[한국농어민신문 김영민 기자]
작물의 표현체를 인공지능(AI)과 결합한 형질조사 자동화 기술이 개발돼 농업 분야는 물론 다른 산업 분야까지 적용 범위가 확대될 전망이다.
국립농업과학원은 기후변화에 대응한 우수 품종을 신속하게 개발하기 위해 작물의 표현체와 인공지능을 결합한 형질조사 자동화 기술을 개발했다고 밝혔다. 농업과학원은 지난 3년 동안 개발한 표현체 기술과 인공지능 학습 기술을 활용해 빅데이터 340만건 이상을 확보한 후 6개 형질조사 자동화 기술을 완성했다. 이 기술은 기존의 종자의 표현체 분석 외에 버섯의 수량, 콩잎의 형태 구분, 콩 생육 예측, 딸기 형태 구분, 사과 품질 등을 자동으로 분석할 수 있다.
기존엔 연구자가 재배지나 실험실에서 작물 크기나 모양, 색, 수량 등을 직접 눈으로 확인하고 측정하는 방식으로 형질조사를 진행하다 보니 많은 시간과 인력이 필요했다. 여기에 조사자의 경험이나 숙련도에 따라 결과가 달라지거나 정확하고 일관된 결과 도출에 한계가 있었다.
그러나 농업과학원이 개발한 기술을 적용하면 일반 카메라(RGB 영상)와 특수 카메라(초분광 영상)로 촬영한 데이터를 활용해 작물 크기와 형태, 병 발생 여부, 생육 상태 등을 수치화해 분석할 수 있다. 또 기존처럼 수작업으로 처리하지 않아 인력이 적게 들고, 최대 1주일 이상 걸리던 형질조사 시간도 평균 30분 이내로 단축된다. 6개 형질조사에 대한 정확도는 90% 이상으로 조사자의 주관적 판단이 배제돼 조사 결과의 객관성을 높이는 데에도 기여할 수 있다.
농업과학원은 6개 형질조사 기술에 대해 특허 4건 출원, 논문 1편 발표, 저작권 1건을 등록했다. 또한 국내 연구자 역량 강화 기술 전수회를 열고, 관련 산업체에 기술을 이전하는 등 기술 확산에 나설 계획이다.
권수진 국립농업과학원 디지털육종지원과장은 “종자 중심의 표현체 분석 기술에 더해 영상기술을 이용하면 일반 작물의 형질도 분석할 수 있다. 예를 들어 외관으로는 확인이 불가능한 사과 속 멍까지 확인할 수 있어 선별도 용이하게 될 것”이라며 “최근엔 제빵 공정에서도 덜 익거나 부풀림 등에도 활용할 수 있다. 이처럼 농업 뿐 아니라 타 분야에서도 적용이 가능한 기술인 만큼 이 기술에 공공성을 부여해 민간이 사용하도록 보급할 예정이다”고 말했다.
한편 표현체와 인공지능 결합 형질조사 자동화 기술은 행정안전부가 주최한 ‘2025년 공공 AI 대전환 챌린지’에서 기술 가능성과 공공 분야 파급 효과를 인정받아 장려상을 수상했다.
김영민 기자 kimym@agrinet.co.kr
