기존 감귤 생산량 예측은 매년 5월, 8월, 11월 세 차례에 걸쳐 320개 표본 감귤원을 방문해 화엽비, 열매 수·크기, 당도 등의 측정을 통해 생산량과 등급별 품질을 추정했다.
그러나 이 방식은 인적 오류, 인력 확보 어려움, 수확 전 열매 채취에 따른 생육 변동성 등의 한계가 있다. 또한 계측 오류를 발견하더라도 생육단계가 지나면 재측정이 사실상 불가능하다.
이러한 문제를 해결하기 위해 디지털농업 전환 전략의 일환으로 '제주DA(Digital Agriculture)' 플랫폼 내에 AI 기반 감귤 생산량 예측모델을 개발했다.
이 모델은 지난 10년간 쌓인 감귤 관측조사 데이터와 기상청 기상 정보, 위성 기반 식생지수(NDVI)를 결합해 기계학습(머신러닝) 방식으로 구현했다.
예측 정확도를 높이기 위해 8종의 예측 모델을 병행 적용해 비교·검증하고 있으며 화엽비와 열매 수, 크기 등 감귤 생육에 영향을 미치는 주요 변수들을 반영했다.
김태우 농업기술원 농업디지털센터장은 "인공지능 기반 감귤 관측 체계는 노동 강도와 인적 오류를 줄이면서 예측 정확도를 높일 수 있다"며 "농업 디지털 전환을 통해 생산량 예측 신뢰도를 강화하고 감귤 산업 경쟁력을 높여 나가겠다"고 말했다.
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