과실 솎음 로봇 시장 규모 및 점유율 2026-2035

과일 솎음 로봇 시장 규모

과일 솎음 로봇 시장 규모는 2025년 65.7백만 미국 달러로 평가되었으며, 2026년 78.8백만 미국 달러에서 2035년 3.245억 미국 달러로 확대될 전망이며, 17% CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

솎음은 부정확한 제거 결정이 수확량을 감소시키거나 과실 크기 조정에 필요한 착과량을 변경할 수 있기 때문에 특히 까다로운 자동화 작업입니다. 이는 광범위한 경작지 자동화와는 다른 상용 제안을 만듭니다. 농민들은 단순히 트랙터 작업 시간을 대체하는 것이 아니라 짧은 계절 기간 동안 선택적 개입을 구매하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 노동력 부족으로 인해 기계화를 추진하려는 강한 동기가 생깁니다. 미국 고용주들은 2024 회계연도에 약 385,000명의 H-2A 인력을 요청했으며, 이는 2005 회계연도의 48,000명과 비교하여 노동집약적 농업에서 공식적인 계절 노동 채널에 대한 의존도가 증가하고 있음을 보여줍니다.^{[1]USDA Economic Research Service, Farm Labor, ers.usda.gov} 미국의 과실 및 견과류 생산에서 노동력은 2017년 운영 비용의 38.5%를 차지했으며, 이는 노동력 가용성과 임금 상승이 과수원 수준의 장비 결정에 중요한 영향을 미치고 있음을 의미합니다.

대응 가능한 시장은 광범위하게 성숙하기보다는 초기 상용 단계에 있습니다. 국제로봇연맹(International Federation of Robotics)은 2023년 전 세계적으로 약 20,000대의 농업용 전문 서비스 로봇이 판매되었으며, 이는 전년 대비 21% 증가했다고 기록했습니다. 이는 광범위한 포장 로봇 공급 기반의 유용한 지표이지만, 과일 솎음 로봇 판매량으로 해석해서는 안 됩니다. 특용 작물 지표형 로봇에 대한 연구에 따르면 수확이 솎음이나 가지치기보다 훨씬 더 많은 개발 활동의 대부분을 차지하고 있으며, 현장 검증은 많은 과수원 시스템의 제한 요소로 남아 있습니다.^{[2]National Library of Medicine, Review of Specialty-Crop Ground Robots: Research Development and Field Validation Challenges, pmc.ncbi.nlm.nih.gov} 따라서 이 전망은 전체 농업 로봇에 대한 수요가 아니라 신뢰할 수 있는 착과량 결정, 계절 서비스 역량 및 과수원 운영과의 실질적 통합에 따라 달라집니다.

이 전망은 또한 농민들이 구매하는 것의 변화를 암시합니다. 초기 도입자들은 과수원 특정 성능을 검증하기 위해 완전한 플랫폼을 인수할 가능성이 높은 반면, 이후 도입은 점점 더 모듈식 도구, 개조 가능성 및 협력 접근을 선호합니다. 이러한 전환은 대응 가능한 기반을 확대하지만 인터페이스 호환성, 농학적 보정 및 현지 서비스의 중요성을 높입니다. 재배 품종 및 수관 시스템 전반에 걸쳐 반복 가능한 결과를 문서화할 수 있는 공급업체는 자율 항법만을 입증하는 공급업체보다 더 견고한 위치를 가져야 합니다.

주요 성장 요인

농업 부문의 노동 부족

과수원 열매솎기는 노동 수요를 짧은 기간에 집중시키므로, 놓친 작업을 시즌 후반에 추가 인력으로 회복할 수 없습니다. 유럽도 유사한 구조적 제약에 직면해 있습니다. 농업 노동력(연간 근무 단위로 측정)은 2010년 약 12.5백만에서 2020년 9.1백만로 감소했습니다.^{[3]Eurostat, Agricultural Labour Force Statistics, ec.europa.eu} 재배자 입장에서 관련 비교는 로봇의 구매 비용뿐 아니라 개화기와 열매솎기가 발생해야 하는 시점에 인력의 가용성, 임금 비용, 감독 부담입니다.

