[퍼스트뉴스=광주 박채아 기자] 전남대학교 융합바이오시스템기계공학과 이경환 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 농업 환경을 3차원으로 정밀하게 재구성하고, 작물 상태를 자동으로 진단하는 핵심 기술을 개발하며 국제 학계의 주목을 받고 있다.
9일 전남대에 따르면, 이번 연구 성과는 첨단 농업공학 분야의 세계적 권위 학술지 Computers and Electronics in Agriculture(IF 8.9, 상위 1.6%)에 2편의 논문으로 게재되며 기술적 우수성과 국제적 경쟁력을 입증했다.
연구팀은 먼저 과수원과 같은 복잡한 환경에서도 로봇이 스스로 위치를 파악하고 주변을 3차원으로 정밀하게 인식할 수 있는 실시간 재구성 기술을 개발했다. 다중 카메라와 센서 데이터를 융합해 실제 과수원을 디지털 공간에 그대로 구현하고, 나무 구조와 열매의 위치·크기까지 정밀 분석할 수 있는 것이 특징이다.
이를 통해 현실의 농업 환경을 가상공간에 복제하는 ‘디지털 트윈 농업’ 구현이 가능해졌으며, 작물 생육 상태를 사전에 분석하고 작업을 미리 계획하는 미래형 농업 기술로 확장될 수 있다.
또한 연구팀은 영상과 깊이 정보를 동시에 활용하는 멀티모달 AI 기술을 적용해 작물의 스트레스 상태를 자동으로 진단하는 기술도 개발했다. 이를 통해 사람의 눈으로는 인지하기 어려운 미세한 변화까지 감지할 수 있어, 작물 이상을 조기에 판단할 수 있다.
특히 이번 연구는 농업 환경 인식 기술과 작물 상태 진단 기술을 동시에 확보했다는 점에서 의미가 크다. 두 기술이 결합될 경우, 로봇이 과수원 환경을 실시간으로 3차원 이해하고 작물 상태를 분석하는 자율 지능형 농업 시스템 구현이 가능해진다.
두 논문의 제1저자인 젱유 박사과정생은 “이번 연구는 인공지능과 디지털 트윈 기술을 농업에 적용할 수 있는 핵심 기반을 제시한 것”이라며 “향후 자율주행 농업 로봇과 결합해 수확, 전정, 병해 관리까지 자동화하고 실제 농가에 적용 가능한 기술로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 BK21 4단계 IT-Bio융합시스템농업교육연구단, 농림축산식품부 농식품과학기술융합형연구인력양성사업, 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원 인공지능융합혁신인재양성사업의 지원을 받아 수행됐다.
*논문
1. Realtime multi-RGBD SLAM framework for 3D reconstruction and phenotyping in large-scale apple orchards, Computers and Electronics in Agriculture, (2026).
2. Cross-attention driven RGBD fusion in lightweight CNN-Transformer for real-time stress classification of seedlings during robotic transplanting, Computers and Electronics in Agriculture, (2026).
