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수급물량 정밀 수읽기 '양파밭의 알파고' 떴다

입력 2021.07.29. 17:44
AI가 생산·수입량 등 예측···가격 폭락 차단
전남도 양파부터 적용, 배추·파로 확대키로
지난 2019년 7월 19일 서울 종로구 광화문광장에서 열린 전국농민회총연맹 농산물값 폭락대책 촉구 문재인 정부 농정규탄 전국생산자대회를 마친 참가자들이 청와대 방향으로 행진 후 양파를 던지고 있다. 

'농도' 전남에는 수급량 조절에 실패한 농작물들로 인해 연례행사처럼 반복되는 일들이 있다. 가격 폭락으로 출하조차 되지 못한채 밭에 그대로 방치된 배추와 양파, 그리고 그런 노지작물들을 트랙터를 이용해 갈아버리는 모습은 그리 낯선 이야기가 아니다.

공급 과다로 가격이 폭락하면서 초여름에는 양파가, 겨울에는 배추·파 등 작물이 수난을 당하는 사례가 반복되고 있다. 이에 전남도가 인공지능(AI)기술을 활용한 생산량 예측 기술 개발에 나서고 있어 관심을 모으고 있다.

정확한 생산량 예측이 가능해진다면 재배와 출하시기, 나아가 농작물 수입량을 알 수 있어 가격 폭락으로 인한 농민의 어려움을 예방할 수 있다.

전남도가 추진하는 '양파 생육단계별 생산량 예측을 위한 생장표본 구축 사업'은 말그대로 양파 생육단계에 대한 데이터베이스를 구축하고 이를 AI와 접목해 인공지능이 양파 생장단계에 대한 판단을 내리고, 수확과 출하시기 등을 결정하는 시스템을 구축하는 프로젝트다. 전남도농업기술원이 경남도농업기술원, 경상대, (주)아이티컨버젼과 함께 공동으로 연구 중이다.

노지작물 중 양파에 대한 연구를 먼저 시작한 것은 국내 양파 생산 1위가 바로 전남이기 때문이다. 양파 전국 재배면적은 1만8천461ha로 이 중 전남이 36.7%인 6천775ha에서 연간 57만9천톤을 생산하고 있다.

지금까지 생육량 분석은 기상환경데이터를 이용하거나 사람의 육안 관찰 등을 통해 이뤄지면서 신뢰도가 상대적으로 떨어졌다. 이를 통해 만들어진 생산량 예측을 통해 시기별 출하량과 aT(한국농수산식품유통공사)에서 작물 수입량을 결정하는데 이 부분이 맞지 않으면 시장가격이 출렁일 수 밖에 없다.

이를 해결하기 위해 나선 전남농기원의 이번 연구는 'AI딥러닝'이 핵심이다. 농가에 3D촬영이 가능한 뎁스 (Depth)카메라 등을 설치해 일정기간 촬영한 사진을 데이터베이스화하고 AI프로그램이 이를 지속적으로 학습한다. 기준점을 삼은 농작물 부위를 계속 측정하고, 이를 데이터베이스화해 AI가 학습을 통해 예측한 결과를 내놓게 된다.

양파가 파종되고 수확되는 시기인 지난해 10월부터 올해 6월까지 한차례 DB를 구축한 결과, 상당한 효과가 있는 것으로 나타났다. AI가 양파 크기를 예측한 결과와 실물의 일치율이 98%에 달했다.

일단 전남농기원은 더 많은 샘플과 데이터가 필요하다며 속단을 않고 있지만 연구가 마무리되면 파·배추 등 전남 주요 작물에도 시스템 적용이 가능하다는 점에서 파급효과가 클 것으로 전망된다.

김효중 전남농기원 연구사는 "연구가 마무리되면 정확한 생산량이 예측되고 그에 따른 수입량을 조절할 수 있어 재배농가들의 적정 수준 소득 유지가 가능하다"며 "수급조절로 발생하는 문제점을 해결할 수 있는 대안인 만큼 연구에 최선을 다하겠다"고 말했다.

도철원기자 repo333@mdilbo.com

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