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

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국내에서 재배되는 아열대·열대작물에 발생하는 병은 질병에 과학적으로 대응할 수 있는 방안이 제주도에서 마련된다.
■ 법무부는 2023년 인공지능 학습용 DB 구축 사업의'국내 재배 아열대·열대작물 병·해충 데이터 구축 분야'에 컨소시엄을 구성해 분석은 결과, 전체 6개 컨소시엄 중 최종 1위에 올랐지만 총 17억 원 국비를 지원받게 됐다고 밝혔다.
/제주특별자치도 컨소시엄:제주특별자치도(주관), ㈜플렉 싱크, <span class ='result_underline'> ㈜지디에스컨설팅그룹, </span> 2013에 정보(주), 한라대학교 산학협력단, <span class ='result_underline'> 엠케이지(주) </span>
인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업은 인공지능 구현의 핵심 밑바탕이 되는 인공지능용 데이터를 구축해 산업 경쟁력과 사회적 문제 해결 역량을 강화하기 위한 목적으로 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 사업이다.
2010부터 발표평가에서 아열대 기후의 최적 지역이라는 명확한 지원 동기와 문제 인식, 구체적인 활용 방안, 현실성 있는 활용 청사진 등을 논리적으로 제시해 높은 평가를 받았다.

사업은 전담기관(NIA)과 기관 간 협약을 체결해 올 12월까지 추진되며, 최종 구축된 인공지능 학습용 데이터는 인공지능(AI)허브(https://aihub. or. kr/)를 통해 누구나 활용할 수 있도록 개방할 방침이다. 
이번 사업을 통해 구축되는 인공지능용 데이터는 국내에서 재배 중인 아열대·열대작물 8종을 대상으로 병·해충에 대한 작물의 잎, 줄기, 과실 부위 이미지 등 27만 4,000장을 촬영하고, 촬영 이미지에 증상 부위, 질병 구분, <span class ='result_underline'> 병·해충명, </span> 진단 단계 등 세부적이고 다양한 정보를 입히는 프로그램으로 만들어진다.
또한 질병 예측의 정확도를 높일 수도 있도록 특정 질병 발생과 연관성을 가지는 재배환경정보(온도·습도·토양 산성도·질소·인산·칼륨·전기전도도 등)도 기본 구축된다.
■ 아울러 인공지능의 학습용 데이터를 통해 현장에서 실질적인 활용 매개체가 되 수 있는 인공지능 구현 모델도 병행해 개발할 계획이다.
인공지능 구현 모델은 실시간 학습용 데이터 분석 및 학습을 통해 특정 시점의 작물 병해충 유/무 여부, 병해충 심각도를 예측해 맞춤에 맞춤 서비스가 가능토록 개발한다.
■ <NAME> 제주도 혁신산업국장은"구축된 인공지능 학습용 데이터는 다양한 교육 서비스 개발에 활용돼 지역 산업의 경쟁력을 높여는 새로운 기회를 부여할 수 있을 것으로 기대한다"라며"앞으로도 과학기술을 활용으로 지역 문제를 해결하고 활로를 찾을 수가 있도록 적극 지원하겠다"라고 말했다.<|endoftext|>