2025.08.23(토) 21:55
교육타임즈 지면신문
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연구진은 이를 체계화해 준비된 촬영 환경에서 디지털카메라나 휴대전화 카메라로 사과를 촬영해 사과의 형태와 색상정보를 분석할 수 있게 했다. 이와 동시에 연결된 이미지 분석 프로그램으로 과실의 이미지에서 품질 분석 과정을 자동화하고 분류에 필요한 정보를 추출할 수 있도록 했다. 아울러 과실 촬영 환경(조명, 배경 등)을 비교한 후 이미지를 얻는 최적의 조건과 표준 분석법도 제시했다.
이에 따르면, 배경을 파란색으로 설정해야 이미지 추출이 쉬웠다. 조명은 조도(lux, 럭스) 기준 3,000럭스 정도를 유지했을 때 정확한 과실의 명도와 채도를 얻을 수 있다. 과실의 가로(횡경)와 세로(종경)는 각각 상단과 측면 촬영으로 측정한다. 기존 한 가지 지표로 실측값을 계산한 것보다 정확도를 개선할 수 있었다.
이렇게 얻은 조건을 홍로 등 4품종에 적용해 이미지를 추출했으며, 이를 실측값과 비교 분석했다. 그 결과, 정확도는 96% 이상이었다. 또한, 지표값으로 통계분석 기준을 설정하면 모양이나 색상에 따른 못난이 사과를 빠르게 구분할 수 있다. 농촌진흥청은 이 기술의 호환성이 뛰어나 사과뿐만 아니라 배, 딸기 등 과실류에도 적용할 수 있다고 덧붙였다. 현재 사용 중인 선별기는 과실 중량으로만 선별할 수 있으나, 이 기술을 적용하면 다양한 이미지 지표를 활용해 소비자가 선호하는 과실을 선택적으로 선별할 수 있을 것으로 기대된다.
농촌진흥청은 앞으로 데이터베이스를 구축해 농업 현장의 고품질 과실 선별에 표현체 정보를 이용할 예정이며 아울러 인공지능 기술과 접목해 다른 과실에도 활용하는 등 현장에서 실시간 분석할 수 있는 기술을 개발해 현장 활용도를 높일 계획이라 밝혔다. 이번 연구 결과는 한국육종학회지에 논문으로 게재됐다. 또한, 국내 디지털육종 기술 보급에 노력한 바를 인정받아 우수논문상을 수상했다.
한편, 국립농업과학원과 국립원예특작과학원은 지속 가능한 국내 농업 디지털 생태계 조성을 위한 '디지털농업 촉진 기본계획'에 따라 사과 재배 농가에 필요한 디지털 기술을 개발하고자 이번 연구를 추진했다.
농촌진흥청 유전자공학과 김경환 과장은 "이번 연구는 작물 표현체 기술을 농업 현장에 접목한 디지털 육종 기술 개발 사례다."라며, "앞으로 디지털 육종 기술 개발 속도를 높이고 이를 활용해 농업 현장의 어려움을 해결할 수 있도록 힘쓰겠다."라고 말했다.
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가요진 기자 gyj1119@naver.com
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