주행하였다. 이렇게 취득한 둑 인식 결과를 팜맵 기반 외곽 경계좌표 정보와 비교하며 보정을 진행해 실제 작업이 가능한 영역을 계산하였다. 작업 가능 영역은 외곽 경계 좌표의 형태로 확인하였으며, 트랙터로 해당 전답의 외곽 경계를 유인 주행하며 취득한 위치 정보와 비교하여 시스템의 성능을 검증하였다.