[주목 신기술] 열영상으로 농작물 생육 상태·제초제 약효 체크 가능

김도순 서울대 교수가 잡초의 제초제 활성 영상 분석법에 대해 설명하고 있다.

영상으로 농작물의 생육 상태, 제초제의 활성 등을 확인할 수 있는 기술이 개발돼 주목받고 있다.

김도순 서울대 농림생물자원학부 교수는 지난 2일 한국농약과학회 춘계학술대회에 참여해 ‘식물영상 및 인공지능(AI) 기반 제초제 약효 및 작용기작 진단’에 대해 발표했다.

이날 발표된 내용을 추가 취재한 결과 현재 김 교수 팀에서 활용하고 있는 제초제 약효 진단법은 시각적 분석법, 열영상 카메라 분석법, 엽록소형광 분석법이다. 이 중 기존에 사용하던 방법 외에 새로 도입해 발전시키고 있는 부분이 열영상 카메라 분석법이다.

기존에는 제초제 개발 단계에서 약효를 판별할 때 약제를 살포한 뒤 일정기간동안 잎의 변화를 육안으로 관찰하는 등의 방법을 사용했다. 이에 따라 약효 판별에 기간이 오래 걸리고 인력 등 비용이 많이 드는 부분이 있었다.

이번에 발표한 열영상 카메라 분석법은 제초제 살포 후 열영상 카메라로 잎을 촬영하면 겉으로는 아무 변화가 없어 보이는 잎도 하루 이틀이면 열영상에서 변화를 확연히 보여 약효를 빠르게 판독할 수 있다.

이와 함께 엽록소형광 분석법도 함께 사용해 제초제 활성 변화에 대해 더 정확한 결과를 도출할 수 있도록 함께 시험했다.

제초제 활성 육안 분석법(윗줄)과 영상 분석법(아랫줄). 영상으로 분석할 때 빠르게 결과를 알 수 있다.

김 교수는 이 분석법들을 활용하면 제초제 약효를 빠르게 판독할 수 있고 저항성 잡초를 판별하는데도 활용할 수 있다고 설명했다. 지금까지는 저항성으로 의심되는 잡초를 저항성이 만연한 이후에나 육안으로 확인할 수 있었던 것을 열영상 판독법으로 바로 확인이 가능해지는 것이다.

노태경 서울대 박사를 포함한 김 교수팀은 여기서 더 나아가 제초제 살포 시 작용기작을 확인하는데도 열영상 분석법과 인공지능 머신러닝을 활용하는 연구도 진행 중이다. 작용기작 별로 잡초가 고사하는 양상이 다르기 때문에 열영상 분석법에서도 그 변화가 다르게 나타난다. 이 데이터들을 AI에게 학습시키면 작용기작 별 양상을 학습해 지표화하고 구별할 수 있게 된다. 김 교수는 이를 특허 신청해 놓은 상태다.

이번 연구는 여러 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 우선 잡초의 구별에도 사용이 가능하다. 잡초의 여러 형태를 AI에게 학습시키면 드론 등으로 일정 영역을 촬영해 잡초가 발생한 구역에만 적절한 양의 제초제를 살포할 수 있게 된다. 이미 국제적으로는 특정 파장을 이용해 잡초의 종류를 학습시켜 이를 인식하고 레이저로 잡초를 제거하는 농기계가 상용화된 곳도 있다.

또 작물의 생육 단계, 생리적 상태 등을 열영상이나 적외선 등의 영상을 활용해 촬영하면 어떤 비료를 얼마나 살포해야 하는지 등을 정확히 판독해 정밀 농업이 가능할 것으로 전망된다. 영상은 드론, 인공위성까지도 활용해 촬영이 가능할 것으로 보인다.

김 교수가 잡초 연구에 매진하는 이유는 잡초의 발생이 농산물 수확량의 45%를 좌우하기 때문이다. 그 만큼 영향력이 있어 제초제 시장도 전세계 농약 시장의 50%를 차지하고 있다. 잡초 방제만 잘 돼도 농산물 수확에 기여하는 부분이 크다는 뜻이다.

김 교수는 “AI를 활용할 때 가장 중요한 것은 데이터의 양과 질이다”라며 “정확한 데이터를 학습시켜야 정답률이 높아지는데 엉터리 데이터를 학습시키면 AI 환각 현상만 높아져 신뢰도가 떨어지고 피해가 커지게 된다”고 설명했다.

그는 또 “미국은 5개의 주립 대학이 150억 원을 투입해 국가와 함께 이 분야에 대해 연구에 몰두하는 반면 우리나라는 아직 기초에 머물러 있다”며 “활용할 수 있는 분야가 다양한 만큼 우리나라도 연구에 투자하고 활용해야 할 것”이라고 덧붙였다.