이미지 활용 버섯 재배프로그램 개발
과제구분 기관고유 수행시기 전반기
연구과제 및 세부과제명 연구분야 수행기간 연구실 책임자

데이터 기반 인공지능 농업적 활용 연구

 농업정보 ’22~’27 원예연구과 김혜형

이미지 활용 버섯 재배프로그램 개발

 농업공학 ’23~’25 원예연구과 김혜형
색인용어

시뮬레이션, 교육용 콘텐츠, 프로그램, 버섯
 
□ 연구 목표
최근 버섯은 단백질과 기능성 성분을 함유한 건강식품으로 인식되면서 전 세계적으로 생산과 소비가 지속적으로 증가하고 있으며 버섯 재배 산업 또한 지속적인 성장세를 보이고 있다(IMR, 2026). 전 세계 버섯 생산량은 약 2,500~3,000만 톤 수준으로 추정되며, 이 중 중국이 전체 생산량의 약 70% 이상을 차지하는 것으로 보고되고 있다(Yoo 등, 2016). 국내의 경우 2024년 기준 농산 버섯 생산량은 152,671톤으로 나타났으며, 이 중 느타리버섯은 58,115톤(38%), 표고는 20,544톤(13%)을 차지하는 주요 식용 버섯이다(농림축산식품부, 2025; KREI, 2024).
버섯은 균류를 이용한 재배 산업으로 생육 단계별로 온도, 상대습도, 이산화탄소 농도, 광 등의 환경 요인에 민감하게 반응하며 이러한 환경 조건은 균사 생장, 자실체 형성 및 품질 형성에 직접적인 영향을 미친다(이 등, 2017; 조 등, 2024). 또한 버섯은 종류 및 품종에 따라 생육 단계별 적정 환경 조건이 서로 다르기 때문에 환경 관리 기술의 정밀성이 매우 중요하다.
최근 버섯 재배 연구는 환경 제어 기술, 스마트팜 시스템 및 데이터 기반 생산 관리 기술 연구로 확대되고 있다. 특히 환경 센서 데이터를 활용하여 버섯 생육 특성을 분석하고 재배 안정성과 생산성을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다(장 등, 2013; 조 등, 2017; 이 등, 2019). 또한 영상 분석 및 인공지능 기술을 활용하여 버섯 생육 상태를 판별하거나 수량을 예측하는 연구 또한 증가하는 추세이다(Wang 등, 2022). 그러나 기존 연구는 실제 재배 관리 기술 개발에 주로 초점이 맞추어져 있어 교육 및 학습 목적으로 활용할 수 있는 시각화 기반 콘텐츠는 제한적인 실정이다.
한편 스마트농업 분야에서는 디지털 트윈(digital twin) 및 시뮬레이션 기반 기술을 활용하여 작물 생육 과정을 가상 환경에서 재현하고 환경 조건 변화에 따른 생육 반응을 분석하는 연구가 증가하고 있다(Wolfert 등, 2017; Subeesh 등, 2025). 그러나 버섯 분야에서는 이미지 데이터와 생육 정보를 활용한 연구가 병해 탐지나 생육 상태 판별 등 단일 목적의 분석 연구에 집중되어 있으며(Vidanapathirana 등, 2023), 재배 환경 변화에 따른 생육 과정을 단계적으로 시각화하고 학습할 수 있는 시뮬레이션 프로그램에 대한 연구는 아직 제한적인 실정이다.
따라서 본 연구에서는 버섯 생육 데이터와 이미지 정보를 기반으로 버섯 재배 과정을 시각적으로 구현할 수 있는 버섯 생육 시뮬레이션 프로그램을 개발하고, 재배 환경 변화에 따른 생육 반응을 가상 환경에서 학습할 수 있는 교육용 콘텐츠로서의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 버섯 생육 데이터 수집 및 분석, 이미지 기반 생육 단계 매칭과 3차원 시뮬레이션 모델 구축, 웹 기반 교육용 프로그램 개발 및 현장 실증을 수행하였다.
 
※ 자세한 내용은 첨부파일을 참고하세요.