“작물은 이미 신호를 보내고 있었다”… 전남대, ‘AI 예측 농업’ 현실화

3D 과수원 재구성·스트레스 자동 진단… 자율농업 기반 구축

농업은 오랫동안 경험과 감각에 의존해 작물 상태를 판단해 왔다. 병해나 생육 이상 역시 눈에 보인 뒤에야 대응이 시작되는 경우가 많았고, 이는 생산성과 품질의 불확실성을 키우는 요인이었다. 이 구조를 바꾸는 기술이 등장했다. 전남대학교 융합바이오시스템기계공학과 이경환 교수 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 농업 환경을 3차원으로 정밀하게 재구성하고, 작물 상태를 자동으로 진단하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 농업을 ‘사후 대응’에서 ‘사전 예측’으로 전환하는 기반 기술이라는 점에서 주목된다.

연구팀은 먼저 실제 과수원을 디지털 공간에 그대로 구현하는 기술을 개발했다. 다중 카메라와 센서 데이터를 결합해 과수원 전체를 3차원으로 재구성하고, 나무의 형태와 열매의 위치, 크기까지 정밀하게 분석할 수 있도록 했다. 이 기술을 통해 현실의 농업 환경을 가상 공간에 복제하는 ‘디지털 트윈 농업’이 가능해졌다. 이는 단순 시각화가 아니라, 작물 상태를 분석하고 향후 작업을 미리 계획할 수 있는 기반으로 작동한다.

연구팀은 여기에 작물 상태 진단 기능을 결합했다. 영상 정보와 깊이 데이터를 동시에 활용하는 멀티모달 AI를 적용해, 작물의 스트레스 상태를 자동으로 분석하는 기술을 개발했다. 이 시스템은 사람의 눈으로는 확인하기 어려운 미세한 변화까지 감지할 수 있어, 병해나 생육 이상을 초기 단계에서 파악할 수 있다. 즉 문제가 발생한 이후 대응하는 것이 아니라, 이상이 발생하기 전 단계에서 대응이 가능해지는 구조다.

이번 연구의 핵심은 두 기술의 결합이다. 과수원 환경을 3차원으로 이해하는 기술과, 작물 상태를 자동으로 진단하는 기술이 동시에 구현되면서, 농업 시스템 전체를 통합적으로 분석할 수 있는 기반이 마련됐다. 이 구조에서는 로봇이 스스로 위치를 파악하고, 환경을 이해하며, 작물 상태까지 판단하는 자율형 농업 시스템이 가능해진다.

연구팀은 이 기술이 향후 농업 자동화로 확장될 것으로 보고 있다. 수확과 전정, 병해 관리 등 다양한 작업이 로봇과 결합해 자동화될 수 있으며, 실제 농가에 적용 가능한 형태로 발전할 가능성이 제시됐다. 이번 연구 결과는 농업공학 분야 국제 학술지 Computers and Electronics in Agriculture에 2편의 논문으로 게재됐다.

농업은 더 이상 경험에 의존하는 산업에 머물지 않는다. 환경을 정밀하게 측정하고, 데이터를 기반으로 미래를 예측하며, 자동으로 대응하는 구조로 전환되고 있다. 전남대 연구팀의 이번 성과는 그 변화가 실제 기술로 구현되고 있음을 보여주는 사례다.

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