김남정 농진청농업생명자원부 부장은 “사람이 엑스레이를 찍는것과 마찬가지로 작물의 상태를 진단하는 것”이라며 “다양한 각도에서 가시광·초분광 영상센서로 사진을 찍어 작물의 종자 특성, 생육정보를 신속하게 분석·데이터화 할 수 있다”고 설명했다.
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이처럼 농진청은 ‘디지털육종’을 통해 재배 효율성을 높이는 것은 물론 기후변화 시대 대응에 나선다. 디지털육종은 유전체정보·표현체정보 등을 빅데이터를 기반으로 인공지능 기술을 활용해 육종기간은 줄이고, 효율성은 높이는 기술이다. 실제 독일의 제약기업 바이엘 주식회사는 디지털육종을 통해 병에 강하면서도, 전통 육종에 비해 시간은 17%, 소요되는 노력은 66% 줄어드는 토마토 육종법을 알아냈다.
유전체분석은 기술의 발달로 대량의 정보가 확보돼 있지만, 작물의 특성을 알려주는 표현형은 파악하는데 오랜 시간과 노력이 들어 그간 확보가 어려웠다. 하지만 지난 2017년 준공된 표현형 연구동에서 자동화된 최첨단 시설을 통해 고속·대량 분석이 가능해졌다. 현재 농진청은 벼·콩 등 주요 작물의 유전체정보, 표현형정보 등 빅데이터를 생산하고 딥러닝을 통해 표현형의 예측 정확도를 높이고 있다.
김 부장은 “표현체 인프라를 활용해 밀양23호와 기호벼의 교배조합을 이용해 2주에서 4주 어린식물에서 키와 관련된 유전자 위치를 찾아서 수확량과의 연관성을 확인했다”며 “콩 종자 특성을 영상으로 측정해 크기, 매끄러운 정도의 분석방법도 확인했다”고 말했다.
이렇게 확보된 정보들은 바로 옆에 마련된 슈퍼컴퓨팅센터에서 농업 빅데이터로 생성되고 있다. 센터에는 지난해 9월 기상청에서 관리전환을 받은 슈퍼컴퓨터 2호기가 있다. 농진청은 고추, 벼, 콩 등 주요 작물에 대한 유전형 데이터를 슈퍼컴퓨터로 초고속 분석해 육종에 활용할 수 있는 디지털 빅데이터를 축적하고 있다.
김 부장은 “앞으로는 수천개의 개체의 생육특성을 일일이 확인하지 않고도, 가뭄·기후변화 등 특정 환경에 적합하거나 질병 등 원하는 형질을 가진 종자를 빅데이터를 활용해 선발할 수 있을 것”이라고 강조했다.
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뿐만 아니라 농진청은 스마트농업 확산을 위한 농업 기계화·자동화에도 나선다. 현재 벼재배 등은 거의 기계화가 돼 있지만, 밭이나 과수원 등 경사지에는 기계화율이 낮은 상황이다. 하지만 농촌 고령화로 인력이 줄어드는 상황에서 기계화 도입은 필수적이다.
이에 농진청은 사과·배·복숭아 과수원을 대상으로 농작업 환경을 스스로 인식하고 자율주행하면서 제초·운반·방제와 같은 농작업을 하는 로봇을 개발했다. 현재 이들 로봇을 실제 현장에서 활용할 수 있는 수준으로 개선하고 있다. 로봇이 작업 중 물체와 부딪히면 작업을 멈추기도 하고, 굴곡진 노면에서도 유연하게 대응할 수 있도록 했다.
특히 로봇 간 협동으로 작업효율을 극대화하도록 했다. 운반 로봇에 기능을 탑재해 방제로봇의 살포 농약이 떨어진다는 알림이 오면 약액을 싣고 출발해 방제로봇이 지나가는 길목에 약액을 보충해주는 방식이다.
최덕규 농진청 밭농업기계화연구팀 실장은 “농업로봇 상용화를 위해 지난해부터 2027년까지 농업용 로봇 현장 실증 지원사업을 추진하고 있다”며 “내년부터는 연구실 단위에서 개발된 로봇 기술을 현장 실습과 보급을 통해 농가 생산 현장의 반영해 개선 보완을 해 상용화할 수 있는 기반을 만들것”이라고 강조했다.
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