본 연구는 노지에서의 와인용 포도 재배에 있어서 병충해에 대한 실시간 모니터링과 선제적 예방활동을 위해 무선센서 네트워크(Wireless Sensor Network)를 활용하여 데이터를 수집하고 온습도정보, 이미지 등의 분석을 하고 병충해 지식은행을 통한 병충해 발생 확인 및 최적의 조치를 제안하여 와인용 포도의 병충해 피해를 예방하고 생산성을 높일 수 있도록 하는 시스템에 관한 것이다. WSN 센서 노드는 각 블럭 별 및 지형 특성상 높은 고도의 위치 등 다수의 지점에 설치되어 온도 습도 등 환경 데이터를 수집하고, 이미지 센서를 통해 주기적 이미지데이터를 전달하여 지식은행의 데이터를 바탕으로 병충해 발생으로 인한 와인용 포도 재배에 피해가 예상되는 현상을 미리 예측하고 그 해결방안을 제시하여 재배자가 선제적으로 대처할 수 있도록 하여 피해를 최소화한다.
본 연구에서는 딸기 농장을 대상으로 YOLOv5 아키텍처를 기반으로 한 컴퓨터 비전 모델과 Isolation Forest Classifier를 적용하여 병충해를 실시간으로 감지 및 예측하는 시스템을 개발하였다. 모델 성능 평가 결과, YOLOv5 모델은 평균 정밀도(mAP 0.5) 78.7%, 정확도 92.8%, 재현율 90.0%, F1 점수 76%로 높은 예측 성능을 나타냈다. 본 시스템은 딸기 농장뿐만 아니라 다른 작물과 다양한 환경에도 적용할 수 있도록 설계되었다. 토마토 농장에서 수집된 데이터를 기반으로 새로운 AI 모델을 학습한 결과, 주요 병충해인 역병과 황화병에 대한 예측 정확도가 85% 이상으로 나타났으며, 기존 모델보다 예측 정확도가 10% 이상 향상되었다.
지난해에 이어 연속적인 풍년을 이룩하여 주곡의 안정적 자급을 유지하려는 것이 국민 모두의 염원이다. 그러나 풍년농사를 이룩한다는 것은 그렇게 쉬운 것은 아니다. 농민은 농민대로 연중 모든 어려움을 참고 꾸준히 노력하여야 하고 관계 유관기관에서는 농사가 잘 지어질 수 있도록 여러 가지 여건을 사전에 조성하여 주어야 한다. 따라서 금년에도 풍년농사를 기필코 달성하기 위하여 분야별로 치밀한 계획을 수립하여 사전준비를 단계적으로 추진중에 있다. 그중에서도 수량에 가장 영향을 많이 미치는 병충해 방제에 대한 금년도 대책을 약술하면 대략 다음과 같다.
본 연구에서는 Landsat-5 TM 데이터를 사용하여, 경상남도 남해군 일대를 대상으로 솔껍질깍지벌레 피해지역과 경년변화를 효율적으로 추출할 수 있는 기법을 연구 제시하였다. 또한 피해상황을 파악하여 피해지역의 지형적 상관관계를 규명하고, 피해확산방향을 예측하여, 인공위성 화상데이터가 산림의 병충해 감시에 유용함을 입증함과 아울러, 효과적인 방제를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 수치표고화상을 이용한 BRCT (Backwards Radiance Correction Transformation) 기법을 통하여 지형영향으로 인한 그림자지역을 효과적으로 제거함으로서, 피해지역 추출시 그 유효성을 높일 수 있었다 피해지역과 경년변화 화상을 작성, 분석하여 피해 초기에는 남서사면, 경사도 $7-18^\circ$,산지 최고 표고의 50~70%의 위치에서 집중적으로 발생하여 주로 바람방향(북동방향) 피해가 확대됨을 알 수 있었다.
