미래 농업을 잇는 기술, 씨더스의 AI 기반 표현체 분석 솔루션 이야기

AI와 영상 기술이 만나는 농업의 변화
최근 씨더스는 ‘미래농업을 위한 인공지능융합 영상식물학 최신 연구동향’을 주제로 열린 2026 한국영상식물학회 학술대회에 참여했습니다.
이번 학회는 인공지능과 영상 기술이 농업 현장에 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 앞으로 농업이 어떤 방향으로 변화할지를 논의하는 자리였습니다.
3일간 진행된 이번 학술대회에서는 국제 심포지엄부터 학술 발표, 그리고 실무 중심의 워크숍까지 다양한 프로그램이 이어졌습니다.
특히 머신러닝 기반 표현형 분석과 AI 기반 식물 영상 기술이 주요 화두로 다뤄지며, 농업이 점점 더 데이터 중심 산업으로 전환되고 있다는 흐름을 확인할 수 있었습니다.

씨더스가 제시한 새로운 접근, 표현체 데이터의 정밀화
이번 학회에서 씨더스는 ‘AI 모델 학습을 위한 대용량 영상데이터 라벨링 플랫폼’을 주제로 발표를 진행했습니다.
농업에서 AI를 활용하기 위해서는 무엇보다 정확한 데이터가 중요합니다.
하지만 식물은 형태가 복잡하고 환경에 따라 계속 변화하기 때문에, 일반적인 AI 모델로는 정밀한 분석이 쉽지 않습니다.
씨더스는 이 문제를 해결하기 위해 표현체 데이터를 더 정확하게 정의하고 분석하는 기술에 집중하고 있습니다.

3S & 3A, 데이터의 한계를 넘는 기술
씨더스가 이번 발표에서 소개한 핵심은 3S와 3A 솔루션입니다.
먼저 3S(Smart Segmentation Solution)는 식물의 형질을 정밀하게 분할하는 기술입니다.
기존 모델은 객체의 윤곽을 대략적으로 인식하는 수준에 머물렀다면, 3S는 뿌리처럼 복잡하고 얇은 구조도 정확하게 구분할 수 있습니다.
이를 통해 표현형 분석 과정에서 발생할 수 있는 오차를 줄이고, 보다 신뢰도 높은 데이터를 확보할 수 있습니다.
3A(Automatic AI Annotation)는 데이터 라벨링 과정을 자동화하는 기술입니다.
수동 작업에 의존하던 기존 방식에서 벗어나, '수동 보정 → 반자동 확장 → 초대규모 자동 생성'으로 이어지는 단계를 통해 데이터가 쌓일수록 자동화 수준이 높아지는 구조를 갖고 있습니다.
최대 1,000장의 이미지를 한 번에 처리할 수 있으며, 자연어 입력만으로 객체를 구분하는 기능까지 지원해 작업 효율을 크게 높였습니다.
이 두 기술은 단순한 기능을 넘어, 데이터 생성과 학습이 반복되며 고도화되는 구조를 만든다는 점에서 의미가 있습니다.


연구 현장에서 확인된 기술의 가능성
씨더스의 기술은 이미 다양한 연구 현장에서 활용되고 있습니다.
현미경 수준의 미세 구조인 꽃가루나 기공 분석부터, 토마토 과실의 개수와 색상, 내부 구조까지 세밀하게 구분할 수 있습니다.
또한 복잡한 뿌리 구조를 가진 작물에서도 정확한 분할이 가능해 표현형 연구의 정확도를 높이고 있습니다.
이러한 기술은 단순한 분석을 넘어, 향후 품종 개발과 재배 전략 수립까지 확장될 수 있는 기반이 됩니다.
디지털 농업의 핵심, ‘데이터를 만드는 기술’
이번 학회를 통해 확인한 것은 명확합니다.
AI 농업의 핵심은 단순히 모델이 아니라, 얼마나 정밀한 데이터를 만들 수 있는가에 달려 있다는 점입니다.
씨더스는 표현체 데이터를 정밀하게 정의하고, 이를 AI 학습에 활용할 수 있는 구조를 만드는 데 집중하고 있습니다.
이는 디지털 육종, 스마트팜, 그리고 데이터 기반 농업 전반을 연결하는 중요한 기술적 기반이 됩니다.



씨더스가 만들어갈 다음 단계
씨더스는 앞으로도 영상 기술과 AI를 기반으로 표현체 분석을 고도화하고, 농업 연구와 산업을 연결하는 기술을 지속적으로 발전시켜 나갈 계획입니다.
식물의 변화를 더 정밀하게 이해하고, 그 데이터를 다시 품종 개발과 재배 전략으로 연결하는 것.
씨더스는 그 과정을 가능하게 하는 기술 파트너로서, 미래 농업의 변화 속에서 중요한 연결 역할을 이어가고자 합니다.
데이터로 농업을 이해하고, 기술로 그 가능성을 확장하는 일.
씨더스의 도전은 지금도 계속되고 있습니다.
DATA IS REAL
씨더스는 데이터와 AI로 더 건강한 먹거리를 제안하는 기업입니다.
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