농촌진흥청(청장 권재한)은 디지털카메라를 활용한 사과 과실의 정밀 분석 기술을 개발하며, 과수 농업에 획기적인 변화를 예고했다. 이 기술은 과수의 모양과 색상을 정확하게 분석하여 현장에서 신속한 과실 선별이 가능하게 만들었다.

과거에 이미지 기반의 표현체 기술은 촬영 조건이 각기 달라 실질적인 현장 적용이 어려웠지만, 이번 연구에서는 이를 체계화해 디지털카메라나 휴대전화 카메라로도 정밀 분석이 가능하도록 발전시켰다. 촬영된 이미지를 분석 프로그램과 연동시켜 과실의 품질을 자동으로 분석하고, 이를 바탕으로 선별에 필요한 데이터를 추출할 수 있다.

▲ 품종별 과실 형태 통계분석

연구진은 또한 과실 촬영 환경에 대한 연구를 통해 최적의 분석 조건을 확립했다. 배경은 파란색이 최적이었으며, 조명은 3,000럭스에서 가장 정확한 색상과 명도가 얻어졌다. 사과의 가로와 세로 길이를 측정하는 방식에서도 기존보다 개선된 정확도를 보여줬다.

이 기술은 대표 품종인 ‘홍로’ 등 4개의 사과 품종에 적용된 결과, 정확도가 96% 이상을 기록했다. 특히, 통계적 지표를 통해 모양이나 색상이 불량한 과실을 신속하게 구분할 수 있어 농업 현장에서 큰 효율성을 기대할 수 있다.

농촌진흥청은 이번 기술이 사과뿐만 아니라 배, 딸기 등 다양한 과실류에 적용 가능하다고 설명했다. 기존의 선별기는 과실의 중량만을 기준으로 삼았지만, 이번 기술은 소비자 선호도를 반영한 과실을 선별할 수 있게 해준다.

추후 농촌진흥청은 인공지능 기술을 접목해 현장에서 실시간으로 과실을 분석하고, 고품질 과실을 선별할 수 있는 데이터베이스 구축을 계획하고 있다. 또한, 이번 연구는 한국육종학회지에 게재되었으며, 디지털 육종 기술 보급에 기여한 점을 인정받아 우수논문상을 수상하는 쾌거를 이루었다.

농촌진흥청 유전자공학과 김경환 과장은 “이 연구는 디지털 육종 기술의 실제 농업 현장 접목 가능성을 증명한 사례”라며, “향후 지속적인 기술 개발을 통해 농업 현장의 문제 해결에 앞장서겠다”고 강조했다.

이 기술은 사과 재배 농가에 큰 변화를 가져올 뿐만 아니라, 국내 농업의 디지털 전환을 앞당기는 핵심 기술로 자리잡을 전망이다.