농촌진흥청(청장 이승돈)은 벼 생육 조사에 영상과 인공지능(AI)을 적용한 ‘인공지능 벼 생육 모니터링 시스템’을 구축하고, 현장 적용성과 효과를 검증하고 있다고 밝혔다.
 
벼 생육 상태를 주기적으로 살펴보는 것은 농업인의 재배 관리뿐만 아니라 농업연구와 정책 수립에도 중요한 기초 자료로 활용된다. 최근 폭염과 집중호우 등 이상기상이 잦아지고 병해충을 비롯한 농업재해도 빈번해지면서 벼 생육상황을 보다 자주 확인할 필요성이 커지고 있다.
 
현재 벼 생육 조사는 조사원이 논에 직접 들어가 생육 상태와 수량 관련 형질을 조사하는 방식으로 이루어지고 있기 때문에 많은 시간과 노동력이 필요하다.

특히 올해처럼 여름철 폭염이 심한 경우, 현장 생육 조사가 매우 어려웠다.
 

이에 국립식량과학원은 동일한 지점의 영상을 일 단위로 수집․분석하고, 매일 생육 변화를 확인할 수 있는 ‘인공지능 벼 생육 모니터링 시스템’을 구축했다.

이 시스템을 활용하면 현장 방문 횟수와 조사 시간을 줄여 생육 조사에 드는 노동력을 약 60% 이상 절감할 수 있다.

‘인공지능 벼 생육 모니터링 시스템’은 ‘영상 수집 장비’와 ‘영상 기반 생육조사 인공지능 모델’, ‘벼 생육 모니터링 플랫폼’으로 구성되며, 2023년부터 구축하기 시작, 현재까지 운영하고 있다.

국립식량과학원은 데이터 수집과 분석 모델 개발을 위해 전국 도 농업기술원19개소에 고정형 영상 수집 장비를 설치, 운영하고 있다. 2025년에는 설치와 이동이 쉬운 이동형 영상 수집 장비를 개발해 시군 농업기술센터를 포함한 86개소로 확대했다.

이렇게 수집된 데이터를 활용해 벼 생육과 수량 관련 형질을 인공지능 기술로 분석하는 모델을 개발했다. 현재 모델의 정확도는 단위 면적당 포기 수(재식밀도) 97%, 가지 수(분얼수) 98%, 이삭패는 시기(출수기) 99%, 이삭 면적 기반 쌀 수량 88% 수준이다.

앞으로 생육 형질 분석 정확도는 99%, 수량 분석 모델은 95% 수준까지 높일 계획이다.
 

수집 영상과 인공지능 분석 결과는 ‘벼 생육 모니터링 플랫폼’에서 통합 관리한다. 현재는 각 지역 도농업기술원 19개소에 설치된 고정형 영상 수집 장비 데이터를 기반으로 운영하고 있으며, 앞으로 이동형 영상 수집 장비 데이터도 연동할 수 있도록 플랫폼 기능을 개선할 예정이다.
 

이와 함께 영상과 인공지능 기술을 농업 현장에 활용하기 위한 기술도 개발하고 있다. 무인기(드론) 촬영 영상을 활용해 벼 쓰러짐과 벼멸구 피해 면적을 분석하는 프로그램을 개발, 넓은 지역의 재해 규모를 빠르게 파악하는 데 활용할 수 있는 기반을 마련했다.
 
농촌진흥청은 영상 수집 장비 설치 지점을 단계적으로 확대해 2030년까지 전국 690개 벼 생육 조사 지점에 적용할 계획이다. 장기적으로는 벼를 대상으로 개발한 영상·인공지능 기술을 다른 작물까지 확산해, 작물 생육 조사 체계를 영상과 인공지능 기반으로 전환해 나갈 방침이다.

현장에서 만난 농촌진흥청 기초식량작물부 김기영 부장<사진>은 “인공지능 벼 생육 모니터링 시스템은 기존의 인력 중심 조사 방식을 데이터 기반으로 전환하는 농업 분야 인공지능 전환(AX)의 핵심 성과”라며, “앞으로 벼 생육과 수량 조사뿐만 아니라 재해 진단 등 영상·인공지능 기술의 활용 범위를 넓히고, 연구성과가 실제 농가 현장에서 활용될 수 있도록 최선을 다하겠다.”라고 밝히고 있어 향후 연구성과 확산에 기대감이 커지고 이쓰다. <전주 노지스마트융합연구단지= 나남길 kenews.co.kr>