오이 영양결핍 이미지활용 기술 개발
과제구분 기본 수행시기 전반기
연구과제 및 세부과제명 연구분야 수행기간 연구실 책임자
  식물공장 상용화 및 연중생산기술 개발 식물공장 ’19∼ 원예연구과 정윤경
  오이 영양결핍 이미지활용 기술 개발 식물공장 ’19∼’20 원예연구과 정현경
색인용어  오이, 영양결핍, 딥러닝, 사이버식물병원
 
□ 연구 목표
작물의 영양결핍 및 병충해로 인한 생리장해 발생 시 정확한 진단을 통한 적합한 처방과 빠른 대처가 필요하나 2009년 119만 5천여가구, 311만 7천여명이던 농가 인구는 2019년 100만 7천여가구, 224만 5천여명으로 숙련된 농업인구가 지속적으로 감소하고 있어(농림축산식품부, 통계청) 농산물 품질 감소나 생산량 저하 등의 큰 피해가 우려된다.
스마트팜은 영농인구의 고령화와 일손 부족이라는 농촌의 현실을 극복할 대안으로 평가받는다. 온실 내에 설치된 센서로부터 온도, 습도, 이산화탄소의 농도, 광량을 모니터링하고 목표 설정값에 기초하여 자동적으로 천창, 측창, 난방, 환기 등의 자동 제어를 무리없이 해내고 있다. ICT 기술을 통해 생산자가 원격으로 접속하여 자동 제어값을 변경하거나 스마트팜의 설비의 정상 작동 여부까지 원격으로 확인 가능하게 하여 일손 부족한 농가의 부담을 덜어주는데 큰 몫을 하고 있다. 하지만 작물 생육 정보에 기반하여 스마트팜 환경제어에 적용하는 기술의 개발은 미흡한 실정이다. 작물 생장 상태에 관한 영상 정보를 파악하고 이를 온실 환경 제어에 반영하면 작물 생장에 보다 알맞게 효율적으로 조절할 수 있을 뿐만 아니라 자동화 작물 재배가 가능하게 될 것으로 판단된다.
국내 오이의 시설 재배 면적은 3,963ha이며, 그 중 20%에 해당하는 823ha가 경기도 내에서 재배 중이다. 오이에서 영양결핍이 일어나기 쉬운 5가지 원소에 대해 인위적으로 결핍을 유도시켜 결핍 이미지를 수집하였고 수집한 이미지를 이용하여 영양결핍 분류 알고리즘 제작하였다. 이를 스마트팜 자동화 재배 시스템에 적용하여 오이의 영양결핍을 인지할수 있다면 적절한 영양분 급액 대책을 도입하는데 활용될 수 있는 기초 기술로 활용하며 더 나아가 작물의 상태를 파악하여 환경 제어에 적용시킬 수 있는 자동화 작물 생산 스마트팜 구현 기술을 개발하고자 본 연구를 수행하였다.
 
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