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감귤나무의 열매 수와 크기를 조사하는 일은 제주 감귤의 생산량을 가늠하는 중요한 과정입니다. 생산량 예측은 출하와 유통 계획을 세우고 농업정책을 마련하는 데에도 활용됩니다. 다만 지금까지의 수작업 조사는 시간과 노력이 많이 들고, 조사자의 숙련도에 따라 결과가 달라질 수 있다는 어려움이 있었습니다.

제민일보 독자기고에 따르면 제주에서는 이런 부담을 줄이기 위해 인공지능(AI)과 3차원(3D) 기술을 결합한 감귤 관측 자동화를 추진하고 있습니다. 조사원이 스마트폰으로 감귤나무를 여러 방향에서 촬영해 제주DA 플랫폼에 전송하면, 나무의 3D 모델을 구현하고 AI가 열매 수와 크기를 분석하는 방식입니다.

기고에 소개된 지난 8월 2차 노지감귤 관측조사에서는 필지당 조사시간이 약 50% 줄었습니다. 열매 수 측정 정확도는 85% 이상, 열매 크기는 97% 이상으로 확인됐다고 합니다. 이는 관측 업무의 시간을 줄이는 동시에 영상과 데이터를 활용해 조사 효율을 높일 가능성을 보여줍니다. 다만 이 수치는 해당 조사에서 확인된 결과이며, 모든 현장에서 같은 성능이 보장된다고 단정할 수는 없습니다.

현장에 안정적으로 도입되려면 해결할 부분도 있습니다. 촬영 속도와 거리, 각도에 따라 분석 결과가 달라질 수 있기 때문입니다. 촬영하는 사람이 달라도 일정한 결과를 얻으려면 촬영 기준을 마련하고, 조사원이 쉽게 따라 할 수 있는 매뉴얼을 갖춰야 합니다.

감귤 관측 자동화의 의미는 단순히 조사 시간을 줄이는 데 그치지 않습니다. 반복적인 작업을 덜고 일관된 데이터를 축적하면 생산량 예측과 정책 판단에 활용할 근거를 더 탄탄하게 만들 수 있습니다. AI가 사람의 현장 업무를 완전히 대신하기보다, 조사 과정의 부담을 낮추고 데이터 분석을 돕는 방향으로 쓰이는 셈입니다. 앞으로 현장 검증과 촬영 표준화가 이어진다면 제주 감귤의 생산·수급 관리에도 도움이 될 수 있습니다.