경상남도농업기술원은 농업 현장에서 축적된 재배 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 생산성을 높이는 스마트농업 연구를 추진하고 있다고 밝혔다. 최근 농업 분야에서도 위성·드론·현장 데이터를 활용한 인공지능 기술이 확산하며, 데이터 기반 농업 전환이 본격화하고 있다.

이에 따라 경남농업기술원은 이상기상 등 농업 환경에 대응하기 위해 농업 AI 생태계 구축에 나서고 있다. 특히 경남지역 토마토 재배 데이터를 활용한 수량 예측 인공지능 모델을 개발해 현장 적용을 앞두고 있다.

해당 모델은 시설하우스 형태와 방향, 입지 조건 등 재배 환경과 농가별 재배 기술 수준을 반영한 농가맞춤형 수량 예측모델이다. 또한 재배 데이터가 누적될수록 예측 정확도가 높아지는 구조로 설계된 점도 특징이다.

모델은 2018년부터 8년간 축적된 데이터를 학습해 면적 단위 10a당 누적 수량을 예측한다. 아울러 고수량 농가와 데이터 수집에 참여한 농가의 평균값을 비교해 수량 상태를 시각적으로 제시한다.

농가는 누적 수량에 영향을 미치는 요인을 최대 20개까지 선택해 분석할 수 있으며, 분석 결과는 수량이 높은 농가의 데이터와 비교해 시각화된 권장 방안으로 제시된다.

스마트팜 내부 환경 요소는 제어기를 통해 현장에 적용하고, 재배기술과 농작업 요소는 재배 이력 분석을 통해 농가의 의사결정을 지원한다.

김성란 연구사는 “AI를 농가 재배 판단을 돕는 도구로 활용해 현장 적용성을 높이고 있다”며, “토마토 수량 예측 AI모델을 시작으로 딸기 등 중소형 하우스 작물로 연구를 확대할 계획”이라고 말했다.