충북대학교 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 고가의 초분광 카메라를 대체할 수 있는 스마트농업 원천기술을 개발해 국제 학계의 주목을 받고 있다.

충북대학교는 지역건설공학과 박종화 교수 연구팀이 농업 에듀테크 스타트업 ERI 솔루션과의 산학 공동연구를 통해 스마트농업 센서의 비용과 기술적 한계를 동시에 극복할 수 있는 혁신 기술을 개발했다고 밝혔다.

이번 연구 성과는 전자 및 농공학 분야에서 세계 피인용지수(JCR) 상위 1.6%에 해당하는 Q1 국제학술지 ‘Computers and Electronics in Agriculture’ 게재가 확정되며 학문적 가치를 인정받았다. 논문 제목은 *“Deep learning identifies optimal single spectral bands for non-destructive fresh weight estimation in cabbage: A new paradigm in postharvest management technology”*이다.

연구팀은 기존 스마트농업에서 사용되던 복잡한 다중 파장 분석 방식에서 벗어나, 인공지능을 활용해 작물 생육 정보를 가장 잘 설명하는 단 하나의 파장을 찾는 새로운 접근법을 제시했다.

이를 위해 연구팀은 1차원 합성곱 신경망(1D-CNN) 딥러닝 모델을 활용해 총 243개 빛의 파장 대역을 분석했다. 그 결과 배추의 생체중, 즉 수확량을 가장 정확하게 예측할 수 있는 최적의 단일 파장 **565.63nm(녹색광 영역)**을 세계 최초로 규명했다.

연구 결과 이 단일 파장 기반 모델은 농업 분야에서 널리 활용되는 NDVI, EVI 등 20여 개 식생지수 기반 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 수확량 예측 정확도를 나타내는 결정계수(R²)는 기존 최적 모델 대비 약 44% 향상됐으며, 243차원 초분광 데이터를 단 1차원으로 축소해 데이터 처리량도 99% 이상 줄였다.

특히 이번 연구는 단순한 분석 알고리즘 개발을 넘어 농업용 센서 하드웨어 설계 방식 자체를 바꿀 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

기존에는 수천만 원에 달하는 초분광 센서를 드론 등에 장착해야 정밀 분석이 가능했지만, 이번 연구 결과를 활용하면 특정 파장(565nm)만 통과시키는 필터를 장착한 수만 원대 단색광 IoT 센서만으로도 정밀한 작물 수확량 진단이 가능할 것으로 기대된다.

박종화 교수는 “이번 연구의 핵심은 인공지능을 단순한 분석 도구가 아니라 하드웨어 설계를 위한 ‘특성 발견 엔진’으로 활용했다는 점”이라며 “AI가 기존 식생지수보다 생물학적 의미가 높은 단일 파장을 찾아냄으로써 미래 농업용 센서 설계의 새로운 청사진을 제시했다”고 설명했다.

논문 제1저자인 ERI 솔루션 신형섭 박사는 “고가 장비 때문에 스마트농업 도입이 어려웠던 노지 재배 농가에서도 적용 가능한 기술”이라며 “배추 등 노지 채소의 수확량 예측 정확도를 높여 농산물 수급 안정화와 애그테크 산업 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.