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.

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.