노동 압박은 인간의 감시가 여전히 필요한 곳에서도 헥타르당 반복적인 선택 및 제거 행동의 수를 줄이는 시스템을 선호합니다. 이는 또한 계약업체가 교육받은 운영자와 플랫폼을 열매솎기 기간 동안 여러 과수원에 배치할 수 있으므로 서비스 지향적 배치를 지원합니다. 가장 강한 수요 신호는 임금이 낮지만 조직화된 계절 인력이 쉽게 이용 가능한 지역보다 과수원 노동이 비싸고 일정을 짜기 어려운 지역에서 나타나야 합니다.

정밀농업에 대한 수요 증가

정밀농업은 열매솎기 로봇에 노동 대체만의 광범위한 운영 근거를 제공합니다. 로봇은 작물 부하 결정을 위치 특정 센싱과 연결하여 어느 가지 또는 구역이 처리되었는지를 기록할 수 있습니다. OECD 분석은 농업 디지털화의 핵심 제약으로 농장 이질성, 연결성, 기술, 상호 운용성, 데이터 거버넌스를 식별합니다.^{[4]OECD, Digitalisation and Innovation in Food and Agriculture, oecd.org} 그러한 제약은 또한 가치 제안을 정의합니다. 로봇은 센싱을 고립된 데이터 스트림을 추가하기보다는 기존 과수원 관리 관행에 맞는 개입으로 변환해야 합니다.

비전 기반 시스템은 카메라와 깊이 센싱이 구조화된 과수원 열에서 선택적 표적화를 지원할 수 있으므로 현재 매출을 주도합니다. 그러나 잎사귀, 조명, 개화 밀도, 과실 단계 변동이 기존 이미징을 복잡하게 할 때 거짓 결정을 줄이기 위해 라이다 및 초분광 시스템의 더 빠른 장기 성장을 반영합니다. 상업적 기회는 단순히 높은 센서 함량이 아니라 통과당 낮은 농학적 불확실성입니다.

정부 이니셔티브 및 보조금

공공 자금은 현장 검증의 기술적, 재정적 위험을 줄입니다. 유럽 위원회의 AgRibot 프로젝트는 2024년 11월부터 2028년 10월까지 4년간 진행되고 유럽 전역의 6개 로봇 시스템을 포함하는 Horizon Europe의 4.97백만 유로를 받았습니다. 이러한 프로그램은 직접적으로 열매솎기 시스템 매출을 창출하지 않지만 초기 단계 공급업체에게 비용이 많이 드는 테스트, 안전 개발, 재배자 시연 자금을 지원합니다.

EU 농장에서 식탁으로 전략은 화학 살충제 사용 및 위험의 50% 감소와 더 위험한 살충제 사용의 50% 감소를 2030년까지 요구합니다. 화학 열매솎기 제제를 구체적으로 규제하지 않습니다. 그 관련성은 간접적입니다. 전략은 농학적으로 적절한 곳에서 기계적 열매솎기의 전략적 사례를 개선할 수 있는 표적화되고 저투입 작물 관리 관행에 대한 광범위한 정책 선호를 강화합니다.

주요 제약 요인

캐노피 유형별 예측 불가능한 착과 결과

선택적 착과는 시스템이 목표를 식별하고 작물 상태를 판단한 후 남겨둔 과실, 신초 또는 인접한 화군에 손상을 입히지 않고 접근할 수 있어야 합니다. 나무 구조, 품종, 광 조건 및 훈련 시스템의 변동성은 통제된 시험에서 달성한 결과를 무효화할 수 있습니다. 과수원 로봇공학에 대한 학술 검토는 계속해서 실험실 성능과 견고한 현장 운영 간의 격차를 중요한 개발 과제로 지적하고 있습니다.

이러한 제약 요인은 플릿 표준화를 억제합니다. 공급업체는 한 가지 사과 구조에서의 성능을 증명할 수 있지만, 다른 품종이나 과수원 시스템에는 별도의 데이터 수집, 동작 계획 수립 및 구동 설정이 필요할 수 있습니다. 그 결과 발생하는 커미셔닝 부담으로 인해 기술적으로 능력 있는 플랫폼이 협동조합, 유통업체 또는 서비스 공급자가 설치 기반 전체에 걸쳐 캘리브레이션 비용을 분산하지 않는 한 소규모 재배자에게는 경제적이지 않을 수 있습니다.

