한국의 농촌진흥청이AI(인공지능)와 CCTV 기술을 활용해 작물 생육 상태를 실시간으로 분석할 수 있는 중소형 스마트 온실용 생육 모니터링 시스템을 개발했다고 밝혔다. 기존 온실에 설치된 CCTV 영상을 활용해 작물의 성장 상태와 병해충 상황을 실시간 분석하는 이 시스템의 가장 큰 특징은 별도의 고가 카메라 장비를 추가 설치하지 않고 기존 CCTV 인프라를 그대로 활용한다는 점이다. 이를 통해 초기 도입 비용 부담을 크게 낮췄다고 농진청은 설명했다. 

또한 CCTV 영상을 기반으로 작물 상태를 실시간 분석하며 영상 데이터는 엣지(Edge) AI 분석 보드를 통해 현장에서 즉시 처리된다.

연구진은 AI 객체 인식 모델인 ‘욜로(YOLO·You Only Look Once)’ 기반 생육 인식 알고리즘도 함께 개발했다. 이 모델은 토마토와 딸기 등 주요 시설재배 작물의 성장 상태를 자동으로 분석해 농업인에게 실시간 정보를 제공한다. 토마토의 경우 생장점 발달 상태와 줄기 두께, 마디 길이, 화방당 개화 수 등을 분석하며, 딸기는 잎 면적 지수와 화방 수, 개화 단계, 열매 수 등을 자동 측정한다.

농진청은 지난해 개발한 병해충 모니터링 기술도 이번 시스템에 통합했다. 이에 따라 토마토의 잿빛곰팡이병과 흰가루병, 궤양병, 딸기의 흰가루병과 탄저병, 세균모무늬병 등 주요 병해충 피해 여부까지 함께 확인할 수 있게 됐다. 또한 무선망 기반 사물인터넷(IoT) 센서 네트워크와 MQTT 프로토콜 등 저전력·저비용 통신 기술을 적용해 통신 환경이 불안정한 농촌 지역에서도 안정적으로 운영 가능하도록 설계됐다.

농진청은 향후 시스템 고도화를 통해 온·습도와 이산화탄소, 광량 등 환경 데이터까지 통합 분석할 계획이다. 이를 통해 우수 농가의 재배 환경과 비교 분석한 데이터를 농업인에게 제공해 보다 효율적인 재배 관리가 가능하도록 지원한다는 방침이다. 또 중소형 농가를 대상으로 현장 실증을 진행해 실제 재배 환경에서 기술 완성도를 높일 계획이다.

농진청은 이번 기술이 청년 농업인과 창업농 등 스마트농업 경험이 부족한 초보 농업인들에게도 실질적인 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

심인성 기자