농촌진흥청(청장 이승돈)이 벼 생육 조사에 영상과 인공지능(AI)을 접목한 ‘인공지능 벼 생육 모니터링 시스템’을 구축하고 현장 적용성과 효과를 검증하고 있다고 밝혔다. 사람이 논에 직접 들어가 살피던 기존 방식을 데이터 기반으로 바꿔 조사에 드는 노동력을 60% 이상 줄인다는 구상이다.
 [코리안투데이] 사람 대신 영상과 인공지능 AI 으로 벼 생육 살핀다 © 장형임 기자 |
벼 생육 상태를 주기적으로 확인하는 일은 농업인의 재배 관리뿐 아니라 농업 연구와 정책 수립의 기초 자료가 된다. 그러나 폭염과 집중호우 같은 이상기상이 잦아지고 병해충 등 농업재해도 빈번해지면서, 생육 상황을 더 자주 살펴야 할 필요성이 커지고 있다.
현재 벼 생육 조사는 조사원이 논에 직접 들어가 생육 상태와 수량 관련 형질을 확인하는 방식으로 이뤄진다. 이앙부터 수확까지 월 2회씩 총 9회 실시하며 한 번에 최소 2명이 투입돼, 많은 시간과 노동력이 든다. 특히 올해처럼 여름철 폭염이 심한 경우 현장 조사 자체가 매우 어려웠다.
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이에 국립식량과학원은 같은 지점의 영상을 하루 단위로 수집·분석해 매일 생육 변화를 확인할 수 있는 시스템을 마련했다. 원격·무인·비파괴 방식으로 관측하기 때문에 현장 방문 횟수와 조사 시간을 줄여 생육 조사 노동력을 약 60% 이상 절감할 수 있다. 폭염 속에서 논에 들어가지 않고도 매일 벼 상태를 파악할 수 있게 되는 셈이다.
이 시스템은 ‘영상 수집 장비’와 ‘영상 기반 생육 조사 인공지능 모델’, ‘벼 생육 모니터링 플랫폼’으로 구성된다. 2023년부터 구축을 시작해 현재까지 운영 중이다. 국립식량과학원은 데이터 수집과 분석 모델 개발을 위해 전국 도 농업기술원 19개소에 고정형 영상 수집 장비를 설치해 운영하고 있으며, 2025년에는 설치와 이동이 쉬운 이동형 영상 수집 장비를 개발해 시군 농업기술센터를 포함한 86개소로 확대했다. 이동형 장비는 ‘감시용 카메라 받침대’로 디자인 특허(30-1350082)를 등록했다.
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수집된 영상을 바탕으로 벼 생육과 수량 관련 형질을 인공지능으로 분석하는 모델도 개발됐다. 현재 정확도는 단위 면적당 포기 수(재식밀도) 97%, 가지 수(분얼수) 98%, 이삭 패는 시기(출수기) 99%, 이삭 면적 기반 쌀 수량 88% 수준이다. 농촌진흥청은 앞으로 생육 형질 분석 정확도를 99%, 수량 분석 모델을 95%까지 끌어올릴 계획이다. 쌀 수량 예측과 관련해서는 ‘벼 수확량 예측 방법 및 이를 이용한 벼 수확량 예측 장치'(10-2025-0205006) 특허를 출원했다.
수집 영상과 인공지능 분석 결과는 ‘벼 생육 모니터링 플랫폼’에서 통합 관리된다. 현재는 도 농업기술원 19개소의 고정형 장비 데이터를 기반으로 운영되며, 앞으로 이동형 장비 데이터도 연동할 수 있도록 기능을 개선할 예정이다.
 [코리안투데이] 사람 대신 영상과 인공지능 AI 으로 벼 생육 살핀다 © 장형임 기자 |
영상·인공지능 기술을 재해 대응에 활용하는 연구도 진행되고 있다. 무인기(드론) 촬영 영상으로 벼 쓰러짐(도복)과 벼멸구 피해 면적을 분석하는 프로그램을 개발해, 넓은 지역의 재해 규모를 빠르게 파악할 수 있는 기반을 마련했다. 이 프로그램은 국토교통부 브이월드(V-WORLD) 지도 정보와 연계해 분석 대상 필지를 추출하고, 필지별 피해 면적과 피해 비율을 산출하며 결과는 영상과 CSV 파일로 저장할 수 있다.
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농촌진흥청은 영상 수집 장비 설치 지점을 단계적으로 넓혀 2030년까지 전국 690개 벼 생육 조사 지점에 적용할 방침이다. 나아가 벼를 대상으로 개발한 영상·인공지능 기술을 다른 작물로 확산해 작물 생육 조사 체계 전반을 영상·인공지능 기반으로 전환해 나갈 계획이다.
농촌진흥청 기초식량작물부 김기영 부장은 “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, 연구 성과가 실제 농가 현장에서 활용될 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.
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