콩과 같은 밭작물은 주로 토양으로부터 수분을 공급받으며 토양 수분 조건에 따라 생육 반응이 민감하게 반응한다. 작물의 생육과 재배 지역의 토양 조건, 기상 등에 따라 적정 토양 수분을 유지하는 것은 작물 생산량의 증가를 위해 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 토양 수분 함량 예측 모델을 개발하였다. 깊이에 따른 토양 수분과 외기, 강수량 등 기상 변수와의 상관 관계를 구명하고, 깊이별 토양 수분예측을 위한 부분최소제곱회귀(PLSR) 모델을 알고리즘을 개발하였다. 콩 재배포장의 10cm, 20cm, 30cm 깊이의 토양수분은 FDR 방식의 센서로 측정하였 고, 콩 작물 주변 환경인자(재배환경의 기온, 상대습도, 풍속, 일사량, 일조시간)는 주변의 기상관측소에서 측정된 데이터를 이용하였다. 이를 이용하여 깊이별 미래의 토양수분함량 예측 모델을 개발한 결과, 10cm와 20cm깊이에서 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온이었으며, 30cm 깊이에서의 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온, 풍속으로 나타났다. 토양 깊이가 깊어짐에 따라 토양수분함량 예측 정확도가 향상되었으며, 이는 표면에 가까울수록 토양수분함량이 변화가 크기 때문으로 예상된다. 또한 미래의 토양 수분함량예측시 1시간 후 예측 정확도가 가장 우수하였으며, 이때의 Rv 2와 RMSEV가 10cm 깊이에서 0.993와 1.069%, 20cm 깊이에서 0.994와 0.821% 였으며, 30cm 깊이에서 0.999와 0.149% 였다. 본 연구 결과는 콩 생육환경 진단을 위해 재배 포장의 토양수분함량을 토양층별로 미래의 토양수분함량도 예측이 가능함을 보여준다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

최근 3차원 영상 데이터 활용 기술이 주목받으며 레이저 스캐너, 깊이 카메라와 같은 장비를 활용하여 작물의 생육을 측정하려는 연구가 시도되고 있다. 작물의 생육 특성을 측정할 때 3차원 영상 데이터를 활용한다면 평면 데이터에서 측정하지 못한 구조와 형태 정보를 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 콩의 생육 특성을 3차원 영상 데이터를 활용하여 추정하였다. 깊이 카메라를 이용하여 콩의 개화시(R1), 착협기(R3), 종실비대기(R5) 에 촬영하고 3차원 데이터로 개체의 초장과 엽면적을 추정하고 실측 값과 비교하였다. 초장 추정을 위해 평면에 투영된 개체의 무게 중심을 이용하여 원줄기의 x, y 좌표 위치를 지정하였는데 눈으로 보고 지정한 원줄기의 위치와 무게 중심 점의 x, y 좌표 위치는 높은 결정 계수를 보였다. 초장 추정의 경우 콩의 구조와 형태가 발달함에 따라 3차원 영상에서 지면으로부터 개체 상단 지점 간 거리를 이용하는 방법은 실측과 추정 값간 오차가 컸다. 엽면적 추정을 위해서 3차원 위치 값을 갖는 개체 표면 점들을 높이에 따라 분할하고 각 높이 구간의 면적을 계산하였다. 3차원 데이터 병합 과정에서 늘어난 점 개수로 인해 각 높이 구간에서 계산된 면적이 증가하였기 때문에 추정 값은 과대평가되었다. 향후 3차원 영상을 이용한 보다 정밀한 생육 조사를 위해서는 작물 고유의 생육변수 특성을 고려한 데이터 전처리 과정과 분석 방법 개발이 필요할 것으로 사료된다.

기후 변화에 따른 이상기상 등 농업환경변화에 따른 농작물의 생산성 및 품질 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 정보통신기술(Information & Communications Technology; ICT), 사물인터넷 (Internet of Things; IoT) 및 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 등을 이용한 지능한 작물 모델 개발과 정보화 자원 구축 등의 연구가 진행되고 있다. 국내의 ICT를 적용한 스마트팜은 비닐하우스와 같은 시설 내부 환경을 제어하는 기술로 구성되어 있으나 국내 농경지 면적의 95%는 노지로 되어 있어 노지에 쉽게 적용할 수 있는 농업 ICT 기술 이 필요하다. 따라서 본 연구는 노지 작물의 지능형 생육 환경 모델 개발을 위한 IoT 기반 환경 데이터 획득 시스 템을 구축하고 시계열 계측을 통해 농작물 생육의 주요 인자인 토양 수분과 토양 온도의 변화 특성을 파악하고자 한다. 본 실험은 전북 완주군 소재 국립식량과학원 풍산나물콩 및 대풍콩 재배 포장에 환경데이터 획득 시스템을 구축하였으며 IoT 기반 토양센서(Sentek Drill&Drop, Australia)을 통해 토양의 수분 및 온도를 측정하였다. 토양 센 서는 서로 간섭을 최소화하기 위해 일정 간격으로 설치하고 지면으로부터 전극을 깊이 30 cm 까지 삽입시킨 후 20년 07월 04일부터 20년 10월 07일까지 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm의 토양 수분 및 온도의 시계열 변화를 비교 분 석하였다. 토양 수분 및 온도 변화는 지면으로부터 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm 순으로 크게 나타났다. 본 연구의 결 과는 4차 산업 기술의 농업적 적용성을 높이기 위한 빅데이터 구축 및 노지 스마트팜 기술 기반 확보를 위한 자료 로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

1. 본 연구는 저지대 천수답지역인 캄보디아 남부 따게오주에서2012~2013년에 2년간 벼 집약재배관리 시스템(System of Rice Intensification: SRI)에 대한 현장 연구 결과이다. 2. 천수답 지역에서 2년간 SRI는 FP 보다 화학비료 사용 없이 쌀 수량이 증가 되었다. 캄보디아 천수답 농가의 SRI 은 어린모로 조기 이앙과 넓은 재식 밀도로 인해 이삭수 확보와 함께 지형에 따른 물 보유 능력과 오랜 기간 유기물 사용으로 수량이 증가된 것으로 판단된다. 3. 쌀 수량에 미치는 영향으로 총 질소 흡수량과 단위면적당 총 영화수는 (r2=0.95) 정의 상관관계를 보였으며, 천수답 지역에서 물 관리 방법은 어렵지만 유기물을 장기간 사용한 지역 농가의 쌀 생산은 증가 되었다. 4. 최근 국내에서 일부 지역에서 소식재배가 확대되고 있는데SRI원리를 소식재배와 연계한다면 보다 좋은 재배방법이 될것으로 기대된다.