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제주도 농업기술원 AI와 3D 입체모델링 본격 도입

지난 10년간 축적된 감귤 관측조사 데이터와 기상청 미기상 정보, 위성 기반 식생지수 결합해 기계학습 방식으로 구현, 화엽비와 열매 수, 크기, 재식거리, 고도 등 감귤 생육에 미치는 주요 변수 반영 [추현주 기자 2025-08-22 오후 1:32:32 금요일] wiz2024@empas.com

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▲제주도 농업기술원 AI 와 3D 입체모델링 본격 도입

제주특별자치도 농업기술원(원장 고상환)은 감귤 생산량 예측 방식을 기존 인력 중심 현장 조사에서 벗어나, 인공지능(AI)과 3차원(3D) 입체모델링을 접목한 관측체계를 본격 도입한다고 밝혔다.

 

기존 감귤 생산량 예측은 매년 5월, 8월, 11월 세 차례에 걸쳐 320개 표본 감귤원을 방문해 △화엽비 측정 △열매 수·크기 조사 △수확 전 열매 크기와 당도 측정을 통해 생산량과 등급별 품질을 추정해왔다. 그러나 이 방식은 조사 과정에서 발생하는 인적 오류, 폭염기 야외작업에 따른 인력 확보 어려움, 수확 전 열매 채취에 따른 생육 변동성 등 한계가 지적돼 왔다.

 

특히 계측 오류를 발견하더라도 생육단계가 지나면 재측정이 사실상 불가능하다는 문제도 있다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 농업기술원은 디지털농업 전환(DX) 전략의 일환으로 ‘제주DA’ 플랫폼 내에 인공지능(AI) 기반 감귤 생산량 예측모델을 개발했다.

 

해당 모델은 지난 10년간 축적된 감귤 관측조사 데이터와 기상청 미기상 정보, 위성 기반 식생지수(NDVI)를 결합해 기계학습(머신러닝) 방식으로 구현됐다.

 

예측 정확도를 높이기 위해 8종의 예측모델을 병행 적용해 비교·검증했으며, 화엽비와 열매 수, 크기, 재식거리, 고도 등 감귤 생육에 영향을 미치는 주요 변수들을 반영했다. 특히 지난 19일부터 21일까지 진행된 2차 감귤 관측조사에서는 기존 계측과 더불어 3차원(3D) 모델링 기반 조사를 병행했다.

 

이 시기는 감귤 생육 중기로 열매 수와 크기, 낙과율 등을 집중적으로 계측해 예상 수확량를 중간점검하는 중요한 시기다.

 

스마트폰으로 감귤나무를 촬영해 이미지를 플랫폼에 업로드하면 약 40분 만에 3차원(3D) 모델이 생성되고, 인공지능(AI) 분석을 통해 열매 수와 크기 등이 자동으로 산출된다.

 

이를 통해 오류 검증과 보정이 가능해지고, 폭염기 작업 부담을 줄이는 동시에 객관적이고 신뢰도 높은 데이터 확보가 가능해진다.

 

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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