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전남대, 빅데이터 이용한 양파 수확량 예측기상환경-양파생산량 빅데이터 8년치 활용
  • 조규남
  • 승인 2019.11.21 00:26
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품질경영학회에서 나명환 교수가 발표하는 모습

전남대학교 농업빅데이터연구실(나명환 교수 연구팀)이 빅데이터를 이용해 양파의 단위면적당 수확량을 예측할 수 있는 모형을 개발해 2019 한국품질경영학회로부터 우수논문상을 수상했다.
 
연구팀은 2002~2019년 기상환경과 양파 생산량 빅데이터를 활용해 ‘생육 재배 기간별 환경인자의 주효과와 상호작용을 고려한 양파 단위면적당 수확량 예측 모델’을 개발했다.
 
연구팀은 양파 생육기간을 크게 ▲유묘기(처서~한로) ▲활착기(한로~대설) ▲월동기(대설~소한) ▲경엽신장기(소한~춘분) ▲구비대기(춘분~소만)로 나누고, 각 기간별 일교차, 기온, 강수량, 강수일, 증기압, 가조시간의 주효과와 이들의 상호작용을 감안해 분석했다. 기존 연구에서는 1개의 인자에 대해 주효과만을 분석했다.
 
연구결과 양파 수확량이 ▲파종기에는 기온이 예년보다 높고 강수량은 적을수록, ▲유묘기에는 기온이 낮고 강수량이 적을수록, ▲활착기에는 기온은 낮을수록, ▲월동기는 기온이 높고 상대습도는 적을수록, 가조시간은 길고 일교차는 클수록, 증기압은 크고 강수량은 적을수록, ▲경업신장기에는 일교차와 비온 날은 적고 기온이 높을수록, ▲구비대기에는 기온이 크고 강수량이 많고 비온 날이 많을수록 각각 많아지는 것으로 나타났다.
 
특히 상호작용으로 유묘기의 강수량이 148.4mm보다 작을때는 월동기 평균기온이 평년보다 높을수록 생산량이 많아지고, 구비대기의 기온이 15.05℃보다 낮은 경우는 강수량은 예년보다 많을수록 생산량이 늘어난 것으로 분석됐다.
 
농업빅데이터연구실은 2017년부터 농촌진흥청 빅데이터일자리팀과 함께 사물인터넷과 빅데이터를 활용해 노지채소인 양파, 마늘, 배추 작목에 대한 수급예측모델을 개발하고 있다. 또한, 시설채소인 딸기, 토마토, 파프리카 수량증대 및 품질을 향상하는 환경관리 방안 등을 연구하고 있다.
 
나명환 교수는 “농산물의 생산성과 품질 향상을 위해서는 빅데이터의 활용과 해석이 매우 중요하다”며 “앞으로 다양한 작목에서 품질과 생산성을 높이는 연구를 계속해 나가겠다.”고 말했다.

조규남  ceo@irobotnews.com

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