농업 환경 급변…AI 적용 연구
첫 작물 ‘토마토’…실증 단계
수확량 예측에 개선 부분 제시도

경남도농업기술원 김성란 연구사가 토마토 수확량 예측 AI 모델에 데이터값을 기재하고 있다. 경남도농업기술원 제공

시설하우스 토마토 수확량을 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 다른 농장과의 비교를 통해 맞춤형 개선 방안도 알려주는데, 이르면 내년부터 지역 농가에 보급될 전망이다.

21일 경남도농업기술원(이하 도농기원)에 따르면 경남 지역 토마토 재배 데이터를 활용한 수량 예측 AI 모델을 개발해 현장 적용을 앞두고 있다. 올해 실증 단계를 거쳐 일부 미비한 점을 개선한 뒤 이르면 내년에는 현장에 적용된다.

도농기원이 농업 AI 생태계 구축에 나선 건 최근 이상기후 등으로 인해 농업 환경이 급변하고 있기 때문이다. 특히 최근 데이터 기반 농업 전환이 본격화함에 따라 축적된 재배 데이터를 AI로 분석해 생산성을 높이는 스마트농업 연구에 착수했다.

대상 작물은 경남 지역 대표 작물 중 하나인 토마토로 낙점됐다. 경남 토마토 재배면적은 2024년 기준 596ha, 전국 총면적의 10% 정도를 차지하고 있다. 또한 토마토는 스마트농업이 어느 정도 정착한 데다 작물 특성상 데이터값을 내기 수월하다는 장점이 있다.

토마토 수확량 예측 AI는 총 20개 데이터값을 통해 수확량을 예측하고 다른 농장과의 비교를 통해 수확량을 높일 방법도 제시한다. 경남도농업기술원 제공

토마토 수확량 예측 AI는 농민이 정해진 프로그램에 시설하우스 내외부 환경은 물론 양액의 주요 성분, 토마토 줄기 높이, 잎 개수, 개화 상황 등 총 20개 데이터를 일주일 단위로 기재하면 AI가 이를 분석해 수확량을 예측하는 시스템이다.

경남도농업기술원 김성란 연구사는 “토마토는 다른 작물에 비해 데이터값을 산출하기 수월하기 때문에 수확량 예측이 상당히 정교하다. 또한 이미 스마트농업이 적용된 농가는 추가 비용 없이 AI를 활용할 수 있어 농민 부담이 적다는 것도 장점”이라고 설명했다.

AI 모델은 2018년부터 8년간 축적된 데이터를 학습해 면적 단위 10a당 누적 수량을 예측한다. 또한 재배 데이터가 누적될수록 예측 정확도가 높아지는 구조로 설계된 점도 특징이다. 특히 토마토 수확량 예측 AI는 단순히 수확량을 알려주는 데 그치지 않는다. 프로그램이 적용된 다른 농장과의 비교를 통해 수량 상태를 시각적으로 전달하며 수확량을 높일 방법도 제시한다.

이러한 AI를 활용한 농업은 최근 전국적으로 빠르게 확산하는 추세다. 다만 아직 농업 현장에 완전히 정착한 사례는 극소수에 불과하다. 도농기원은 올해 토마토 농가를 대상으로 AI 실증을 거친 뒤 내년부터 본격적으로 농가에 보급할 계획이다. 또한 토마토 수확량 예측 AI가 성공적으로 정착하면 대상 작물을 딸기 등으로 확대할 방침이다.

김성란 연구사는 “AI를 농가 재배 판단을 돕는 도구로 활용해 현장 적용성을 높이고 있다”며 “토마토 수량 예측 AI모델을 시작으로 다른 중소형 하우스 작물로 연결하는 방안을 검토 중”이라고 밝혔다.

김현우 기자 khw82@busan.com