세미나자료
인공지능(AI) 기반 마늘 생산량 예측 고도화 방안 연구
한국농촌경제연구원은 인공지능(AI) 기반 마늘 생산량 예측 고도화 방안을 모색한 보고서를 발표하였다.
- 기후변화의 심화와 농가 고령화, 생산비 상승 등 농업 환경의 복합적인 변화는 농업 생산의 불확실성을 증대시키고 있음. 특히 마늘은 우리나라의 대표적인 양념채소이자 생산량 변동에 따라 농가 소득에 미치는 영향이 큰 품목으로, 마늘 생산량의 정확한 사전 예측은 수급 안정과 정책 대응의 필수적 과제로 인식되고 있음.
- 본 연구에서는 농업관측센터에서 생성된 마늘의 생육 실측 및 드론 촬영 데이터, 필지별 기상 정보를 활용하여 인공지능(AI) 기반 마늘 생산량 예측 고도화 방안을 모색하고자 함. 최근 인공지능 분석 기술의 발전은 정형·비정형 데이터의 비선형 관계와 다차원적 요인을 동시에 고려할 수 있는 가능성을 제시하고 있으며, 농업 부문에서도 인공지능을 활용한 생산량 예측 연구가 활발히 이루어지고 있음. 본 연구는 인공지능 기반 마늘 생산량 예측 모델을 구축하고 이를 실제로 품목 관측팀에서 활용이 가능한지를 검증하는 것을 목적으로 함. 그리고 인공지능 기반 농업관측 모델 구축의 문제점 및 개선 방향을 제시함으로써 디지털 시대에 부합하는 농업관측 고도화 방안을 제시하고자 함.
- 기후변화의 심화와 농가 고령화, 생산비 상승 등 농업 환경의 복합적인 변화는 농업 생산의 불확실성을 증대시키고 있음. 특히 마늘은 우리나라의 대표적인 양념채소이자 생산량 변동에 따라 농가 소득에 미치는 영향이 큰 품목으로, 마늘 생산량의 정확한 사전 예측은 수급 안정과 정책 대응의 필수적 과제로 인식되고 있음.
- 본 연구에서는 농업관측센터에서 생성된 마늘의 생육 실측 및 드론 촬영 데이터, 필지별 기상 정보를 활용하여 인공지능(AI) 기반 마늘 생산량 예측 고도화 방안을 모색하고자 함. 최근 인공지능 분석 기술의 발전은 정형·비정형 데이터의 비선형 관계와 다차원적 요인을 동시에 고려할 수 있는 가능성을 제시하고 있으며, 농업 부문에서도 인공지능을 활용한 생산량 예측 연구가 활발히 이루어지고 있음. 본 연구는 인공지능 기반 마늘 생산량 예측 모델을 구축하고 이를 실제로 품목 관측팀에서 활용이 가능한지를 검증하는 것을 목적으로 함. 그리고 인공지능 기반 농업관측 모델 구축의 문제점 및 개선 방향을 제시함으로써 디지털 시대에 부합하는 농업관측 고도화 방안을 제시하고자 함.
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