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### 제목: [수시] 감귤 품질 높이는 정지·전정 과정 교육생 모집_1

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국내에서 재배되는 아열대·열대작물에 발생하는 해충과 질병에 과학적으로 대응할 수 있는 방안이 제주도에서 마련된다.
■ 제주특별자치도는 2023년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업의 '국내 재배 아열대·열대작물 병·해충 데이터 구축 분야'에 컨소시엄을 구성해 응모한 결과, 전체 6개 컨소시엄 중 최종 1위에 선정돼 총 17억 원의 국비를 지원받게 됐다고 밝혔다.
*제주특별자치도 컨소시엄 : 제주특별자치도(주관), ㈜플렉 싱크, <span class='result_underline'>㈜지디에스컨설팅그룹,</span> 빛가람 정보(주), 한라대학교 산학협력단, <span class='result_underline'>엠케이지(주)</span>
❍ 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업은 인공지능 구현의 핵심 밑바탕이 되는 학습용 데이터를 구축해 산업 경쟁력과 사회적 문제 해결 역량을 강화하기 위한 목적으로 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 사업이다.
❍ 아열대 기후 최전방 지역이라는 명확한 지원 동기와 문제 인식, 구체적인 구축 방안, 현실성 있는 활용 청사진 등을 논리적으로 제시해 높은 평가를 받은 곳은 제주도이다. 전담기관(NIA)과 컨소시엄 간 협약을 체결해 올 12월까지 최종 구축된 인공지능 학습용 데이터는 인공지능(AI) 허브(https://aihub.or.kr/)를 통해 누구나 활용할 수 있도록 개방할 계획이다. 이번 사업을 통해 구축되는 학습용 데이터는 국내에서 재배 중인 아열대·열대작물 8종을 대상으로 병·해충에 걸린 작물의 잎, 줄기, 과실 부위 이미지 총 27만 4,000장을 촬영하고, 촬영 이미지에 증상 부위, 증상 구분, <span class='result_underline'>병·해충명,</span> 질병 단계 등 세부적이고 다양한 정보를 입히는 식으로 만들어진다.
❍또한 특정 질병과 연관성이 있는 재배환경정보(온도·습도·토양 산성도·질소·인산·칼륨·전기전도 등)도 함께 구축하여 질병 예측의 정확도를 높인다. 현장 활용의 실제 매개체가 될 수 있는 인공지능 구현 모델도 병행해 개발할 계획이다.  인공지능 구현 모델은 학습용 데이터를 활용하여 특정 시점의 작물 병해충 유무 여부, 병해충 심각도를 예측해 상황별 맞춤 대응이 가능하도록 개발된다. <NAME> 제주도 혁신산업국장은 "구축된 인공지능 학습용 데이터는 다양한 인공지능 서비스 개발에 활용돼 지역 산업의 경쟁력을 높이고 새로운 기회를 부여할 수 있을 것으로 기대한다"라며 "앞으로도 과학기술을 바탕으로 지역 문제를 해결하고 활로를 찾을 수 있도록 적극 지원하겠다"라고 말했다.<|endoftext|>