상호운용성 및 표준화 격차

이 시장은 이동식 베이스, 센서, 로봇팔, 엔드이펙터, 농장 관리 소프트웨어 및 계절별 서비스 운영을 결합합니다. 이러한 요소들은 종종 다양한 공급업체에서 조달되며 서로 다른 인터페이스를 사용합니다. 농업 디지털화에 관한 OECD의 작업은 상호운용성 부족과 불충분한 디지털 인프라가 데이터 기반 농업 기술의 확대를 억제할 수 있음을 강조합니다. 착과의 경우 결과는 실질적입니다. 재배자는 다른 플랫폼으로 이전할 수 없거나 기존 기록 및 작업 계획에 통합될 수 없는 경우 부착물이나 센싱 업그레이드를 구매하기를 주저할 수 있습니다.

상호운용성은 엔드이펙터가 더 큰 수익 풀이 될수록 특히 중요합니다. 폐쇄형 시스템은 단기적으로 공급업체 마진을 보호할 수 있지만, 낮은 자본 도입을 가능하게 하는 개조 시장을 제한합니다. 안전한 기계 인터페이스, 문서화된 데이터 교환 및 정비 가능한 도구 체인을 제공하는 공급업체는 로봇 스택의 모든 측면을 표준화할 필요 없이 이러한 마찰을 줄일 수 있습니다.

이는 또한 정책 및 노동 주도 요인의 효과를 완화합니다. 보조금은 시험을 가속화할 수 있고 노동 부족은 테스트 의지를 높일 수 있지만, 둘 다 잘못된 착과 결정의 비용을 제거하지 못합니다. 따라서 도입은 불균등하게 진행되어야 하며, 구조화된 포도 및 기타 정형 생산 환경의 특성화된 배나 사과 재배에서 집중적인 이득을 얻은 후 이질적인 과수원 시스템 전반에 걸쳐 더 광범위한 배포가 이루어져야 합니다.

과실 착과 로봇 시장 부문 분석

컴포넌트 유형

로봇은 2025년 시장 수익의 45.1백만 미국 달러 또는 68.6%을 차지했으며, 2035년까지 2.048억 미국 달러에 도달할 것으로 예상되며 16% CAGR입니다. 자율 이동 로봇은 이동성, 전력, 항법, 센싱 및 조작 인프라를 결합하기 때문에 주요 수익 원천입니다. 정주식 갠트리 시스템은 반복성이 낮은 이동성을 보완하는 엄격하게 제어된 레이아웃에 적합하지만, 원격 조작 로봇은 재배자 수용이 인간 판단 유지에 달려 있는 중간 경로를 제공합니다.

엔드-이펙터 도구 및 조작 장치는 2025년에 20.6백만 미국 달러을 창출했으며, 2035년까지 1.197억 미국 달러에 도달할 전망이며, 18.9% 연평균성장률(CAGR)로 확대될 것으로 예상됩니다. 전정 가위, 전정 톱, 진공 전정 도구, 루퍼 부착물, 헤지 트리머 및 파지 도구를 통해 로봇 베이스의 전체 비용을 복제하지 않으면서 작업별 구성을 가능하게 합니다. 과거 산업용 로봇 분석에 따르면 로봇 암 끝부분 도구는 로봇 시스템 가치의 약 12%를 차지하는 것으로 추정되었으며, 이는 모바일 플랫폼이 초기 자본 지출을 담당하더라도 도구 선택이 상업적으로 중요할 수 있는 이유를 보여줍니다.^{[5]McKinsey & Company, Human + Machine: A New Era of Automation in Manufacturing, mckinsey.com} 과일 솎음에서는 더 빠른 도구 성장이 개조 가능성 및 작물 단계와 수관 기하학에 맞는 제거 방법의 필요성을 반영합니다.

최종 용도

농업 협동조합은 2025년 20백만 미국 달러로 최대 최종 용도 부문을 차지했습니다. 공동 조달 및 운영 구조를 통해 플랫폼 사용을 회원 농장 전체에 배분할 수 있으며, 이는 솎음 시기가 짧고 자본 사용이 계절적일 때 가치가 있습니다. 기업 농업 기업은 18.9백만 미국 달러로 뒤를 이었으며, 과수원 관행을 표준화하고, 기술 직원을 배치하고, 여러 지역에 걸쳐 성과를 평가할 수 있는 능력을 갖추었습니다.

