이번 연구는 잔디를 훼손하지 않고도 시기별 생육 상태를 정확하게 파악할 수 있는 방법을 제시했다. 특히 인공지능(AI) 머신러닝 기술을 접목해 방대한 양의 잔디 상태 데이터를 빠르고 정밀하게 처리할 수 있는 자동 분석(High-Throughput) 기술을 구현했다는 점에서 큰 주목을 받고 있다.
산림바이오소재연구소 연구팀은 국제 학술지(Plants)에 게재된 논문을 통해 초분광 영상 데이터로 잔디의 건강 상태와 성장 단계를 분석하는 방법을 공개했다.
특히 계절 변화에 따른 잔디의 성장 패턴을 체계적으로 분석해, 여름의 활발한 성장기부터 가을의 휴면기까지의 변화 과정을 데이터로 시각화·정량화 하는데 성공했다. 이 기술을 활용하면 잔디를 언제, 어떻게 관리해야 하는지 데이터 기반으로 판단할 수 있어 관리 효율성이 크게 높아질 뿐만 아니라, 기후변화에 맞춘 '스마트 관리'가 가능해진다.
이 기술은 골프장, 공원, 스포츠 잔디 관리뿐 아니라 도시 녹지 관리와 스마트 농업 분야에도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 나아가 드론이나 자동화 시스템에 이 기술을 탑재하면, 넓은 지역의 잔디 생태를 실시간으로 한눈에 모니터링하는 것도 가능하다.
산림청 국립산림과학원 산림바이오소재연구소 배은지 연구사는 "초분광 영상 분석 기술은 잔디뿐만 아니라 다양한 식물과 숲을 관리하는 데도 확장 적용할 수 있다"며, "앞으로 AI 기반 분석 기술을 더욱 고도화해 한층 더 정밀하고 효율적인 스마트 잔디 관리 시스템을 구축해 나갈 것"이라고 말했다.
Copyright ⓒ 서울신문 All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
