이번 실증은 한국농업기술진흥원이 주관하는 ‘2025년 기술융복합 현장적용사업’의 일환이다. 실증이 이뤄진 노지 스마트팜 시스템은 과수작물의 일일 광합성량 및 지역의 태양 에너지 공급량을 예측해 과수작물의 에너지원 공급량을 스케줄링함으로써 가변적으로 인공 광원을 제어하는 기술이다. 이 기술에는 충청북도 농업기술원의 과실품질 측정 장치 기술과 에이비씨랩스의 AI 기반 인공 광원 제어 기술이 활용됐다.

공공특허 + 민간 AI 기술을 결합한 정밀 재배 시스템

이번 실증에는 충북농업기술원의 등록특허 ‘스마트팜 구축을 위한 과실품질 측정 장치 및 방법(등록번호 10-2593992)’이 적용됐다. 해당 기술은 과실의 장축·단축 길이를 추출하고, 이를 무게와 결합해 밀도계수(Km)를 산출함으로써 품질을 정량화하는 비파괴 품질 측정 기술이다.

에이비씨랩스는 여기에 자사의 특허기술인 ‘머신러닝 기반 인공 광원 제어 시스템(출원번호 10-2022-0163591)’ 및 ‘블록체인 기반 농산물 이력 추적 서비스(출원번호 10-2024-0136146)’를 융합해 HW·SW 통합 시스템을 구축했다.

이 시스템은 포도 생육, 기상환경, 품질 측정 데이터를 기반으로 AI가 포도송이 탐지, 포도알 개수 추정, 포도 과중 예측, 컬러차트 기반 포도 당도 예측 등 포도의 생육 상태를 진단하며, 광레시피를 기반으로 LED 인공 광원을 자동으로 제어해 과실의 당도 상승, 착색 균일성 확보, 생육 진단 정확도 향상에 기여하도록 설계됐다.

LED 인공 광원 및 AI 제어를 활용한 와인용 포도 품질 향상 검증

실증은 영동와인생산자협동조합 소속의 우수 농가인 마미영농조합과 필와이너리에서 진행됐다. 에이비씨랩스는 농업용 LED 보광장치, 인공관 제어 컨트롤러, 포도 품질 분석 소프트웨어, 데이터 수집 모듈 등 통합 시스템을 현장에 적용했다. 실증 결과, LED 보광 기반 환경 제어를 통해 포도 과중·당도 등 품질 지표가 향상되고, 데이터 기반 생육 예측 정확도 또한 증대한 것으로 확인됐다.

이번 실증에서 LED 보광과 품질 분석 시스템은 농가로부터 기존의 경험 중심 재배에서 벗어나 수확 시기와 숙도 판단을 체계적으로 할 수 있는 기반을 마련해줬다는 평을 받았다.

에이비씨랩스는 이번 실증이 농가의 수확 의사결정을 정성적 판단에서 데이터 기반 체계로 전환하는 중요한 사례라고 강조했다.

스마트팜 확산 및 농업 경쟁력 강화

농진원이 주관하는 ‘기술융복합 현장적용사업’은 민간 기술과 공공 기술의 융합제품을 농가 현장에서 실증·고도화하기 위한 지원사업으로, 과제당 최대 7000만원의 예산이 투입된다.

이번 실증은 공공 연구기관의 원천 기술과 민간 기업의 AI 기술을 결합해 품질 경쟁력을 향상시킨 대표적인 융복합 혁신사례로 평가된다. 또한 데이터를 기반으로 품질과 수확 시점을 관리할 수 있다는 점에서 스마트농업의 현실 적용 가능성을 보여준다는 의미가 있다.

출처 : 에이비씨랩스