농업 생육상태도 AI로 데이터 구축한다
입력 : 2021. 02. 08(월) 18:16
문미숙기자 ms@ihalla.com
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국립경상대 등 제주 양배추·당근·무 농가 데이터 수집중
드론 영상과 지상요원 확인 자료로 상품성·수확량 예측
드론 영상과 지상요원 확인 자료로 상품성·수확량 예측
농작물의 수확량과 품질 상태를 모종 정식 후 정기적인 드론 촬영과 조사요원이 직접 확인한 데이터로 예측해보는 사업이 제주에서 추진되고 있다.
국립경상대학교는 (주)공간정보, (주)무한정보기술, 뉴레이어(주)와 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부가 후원하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 '인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업-주요 농작물 생육 이미지 데이터'를 도내 월동무, 당근, 양배추 재배 68농가에서 지난해 9월부터 2월 말까지 진행중이라고 8일 밝혔다.
AI 학습용 데이터 구축 사업은 농업, 교통, 의료 등 공공서비스 분야에서 인공지능 데이터를 구축해 여러 산업분야에 데이터경제를 가속화하기 위한 사업이다. 특히 농업분야의 경우 작물, 토양, 환경 등 다양한 변수들로 데이터 분석에 많은 시간이 소요된다는 점에서 인공지능 학습용 데이터 구축은 필수적이다.
이에 국립경상대 등 컨소시엄 업체들은 벼, 콩, 옥수수, 감자, 무, 배추, 양파, 마늘, 양배추, 당근 등의 생육 이미지 데이터를 구축하고, 인공지능을 이용해 수확량과 품질 데이터를 예측을 목표로 하고 있다.
제주에서는 양배추(애월), 당근(구좌), 무(표선) 3개 품목의 99만㎡ 재배지에서 사업을 진행중으로, 계약한 68농가의 작물 재배지에 정기적으로 드론을 띄워 영상자료 수집과 병행해 지상생육조사 인력 42명이 6개월동안 작물의 생육 이미지와 정보들을 수집중이다.
국립경상대 관계자는 "드론 촬영으로 얻어진 필지 단위 영상과 농가로부터 수집된 수확량, 품질 데이터로 인공지능 학습을 시켜 작물 수확량과 품질의 조기예측 가능성을 높여 가격 변동성에 대비한 수확 시기 결정과 국가통계조사 등에 필요한 기술을 개발하고자 한다"며 "수확량과 품질 외에도 병해충 등을 조기 진단해 생산·관리비용 절감을 목표하고 있다"고 밝혔다.
국립경상대학교는 (주)공간정보, (주)무한정보기술, 뉴레이어(주)와 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부가 후원하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 '인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업-주요 농작물 생육 이미지 데이터'를 도내 월동무, 당근, 양배추 재배 68농가에서 지난해 9월부터 2월 말까지 진행중이라고 8일 밝혔다.
AI 학습용 데이터 구축 사업은 농업, 교통, 의료 등 공공서비스 분야에서 인공지능 데이터를 구축해 여러 산업분야에 데이터경제를 가속화하기 위한 사업이다. 특히 농업분야의 경우 작물, 토양, 환경 등 다양한 변수들로 데이터 분석에 많은 시간이 소요된다는 점에서 인공지능 학습용 데이터 구축은 필수적이다.
이에 국립경상대 등 컨소시엄 업체들은 벼, 콩, 옥수수, 감자, 무, 배추, 양파, 마늘, 양배추, 당근 등의 생육 이미지 데이터를 구축하고, 인공지능을 이용해 수확량과 품질 데이터를 예측을 목표로 하고 있다.
제주에서는 양배추(애월), 당근(구좌), 무(표선) 3개 품목의 99만㎡ 재배지에서 사업을 진행중으로, 계약한 68농가의 작물 재배지에 정기적으로 드론을 띄워 영상자료 수집과 병행해 지상생육조사 인력 42명이 6개월동안 작물의 생육 이미지와 정보들을 수집중이다.
국립경상대 관계자는 "드론 촬영으로 얻어진 필지 단위 영상과 농가로부터 수집된 수확량, 품질 데이터로 인공지능 학습을 시켜 작물 수확량과 품질의 조기예측 가능성을 높여 가격 변동성에 대비한 수확 시기 결정과 국가통계조사 등에 필요한 기술을 개발하고자 한다"며 "수확량과 품질 외에도 병해충 등을 조기 진단해 생산·관리비용 절감을 목표하고 있다"고 밝혔다.
