▲ 드론·인공지능 활용 농업관측 기반 마련…선제적 수급관리 지원

[더뉴스코리아=홍명규 제주지사장] 제주특별자치도 농업기술원은 드론과 인공지능(AI) 영상분석을 활용해 제주 주요 월동채소의 재배면적을 추정하고 생산량을 예측할 수 있는 제주형 농업관측 기반을 마련했다.

농업디지털센터는 지난 15일 농업디지털센터에서 유관기관 등 관계자 20여 명이 참석한 가운데 ‘제주형 농업관측연계 서비스 구축’ 사업 최종보고회를 열고 주요 성과와 향후 운영방안을 공유했다.

이번 사업은 제주 주요 농작물의 재배면적과 생산예상량을 체계적으로 파악하고, 농업 데이터를 분석해 농산물 수급관리에 활용할 수 있는 제주형 농업관측 기반을 마련하기 위해 추진됐다.

지난해 6월부터 올해 9월까지 16개월간 총 13억 원을 투입해 △드론 조사·관제 및 영상데이터 분석 △인공지능(AI) 기반 작물 식별 및 재배면적 산출 △월동채소 생산예측모형 개발 △농업관측 정보의 제주DA 연계 기반 구축 등 주요 과업을 수행했다.

특히 동부권의 월동무·당근, 서부권의 양배추·브로콜리·양파·마늘 등 지역별로 주산지가 뚜렷한 제주 농업의 특성을 반영해 재배면적 관측 기능을 고도화했다.

도내 140개 표본조사구(2,800ha)를 드론으로 촬영하고 인공지능(AI) 영상분석을 통해 재배작물을 식별한 뒤, 지역별 작목 분포와 주산지 특성을 반영해 표본조사 결과를 전체 농경지로 확대·추정하는 방식을 적용했다.

이를 통해 모든 농경지를 직접 조사하지 않고도 대표 표본지역의 영상정보를 활용해 주요 월동채소의 재배현황을 파악하고 제주 전체의 작목별 재배면적을 추정할 수 있게 됐다. 향후 실제 조사 결과와 인공지능(AI) 분석 결과를 비교·검증해 정확도를 높여 나갈 계획이다.

월동무·양배추·브로콜리 등 3개 주요 작목의 생산예측모형도 개발했다.

재배면적과 기상·생육 등 다양한 데이터를 활용해 작목별 생산량을 예측하는 모델로, ‘얼마나 재배되고 있는가’에서 나아가 ‘얼마나 생산될 것인가’까지 파악할 수 있는 농업관측 기반을 마련했다.

생산예측모형은 초기 개발단계인 만큼 향후 현장 실증과 시범운영을 통해 예측 정확도와 현장 활용성을 검증하고 지속적으로 보완할 방침이다.

이번 사업에서 확보한 재배면적과 생산예상량 등 관측정보는 제주DA와 연계해 생산자단체의 자율적 수급관리와 농업정책 수립을 지원하는 데 활용할 계획이다.

향후 가격 등 관련 정보를 함께 제공하고 대상 작목과 지역을 단계적으로 확대해 생산·유통·수급관리를 지원하는 인공지능(AI) 기반 농업관측 서비스로 발전시켜 나갈 예정이다.

김태균 농업기술원장은 “이번 사업은 드론과 인공지능(AI), 데이터 분석기술을 농업관측에 접목해 제주 농업 특성에 맞는 관측 기반을 마련했다는 데 의미가 있다”며 “앞으로 현장 실증과 시범운영을 통해 관측정보의 정확도와 활용도를 높이고, ​농업정책 수립과 농산물 수급관리를 지원하는 실질적인 의사결정 자료로 활용될 수 있도록 하겠다”고 말했다.