김원태 문홍성 김명은 윤성주 김병률 2026-08-24T16:40:00Z 2026-08-24T16:40:00Z 2025-11-30 979-11-6149-847-8 E2025-04 https://repository.krei.re.kr/handle/2018.oak/33251 본 연구에서는 농업관측센터에서 생성된 마늘의 생육실측 및 드론 촬영 데이터, 필지별 기상정보를 활용하여 인공지능(AI) 기반 마늘 생산량 예측 고도화 방안을 모색하고자 한다. Purpose of Research ○ The objective of this study is to predict the national average yield of garlic using artificial intelligence(AI) techniques by integrating structured and unstructured data, such as field-measured growth survey data and drone-acquired imagery with meteorological variables. The predicted results are compared with actual values to assess accuracy, and based on these findings, strategies for advancing observation methodologies that can be utilized by the Outlook Team are proposed. (For more information, please refer to the report.) 제1장 서론 제2장 마늘 산업 동향 제3장 마늘 생육·영상자료 수집 및 전처리 제4장 마늘 구중 예측 모델 구축 제5장 인공지능(AI) 기반 농업관측 고도화 방안 한국농촌경제연구원 인공지능(AI) 기반 마늘 생산량 예측 고도화 방안 연구 A Study on Enhancing AI-Based Forecasting Methods for Garlic Yield Prediction KREI 보고서 Kim, Wontae Mun, Hongsung Kim, Myeongeun Yun, Sungju Kim, Byeongryul 인공지능 AI 마늘 마늘 생산량