GIS의 농업분야 이용으로서는 농작물 적지선정, 토양비옥도 지도작성, 병충해 발생양상 및 확산예측, 잡초분포현황, 주요 농작물의 작황 및 수량예측, 농업환경 영향평가, 기후변동과 농작물생육 등 활용도가 매우 높은 편이다. 1992년 농촌진흥청이 주관하여 우리 나라 전국 논 잡초조사(총 2459개 지점)를 9개도에 걸쳐 121시군의 벼 재배포장에서 논 특성, 작부양식, 재배양식, 이앙시기, 경운 방법별로 구분하여 벼 파종후 60일 (직파재배)및 40-5-(이앙재배)에 초종별 발생본수 및 검물중등을 각각 조사하였다. SPANS(Spatial Anyalysis System)를 이용 Vector, Quadtree, Provincial map을 기본으로 하여 절대 미 상대밀도, 절대 및 상대빈도, 중요도, Simpson's Index, 종합우점도에서 주요 우점 초종중 가장 우점도가 높았던 올방개의 전국적인 분포지도를 작성하였다. 생태학적 분석에 으한 종합우점도, 중요값, Simpon's Index에서는 올방개의 발생이 전국에 걸쳐 가장 높게 나타나 전 농가에서 이 잡초의 효과적인 방제가 요구되었지만 GIS 이용 전국적인 지도작성에서는 가장 극심한 지역으로서 경기남부지역으로 나타나 이 지역 농가에서 특히 체계적, 중점적 방제가 요구되어 방제전략을 제시해주었다.
최근 ICT분야가 다양한 환경에서 사용되면서 지속가능한 농업 환경에서는 ICT 기술들을 활용하여 농작물별 병충해 분석, 농작물 수확시 로봇 사용, 빅 데이터로 인한 예측 등이 가능해졌다. 그러나, 지속 가능한 농업 환경에서는 자원의 고갈, 농업 인구 감소, 빈곤 증가, 환경 파괴 등을 해결하기 위한 노력이 꾸준히 요구되고 있다. 본 연구에서는 지속 가능한 농업 환경 기반의 농작물의 생산 비용 감소 및 효율성을 증가하기 위한 인공지능 기반 빅 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 AI를 결합한 농작물의 빅 데이터를 처리함으로써 데이터의 보안성과 신뢰성을 강화하고, 더 나은 의사 결정과 비즈니스 가치 추출이 가능하다. 이는 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고, 데이터 중심의 비즈니스 모델의 발전을 촉진할 수 있다. 실험과정에서 제안 기법은 다량의 데이터가 생성되나, 일일이 정답을 태깅하기 힘든 농장 현장에서, 소량의 데이터에 대해서만 정확한 정답을 부여하고, 정답이 부여되지 않은 다량의 데이터와 함께 학습하여, 다량의 정답 데이터로 학습했을 때와 유사한 성능(오차율:0.05 이내)이 나타났다.
본 연구에서는 Landsat-5 TM 데이터를 사용하여, 강원도 양양군, 인제군, 홍천군 일부지역을 대상으로 솔잎혹파리 피해지역과 경년변화를 효율적으로 추출할 수 있는 기법을 연구 제시하였다. 또한 피해상황을 파악하여 피해지역의 지형적 상관관계를 규명하고, 피해확산방향을 예측하여, 인공위성 화상데이터가 산림의 병충해 감시에 유용함을 입증함과 아울러, 효과적인 방제를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 수치표고화상을 이용한 BRCT(Backwards Radiance Correction Transformation)기법을 통하여 지형영향으로 인한 그림자지역을 효과적으로 제거시켜, 피해지역 추출시 그 유효성을 높일 수 있었다. 분류된 피해지역은 분석결과 경사 $31^{\circ}{\sim}38^{\circ}$, 온도 $21^{\circ}C{\sim}25^{\circ}C$, 남서 남동 사면 및 산지 최고 표고의 $23%{\sim}39%$에서 피해가 주로 발생하며, 피해가 확산되는 신규지역은 경사향 $46^{\circ}{\sim}180^{\circ}$, 경사도 $27^{\circ}{\sim}30^{\circ}$, 온도 $11^{\circ}C{\sim}12^{\circ}C$ 및 산지최고표고의 $27%{\sim}39%$ 지역에서 피해가 주로 확산됨을 알 수 있었으며, 신규피해지역의 환경인자와 식생지수를 이용하여 피해예측지수(NDI; New Damaged Index)를 개발하였다.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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