개별 농부는 2025년 16.9백만 미국 달러를 차지했습니다. 이들의 채택은 저비용 도구, 자금 조달, 지역 서비스 및 공유 플랫폼 접근성에 더 크게 좌우됩니다. 연구 기관 및 대학은 8.5백만 미국 달러를 창출했으며, 이는 초기 단계 시장에서 시험 및 기술 검증의 중요성을 반영합니다. 계속되는 연구 수요와 성장하는 상용 설치 기반이 함께 존재하기 때문에 예상되는 점유율은 2035년까지만 약간만 변합니다.

배 과일은 상업적 학습의 기반으로 남을 것이지만, 시장의 성장률은 감지 및 작동이 과도한 맞춤 엔지니어링 없이 감귤류, 핵과, 베리 및 포도로 전이될 수 있는지에 따라 점점 더 달라집니다. 초분광 및 라이다 성장은 그러한 요구를 포착합니다. 고급 감지의 가치는 센서를 추가하는 것이 아니라 작물별 모호성을 줄이는 데 있습니다. 협동조합 및 기업 운영자는 면적을 통합하고, 기술 능력을 확보하고, 계절적 사용률을 조정할 수 있기 때문에 이러한 전환을 가속화할 수 있도록 위치하고 있습니다.

과일 솎음 로봇 시장 지역별 분석

유럽은 2025년에 25.2백만 미국 달러로 평가된 가장 큰 지역 시장이며, 17.2% CAGR로 2035년까지 1.262억 미국 달러에 도달할 전망입니다. 독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아가 핵심 국가 범위를 구성합니다. 유럽은 전문화된 과수원 및 포도원 장비 공급업체와 농업 자동화에 대한 정책 지원을 결합하고 있습니다. 지역의 노동력 감소는 선택적 자동화의 경제적 타당성을 강화하고 있으며, AgRibot 프로그램은 유럽 조건 전반에 걸친 테스트를 지원하는 현장 개발 메커니즘을 제공합니다. 스페인과 이탈리아는 더 넓은 과일 및 포도원 응용 분야와 특히 관련이 있고, 독일과 프랑스는 장비 개발 및 초기 도입 시장으로서의 중요성을 유지하고 있습니다.

북미는 2025년에 20.9백만 미국 달러을 창출했으며, 2035년까지 99백만 미국 달러에 도달할 전망입니다. 미국이 지역 수요의 우위적 점유율을 차지하고 있으며, 캐나다는 원예 연구 및 과수원 생산을 통해 기여하고 있습니다. 지역의 노동력 제약은 H-2A 모집 의존성 증가와 과실 및 견과류 생산의 상대적으로 높은 노동 노출로 강화되고 있습니다. 단기 상업적 기회는 재배자가 로봇을 반복되는 계절 노동 비용과 직접 비교할 수 있고 과수원 규모가 전담 서비스 또는 플릿 모델을 지원하는 경우에 가장 강합니다.

아시아 태평양은 가장 빠르게 성장하는 지역으로, 2025년 12.5백만 미국 달러에서 2035년 75백만 미국 달러로 19.3% CAGR로 확대될 전망입니다. 중국, 일본, 인도, 호주, 한국이 범위에 포함됩니다. 이 지역의 성장은 스마트 팜 투자, 산업 자동화 능력, 노동 효율적인 원예에 대한 확대되는 필요성의 혼합을 반영합니다. Kubota의 2024 CES 컨셉은 6개의 독립적인 구동 모터와 AI 통합을 갖춘 완전 전기 자동주행 농업용 차량을 선보였지만, 상업용 솎음 로봇보다는 일반 농업 컨셉이었습니다.^{[6]Kubota Corporation, Kubota at CES 2024 – Autonomous Agricultural Vehicle Concept, kubota.com} 중국의 규모, 인도의 성장하는 스마트 팜 잠재력, 호주 원예가 직면한 노동력 제약이 이 지역의 높은 예측 성장률에 기여합니다.

