제주 감귤 생산량 예측도 인공지능으로
입력 : 2025. 08. 22(금) 10:46
이상민기자 hasm@ihalla.com
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AI·3D 입체모델링 접목한 예측 체계 도입
[한라일보] 제주도가 앞으로 인공지능(AI) 기술 등을 활용해 감귤 생산량을 예측한다.
제주특별자치도 농업기술원은 인공지능(AI)과 3차원(3D) 입체모델링을 접목한 감귤 생산량 예측 체계를 도입한다고 22일 밝혔다.
기존에는 조사원들이 매년 5월과 8월, 11월 세 차례에 걸쳐 320개 표본 감귤원을 방문해 화엽비(잎 1개당 꽃이 핀 비율)와 열매 수, 크기, 당도 등을 측정해 생산량과 등급별 품질을 추정하는 방식이었다.
그러나 이 방식은 사람이 직접 눈으로 확인하는 방식이다보니 오류가 발생할 가능성이 있고 또 8월 조사에서는 열매를 따서 조사하기 때문에 그 이후에 발생할 가능성이 있는 열과, 낙과 등 생육 변동성에 대해선 반영하지 못하는 한계가 있다고 도 농기원은 설명했다.
도 농기원은 이런 한계를 극복하기 위해 농업 통합 플랫폼 '제주DA(Digital Agriculture, 디지털 농업)'을 구축하는 과정에서 인공지능(AI) 기반 감귤 생산량 예측모델을 개발했다.
이 모델은 AI가 지난 10년간 축적된 감귤 관측조사 데이터와 기상청 미기상 정보, 위성 기반 식생지수(NDVI·위성이나 드론으로 촬영한 영상을 분석해 식물의 생육 상태를 수치화한 지표)를 분석·학습해 미래를 예측하는 것이다.
도 농기원은 해당 모델의 예측 정확도를 높이기 위해 화엽비와 열매 수, 크기, 재식거리, 고도 등 감귤 생육에 영향을 미치는 주요 변수들 반영했다.
또 도 농기원은 3차원(3D) 모델링 기반 조사도 도입했다. 스마트폰으로 감귤나무를 촬영해 이미지를 플랫폼에 업로드하면 40분 만에 3차원(3D) 모델이 생성되며 이를 AI가 부석해 열매 수와 크기 등이 자동으로 산출된다.
도 농기원은 이를 통해 오류 검증과 보정이 가능해지고, 폭염기 작업 부담을 줄이는 동시에 객관적이고 신뢰도 높은 데이터 확보가 가능하다고 설명했다.
김태우 농업디지털센터장은 "인공지능(AI) 기반 감귤 관측 체계는 노동 강도와 인적 오류를 줄이면서 예측 정확도를 높일 수 있다"며 "농업 디지털 전환을 통해 생산량 예측 신뢰도를 강화하고 감귤 산업 경쟁력을 한층 높여 나가겠다"고 말했다.
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제주특별자치도 농업기술원은 인공지능(AI)과 3차원(3D) 입체모델링을 접목한 감귤 생산량 예측 체계를 도입한다고 22일 밝혔다.
기존에는 조사원들이 매년 5월과 8월, 11월 세 차례에 걸쳐 320개 표본 감귤원을 방문해 화엽비(잎 1개당 꽃이 핀 비율)와 열매 수, 크기, 당도 등을 측정해 생산량과 등급별 품질을 추정하는 방식이었다.
그러나 이 방식은 사람이 직접 눈으로 확인하는 방식이다보니 오류가 발생할 가능성이 있고 또 8월 조사에서는 열매를 따서 조사하기 때문에 그 이후에 발생할 가능성이 있는 열과, 낙과 등 생육 변동성에 대해선 반영하지 못하는 한계가 있다고 도 농기원은 설명했다.
도 농기원은 이런 한계를 극복하기 위해 농업 통합 플랫폼 '제주DA(Digital Agriculture, 디지털 농업)'을 구축하는 과정에서 인공지능(AI) 기반 감귤 생산량 예측모델을 개발했다.
이 모델은 AI가 지난 10년간 축적된 감귤 관측조사 데이터와 기상청 미기상 정보, 위성 기반 식생지수(NDVI·위성이나 드론으로 촬영한 영상을 분석해 식물의 생육 상태를 수치화한 지표)를 분석·학습해 미래를 예측하는 것이다.
도 농기원은 해당 모델의 예측 정확도를 높이기 위해 화엽비와 열매 수, 크기, 재식거리, 고도 등 감귤 생육에 영향을 미치는 주요 변수들 반영했다.
또 도 농기원은 3차원(3D) 모델링 기반 조사도 도입했다. 스마트폰으로 감귤나무를 촬영해 이미지를 플랫폼에 업로드하면 40분 만에 3차원(3D) 모델이 생성되며 이를 AI가 부석해 열매 수와 크기 등이 자동으로 산출된다.
도 농기원은 이를 통해 오류 검증과 보정이 가능해지고, 폭염기 작업 부담을 줄이는 동시에 객관적이고 신뢰도 높은 데이터 확보가 가능하다고 설명했다.
김태우 농업디지털센터장은 "인공지능(AI) 기반 감귤 관측 체계는 노동 강도와 인적 오류를 줄이면서 예측 정확도를 높일 수 있다"며 "농업 디지털 전환을 통해 생산량 예측 신뢰도를 강화하고 감귤 산업 경쟁력을 한층 높여 나가겠다"고 말했다.
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