▲ 성장 중인 콩. 일리노이대 연구진은 드론으로 촬영한 사진을 AI로 분석해 단 2일로 작황을 알아내는 과정을 손쉽게 만들었다. (사진=위키피디아)

미국 일리노이대 연구팀이 드론과 인공지능(AI)을 사용해 콩농장의 작황(콩 성숙도) 검수를 훨씬더 빠르고 정확하게 측정하는 방법을 개발했다고 ‘드론DJ’·‘유레카얼러트’가 보도했다.

보도들은 드론이 사람을 콩농장에 보낼 필요없이 작황 검수를 단 이틀로 단축했다고 전했다. 지금까지는 사람이 직접 태양아래 농장으로 나가 하루 몇시간씩 콩의 생육상태를 검사해야 했다.

미국 일리노이 대학의 연구원들은 콩 성숙도 측정의 효율성과 정확도를 향상시키기 위해 드론과 AI로 눈을 돌렸다.

이 연구의 공동 저자인 니콜라스 마틴 일리노이대 농작물과학부 조교수는 “사람이 콩 꼬투리 성숙도를 평가하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 꼬투리 색깔을 바탕으로 한 채점 시스템이라 사람의 편향도에 영향받기 쉽다. 많은 연구 그룹들이 드론 사진을 활용해 성숙도를 평가하려 하지만 대규모로는 할 수 없다. 그래서 우리는 이를 위해 더 정확한 방법을 고안해 냈다. 사실 정말 멋졌다”고 말했다.

드론은 대부분의 콩을 탐지하기 위해, 콩밭 상공을 비행할 때마다 몇 번씩 사진을 찍으면서 통과했다. 그리고 나서 연구진들이 각각의 비행 때마다 촬영된 이미지들을 차이를 알기 위해 서로 비교했다. 드론이 정확한 데이터를 생산할 수 있도록 하기 위해 두 나라에서 세 계절에 걸쳐 다섯 번 이같은 비교 실험이 이뤄졌다.

박사과정 학생인 로드리고 트레비잔은 자신들의 방법에 대해 “사흘에 한 번꼴로 이미지를 수집하고 싶다고 치자. 하지만 어느 날 구름이 끼거나 비가 오면 그럴 수 없다. 결국 서로 다른 연도나 다른 위치에서 데이터를 얻으면 이미지 수와 간격 등에서 모두 다르게 보일 것이다. 우리가 개발한 주요 혁신은 우리가 수집할 수 있는 모든 것을 어떻게 설명할 수 있느냐 하는 것이다. 우리의 모델은 데이터 수집 빈도와는 무관하게 잘 작동한다”고 설명했다.

일리노이대 연구진은 드론으로 확보한 시험 이미지를 심층 합성곱 신경망에 주입해 인간의 뇌와 비슷하게 생각할 수 있도록 했다. 각 콩의 색깔, 모양, 질감을 이미지에서 뽑아낸 다음, 이전에 찍은 이미지와 비교해 결과를 냈다.

트레비잔은 심층 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)이란 AI의 유형을 사용했다. 그는 CNN은 인간의 뇌가 눈으로 받아들이는 이미지 구성 요소인 색, 모양, 질감을 해석하는 법을 배우는 방식과 비슷하게 작동한다고 말한다.

트레비잔은 “CNN은 모양, 테두리, 질감은 물론 약간의 색상 변화까지 감지한다. 우리가 하려고 했던 작업에는 색깔이 가장 중요했다. 그러나 우리가 사용한 AI 모델의 장점은 이 모델을 사용하면 수확률이나 콩깍지 속 콩의 수 같은 또 다른 특성을 예측하는 것이 상당히 간단하다는 것이다. 이제 우리가 이러한 모델들을 만들었기 때문에 사람들이 더 많은 작업을 하기 위해 동일한 AI아키텍처와 전략을 사용하기가 훨씬더 쉬울 것이다”라고 말했다.

마틴 조교수는 결론적으로 “연구과정에 향후 몇 년 동안 반드시 이것을 사용하고자 하는 업계 파트너가 있었다. 그리고 그들은 매우 훌륭하고 중요한 기여를 했다. 그들은 그 해답이 현장 작물업자들이 결정을 내리고, 농작물을 고르고, 농부들에게도 타당한지 확인하고 싶어했다”고 말했다.