순천대 바이오한약자원학과 국용인 교수, 인공지능 기반 잡초 판별을 위한 영상자료 구축

[베리타스알파=나동욱 기자] 순천대는 바이오한약자원학과 국용인 교수 연구팀이 인공지능을 기반으로 콩과 옥수수밭의 우점잡초를 판별하기 위한 영상자료를 구축했다고 19일 밝혔다.

순천대 국용인 교수 연구팀은 농촌진흥청 연구과제 선정으로 지난해 1월부터 전남지역 콩과 옥수수밭을 대상으로 생육기별 잡초 발생을 조사해 디지털 데이터를 구축하는 연구를 수행했다.

연구팀은 주요 잡초종으로 개비름, 까마중, 깨풀, 명아주, 미국가막사리, 쇠비름, 어저귀, 여뀌, 중대가리풀, 한련초 등 14종을 선발하고, 이들 잡초종의 영양 형질 및 화서 등 생식 형질을 디지털카메라로 각 초종 당 2000장 이상 촬영했다.

이후 디지털화한 이미지 데이터를 종별, 형질별로 분류해 공동연구기관인 서울대학교 연구팀에 제공했으며, 공동연구자인 서울대 바이오시스템공학과 김기석 교수가 지난달 29일 한경대에서 이들 영상자료 활용에 관한 워크샵을 개최하고 다양한 인공지능 기법을 사용해 콩과 옥수수밭에 우점하는 잡초를 판별하는 시스템을 개발할 것이라고 밝혔다.

순천대 국용인 교수는 "2022년 연구에서 이들 우점잡초를 효율적으로 방제할 수 있는 제초제를 선발하면 궁극적으로 잡초판별과 동시에 해당 잡초의 제초제를 처방하는 시스템이 개발될 것"이라고 말했다.