라틴 아메리카는 2025년 3.7백만 미국 달러에서 2035년 14.9백만 미국 달러로 14.7% CAGR로 성장할 전망입니다. 브라질, 멕시코, 아르헨티나가 명시된 국가 범위를 구성합니다. 채택은 선택적일 가능성이 높으며, 수출 지향적 원예와 집중된 면적 전체에 걸쳐 로봇을 활용할 수 있는 사업자를 선호할 것입니다. 멕시코의 예상 지역 점유율은 예측 기간 동안 상승하는 반면, 브라질은 감귤류 및 대규모 상업 생산에 있어 중요성을 유지합니다. 주요 채택 제약은 농학적 타당성이 아니라 초기 단계 시스템의 위험을 줄일 수 있는 현지 유통, 서비스 및 금융 안배의 가용성입니다.

중동 및 아프리카는 2025년 3.7백만 미국 달러을 창출했으며, 10.1% CAGR로 2035년 14.9백만 미국 달러에 도달할 전망입니다. 남아프리카공화국, 사우디아라비아, UAE가 명시된 시장 범위를 구성합니다. 남아프리카공화국의 수출 원예는 가장 명확한 과수원 기반 사용 사례를 제공하며, 사우디아라비아와 UAE는 투자 주도형 스마트 농업 기회를 제공합니다. 그러나 더 작은 주소화 과수원 면적, 기후 운영 요구사항, 제한된 현지 서비스 인프라는 지역 성장률을 전 지구적 평균 이하로 유지합니다.

지역별 계층 구조는 또한 서비스 과제를 노출합니다. 과실 솎음 로봇은 좁은 작물 개발 기간 동안에만 가치가 있으므로, 가동 중지 시간, 운송, 보정, 지역 기술 지원이 연간 이용률 지표보다 더 중요할 수 있습니다. 유럽과 북미는 가까운 시일 내에 특화된 배포 네트워크를 지원하기 위해 더 잘 위치하고 있습니다. 라틴 아메리카와 중동 및 아프리카는 절대적 수치로 성장할 수 있지만, 공급업체는 이들 지역이 광범위한 원예 잠재력을 지속적인 수요로 전환하기 전에 현지화된 서비스 모델과 작물별 검증이 필요합니다.

과실 솎음 로봇 시장 점유율 및 경쟁 구도

시장은 매우 분산되어 있습니다. PeK Agroline은 2025년 수익의 3.5%을 차지한 것으로 추정되며, Pellenc SA가 3.1%, Infaco가 2.4%을 차지했고, 다른 공급업체가 91.0%를 차지했습니다. 이러한 점유율은 솎음 관련 수익에만 적용됩니다. PeK Agroline의 Slopehelper는 GNSS 의존성 없이 작동하도록 설계된 자율형 완전 전기 과수원 및 포도원 플랫폼입니다.^{[7]PeK Agroline, PeK Agroline Autonomous Farm Robots for Orchards & Vineyards, pek-agrobot.com} 시장에 대한 이 플랫폼의 관련성은 수확 처리량보다는 솎음 호환 배포를 포함한 전문화된 과수원 작업을 지원하는 플랫폼의 능력에 달려 있습니다.

Pellenc와 Infaco는 전체 기업 수익이 아닌 솎음 호환 도구 및 로봇 장비의 부분적 할당을 통해 참여합니다. Pellenc의 RX-20은 13~24시간의 작동 자율성을 갖춘 완전 자율형 하이브리드 구동 포도원 크롤러입니다.^{[8]Pellenc, RX-20 Autonomous Vineyard Robot, pellenc.com} Infaco의 F3020은 안전 시스템이 있는 전문 전기 가지치기 가위로, 솎음 워크플로우에 통합될 수 있는 동력 정밀 도구의 유형을 보여줍니다. 두 회사의 전체 수익을 과실 솎음 로봇 수익으로 취급해서는 안 됩니다.

나머지 회사 범위는 신흥 솎음 전문가, 인식 공급업체, 수확 로봇 개발사, 인접 자율 장비 회사들의 혼합을 나타냅니다. Aigritec은 사과 솎음 및 과수원 관리를 위한 AI 및 로봇 공학을 개발합니다. Matagritech은 정밀 레이저 기술 기반의 자율형 솎음 로봇을 개발 중이며, Finite Robotics는 로봇식 사과 과실 솎음을 핵심으로 삼고 2026년 함대 배포를 표시했습니다. Robotic Perception은 기술 준비 수준 5에서 보고된 기술을 포함하여 포도원 로봇 공학 역량과 AI 기반 감지를 제공합니다. Vision Robotics Corp은 과수원 로봇 공학 업무 중 사과 솎음을 명시하지만, 그 포도넝쿨 가지치기 로봇은 상업 전 단계입니다. 이러한 회사는 현재 수익 리더와 동등한 것이 아니라 향후 경쟁에 대한 예상 기여자로 보아야 합니다.

