[제주어뉴스] 감귤 찍으난 ᄋᆢ름 쉬정 척척…생산량 예측도 'AI'

※ 제주어로 제작된 뉴스입니다. 사용 환경에 따라 일부 글자가 깨져보일 수 있습니다. 표준어 버전도 함께 첨부되어 있습니다. (제주어감수 (사)제주어연구소)

<제주어>

[앵커]

인공지능이 감귤 생산량을 예측ᄒᆞ는 시대가 ᄋᆢᆯ렷수다.

사름이 일일이 ᄒᆞ단 감귤 생산량 조사를 AI가 ᄒᆞ게 뒈멍 보다 손쉽고 정확ᄒᆞᆫ 예측을 기대ᄒᆞ게 ᄒᆞ염수다.

보도에 김지우 기자우다.

[리포트]

감귤농가에서 낭 ᄒᆞᆫ 그루를 정ᄒᆞ영 스마트폰으로 구석구석을 촬영ᄒᆞ염수다.

촬영ᄒᆞᆫ 사진을 플랫폼에 올리자 약 40(ᄉᆞ십)분 만이 3D 모델이 생성뒈엇수다.

곧바로 AI가 분석을 시작ᄒᆞ영 ᄋᆢ름 쉬정광 크기 등이 자동으로 산출뒈엄수다.

AI광 3D 입체모델링을 활용ᄒᆞᆫ 감귤 생산 예측모델이우다.

그동안 감귤 생산량 예측은 사름신디 의존ᄒᆞ영 왓수다.

매년 5월, 8월, 11월, 시 ᄎᆞ례에 걸쳥 320(삼백스무) 개 표본 감귤원을 방문ᄒᆞ영 생산량광 등급벨 품질을 추정ᄒᆞᆫ 거우다.

사름이 일일이 관측ᄒᆞ당 보난 오류가 발생ᄒᆞ곡 ᄋᆢ름철에는 무더위로 인ᄒᆞ영 인력 확보에 에려움도 저껏수다.

경ᄒᆞ곡 계측 오류를 발견ᄒᆞ여도 생육 단계가 지나민 ᄉᆞ실상 재측정이 불가능ᄒᆞ엿수다.

이를 해결ᄒᆞ기 위ᄒᆞ영 제주도농업기술원은 농업 통합 플랫폼 '제주DA' 안네 AI 기반 감귤 생산량 예측 모델을 개발ᄒᆞ엿수다.

<김태우 / 제주도 농업기술원 농업디지털센터장>

“감귤 ᄋᆢ름이렌 ᄒᆞ는 것이 계속 생육이 발달ᄒᆞ는 상황이기 따문에 그 시기를 놓치민 ᄄᆞ시 계측ᄒᆞᆯ 수가 엇수다. 3D 모델링화ᄒᆞ영 이미지를 멘들아 놓으민 오차나 오류 부분이 잇젠 ᄒᆞ민 ᄄᆞ시 계측ᄒᆞ여 볼 수도 잇곡.”

해당 모델은 지난 10년간 축적된 감귤 관측조사 데이터광 

기상청 정보, 위성 기반 식생지수를 결합ᄒᆞᆫ 기계 학습 방식으로 구현뒈엇수다.

예측 정확도를 높이기 위ᄒᆞ영 ᄋᆢ답 종의 예측 모델을 적용ᄒᆞ영 비교·검증ᄒᆞ곡, 고장과 썹 비율, ᄋᆢ름 쉬정, 크기 등 감귤 생육에 영향을 미치는 주요 벤수덜을 반영ᄒᆞ엿수다.

경ᄒᆞ난 객관적이곡 신뢰도 높은 데이터 확보가 가능헤진 거우다.

<김태우 / 제주도 농업기술원 농업디지털센터장>

“(AI 생산량 예측이) 오차가 아예 엇이 정확ᄒᆞ덴 볼 수는 엇일 거우다. 게난 사름이 계측ᄒᆞ는 부분광 모델링화ᄒᆞ영 AI로 분석ᄒᆞ는 부분을 당분간 벵헹ᄒᆞ영 나가젠 ᄒᆞ염수다. 경ᄒᆞ영 신뢰도 부분을 높영…”

AI 도입으로 보다 정확ᄒᆞᆫ 감귤 생산량 예측이 가능ᄒᆞ여지멍 시장 안정광 정책 마련에도 도움이 뒐 거 닮수다.

KCTV뉴스 김지우우다.

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<표준어>

[앵커]

인공지능이 감귤 생산량을 예측하는 시대가 열렸습니다.

사람이 일일이 하던 감귤 생산량 조사를 AI가 하게 되면서 보다 손쉽고 정확한 예측을 기대케하고 있습니다.

보도에 김지우 기자입니다.

[기사]

감귤농가에서 나무 한그루를 정해 스마트폰으로 구석구석을 촬영합니다.

촬영한 사진을 플랫폼에 올리자 약 40분 만에 3D 모델이 생성됩니다.

곧바로 AI가 분석을 시작하고 열매 수와 크기 등이 자동으로 산출됩니다.

AI와 3D 입체모델링을 활용한 감귤 생산 예측모델입니다.

 

그동안 감귤 생산량 예측은 사람에 의존해 왔습니다.

매년 5월과 8월, 11월 세 차례에 걸쳐 320개 표본 감귤원을 방문해 생산량과 등급별 품질을 추정했습니다.

사람이 일일이 관측하다 보니 오류가 발생하고 여름철에는 무더위로 인해 인력 확보에 어려움이 따랐습니다.

또한 계측 오류를 발견하더라도 생육단계가 지나면 사실상 재측정이 불가능했습니다.

 

이를 해결하기 위해 제주도 농업기술원은 농업 통합 플랫폼 '제주DA' 내에 AI 기반 감귤 생산량 예측 모델을 개발했습니다.

<김태우 / 제주도 농업기술원 농업디지털센터장>

“감귤 열매라고 하는 것이 계속 생육이 발달하는 상황이기 때문에 그 시기를 놓치면 다시 계측할 수가 없습니다. 3D 모델링화해서 이미지를 만들어 놓으면 오차나 오류 부분이 있다고 하면 다시 계측해 볼 수도 있고.”

해당 모델은 지난 10년간 축적된 감귤 관측조사 데이터와 기상청 정보, 위성 기반 식생지수를 결합한 기계학습 방식으로 구현됐습니다.

예측 정확도를 높이기 위해 8종의 예측모델을 적용해 비교·검증했으며, 꽃과 잎의 비율, 열매 수, 크기 등 감귤 생육에 영향을 미치는 주요 변수들을 반영했습니다.

이로 인해 객관적이고 신뢰도 높은 데이터 확보가 가능해졌습니다.

<김태우 / 제주도 농업기술원 농업디지털센터장>

“(AI 생산량 예측이) 오차가 아예 없이 정확하다고 볼 수는 없을 겁니다. 그래서 사람이 계측하는 부분과 모델링화해서 AI로 분석하는 부분을 당분간 병행해 나갈 겁니다. 그래서 신뢰도 부분을 높여서…”

AI 도입으로 보다 정확한 감귤 생산량 예측이 가능해지면서 시장 안정과 정책 마련에도 도움이 될 전망입니다.

KCTV뉴스 김지우입니다.