여러 명명된 회사는 과수원 자동화와 상업적으로 관련이 있지만 시장의 솎음 수익 범위 외부에 있습니다. Tevel은 과일 수확용 비행 자율 로봇을 운영하며 Unifrutti와의 칠레 사과 수확 파트너십을 가지고 있습니다.

Dogtooth Technologies는 딸기 수확에 집중하며, 다섯 번째 세대 시스템이 고객 현장에 배치되어 있습니다. Harvest CROO Robotics는 자율형 딸기 수확 장비를 개발하고 있으며, Agrobot, FFRobotics, Fieldwork Robotics, Ripe Robotics, Robotics Plus 역시 승인된 기업군 내에서 수확 중심으로 운영되고 있습니다. 이들의 수확 매출은 과실 솎음 로봇 시장 추정치에서 제외됩니다.

CNH Industrial, Kubota Corporation, Naïo Technologies, VitiBot, Organifarms는 직접적인 솎음 매출 기여자가 아닌 인접 기업들입니다. CNH는 2025년 Advanced Farm Technologies의 자산 및 지적재산권을 인수했으며, 이 거래는 자율형 수확 기술에 중점을 두었습니다. Naïo의 2025년 재정 구조 조정 및 운영 재초점은 포도원 및 열 재배 작업 중심이며 솎음 작업이 아닌 Ted와 Oz 로봇에 관한 것입니다. VitiBot은 자율형 포도원 장비를 개발하고 있으며 2025년 6.56백만 유로 의 매출을 기록했으나, 제품 범위가 과실 솎음이 아니기 때문에 매출이 포함되지 않습니다. Kubota의 자율형 차량 작업과 Organifarms의 원예 기술은 마찬가지로 적격 솎음 매출이 아닌 인접 역량을 나타냅니다.

경쟁 우위는 작물별 성능, 부착 호환성, 솎음 기간 중 서비스 가능성에 대한 증거에 달려 있습니다. 낮은 집중 비율은 전문 기업들을 위한 여지를 남기고 있지만, 이는 또한 이전의 상용화 전 시스템이 신뢰할 만한 현장 성과를 입증하거나 기존의 과수원 장비 공급업체가 공구 포트폴리오를 확대함에 따라 시장 점유율이 빠르게 변할 수 있음을 의미합니다.

최근 산업 동향

• 2025년 4월, AgRibot 컨소시엄은 4년 프로그램에 걸쳐 유럽 전역에 6개의 로봇 시스템을 개발 및 배치하기 위한 4.97백만 유로 Horizon Europe 프로젝트를 발표했습니다.
• 2025년 4월, Harvest CROO Robotics는 B8 딸기 수확기가 인간 수확자와 비슷한 수준의 성능에서 상업적 타당성을 입증했다고 밝혔습니다. 이 회사는 또한 NVIDIA 하드웨어로 인한 시각 처리에서 200배의 개선을 기록했습니다.
• 2025년 5월, CNH Industrial은 2024년 워싱턴 수확 중 시험 배치되었던 자율형 수확 기술 개발업체인 Advanced Farm Technologies의 지적재산권 및 자산을 인수했습니다.
• 2025년 6월, Naïo Technologies는 2024년 2.4백만 유로 의 매출을 보고한 후 사법적 회생에 진입했으며, 이후 재정 구조 조정은 새로운 경영진 하에서 재출범을 지원하기 위해 6.4백만 유로 를 가져왔습니다.
• 2025년 12월, Agreenculture는 농업 자율성 기술 및 자율성 키트 배치를 추진하기 위해 Series A 펀딩에서 6백만 유로 를 조성했습니다.
• 2026년 4월, Fieldwork Robotics는 라즈베리 수확 로봇을 서비스로 확대하고 2027년부터 호주 시험을 준비하기 위해 3백만 영국 파운드 펀딩(이 중 2.2백만 영국 파운드 지분 라운드 포함)을 발표했습니다.