빠르게 변화하는 디지털 전환 시대에 발맞춰 농업도 디지털화하고 있다. ⓒ게티이미지뱅크
한국 사회는 제4차 산업 혁명과 디지털 대전환의 시대로 접어들었다. 농업도 사람의 노동, 경험 중심에서 자동화·데이터 중심의 디지털 농업과 트렌드가 바뀌고 있다. 네덜란드와 미국 등 농업 선진국은 데이터 생산과 활용을 종합적으로 지원하는 디지털 농업 혁신을 가속화하고 있다. 디지털 농업의 핵심은 작물의 재배 환경, 유전형, 표현형 등에 대한 빅 데이터 수집과 활용이다. 토양 성분과 온도 및 습도 광량의 같은 작물의 재배 환경 데이터와 콩 등의 작물 유전체 데이터는 센서와 전자 장비, 그리고 차세대 DNA염기 서열 해독 기술의 비약적 발전으로 급속히 대량으로 생산하고 이용되고 있다. 반면, 벼 콩, 밀 등 농작물의 키, 색, 수확량, 맛, 각종 병충해에 대한 저항성과 가뭄에 견딜 특성 등 표현형 데이터의 생산은 여전히 수작업으로 진행되고 있다. 시간과 노력이 필요, 효율이 낮다. 이를 보완하기 위해서”표현체(Phenomics)”기술이 나오고 발전하고 있다. 인체를 들여다보며 X선이 있듯이 농작물에도 “표현체 기술”이 있어!
표현체 기술을 활용해 작물과 사람을 분석하는 과정은 비슷하다. ⓒ국립농업과학원
표현체 기술은 가시 광선(Red-Green-Blue, RGB), 근적외선(Near Infrared, NIR), 적외선(Infrared, IR)카메라 등 다양한 영상 장비에서 농작물의 이미지를 빠르게 얻는다. 프로그램을 이용하고 영상 정보를 디지털화(수치화하고 작물의 키, 색, 면적 등 표현형 데이터를 생산하는 기술이다. 이 기술은 우수한 계통 선발, 스트레스 양적 평가, 식물 병 진단에 유전자 기능 분석 등에 사용된다. 표현체 연구 과정은 X 선, CT, MRI등 다양한 영상 장비를 활용하고 데이터를 획득하는 분석처럼 사람을 진단해서 처방하는 것과 비슷하다. 표현체 연구 인프라는 전 세계적으로 30개국 60곳 이상이 운영한다. 벨기에의 CropDesign사와 독일의 LemnaT.ec사, 체코의 PSI사를 중심으로 표현체 연구 플랫폼을 개발하고 있다. 몬산토의 같은 다국적 기업들은 표현체 분석 시스템을 차세대 분자 육종 시스템으로서 활용하고 내재해성 품종 개발에 활용하고 있다. 국내에서는 국립 농업 과학원, 한국 과학 기술 연구원(KIST)대구 경북 과학 기술원(DGIST)한국 원자력 연구원(KAERI)등이 설비를 완료하고 기관 특성에 맞추어 작물 생육 특성을 분석하는 데 활용하고 있다.(주)한국 과학 기술 산업은 국내 기술로 인프라 구축에 도전하고 있다.
국립농업과학원은 2017년 10월 작물표현체 연구동을 설립했다. ⓒ국립농업과학원국립 농업 과학원은 콩, 벼 등의 작물 표현체 연구 때문에 2017년 10월”작물 표현체 연구동”를 준공했다. 영상 대량 분석실, 정밀 영상, 측정실, 스마트 온실에서 구성되어 있으며, 온도, 습도, 광량 등 환경 정보를 축적할 수 있고 가시 광선, 근적외선 형광 등 6종의 카메라 센서를 이용하고 하루에 최대 1012개체를 매년 150만장, 457.B(테라 바이트)용량의 영상을 획득할 수 있는 국내 최대의 연구 시설이다. 준공 후 벼 콩 등의 유묘기 생육 특성 분석, 가뭄 저항성 형질 구분을 위한 정량적 특성 분석, 이미지 이용 종자 특성 분석, 식물 병 특성 분석 등의 연구에 활용되고 있다. 표현체 영상 분석 절차는 작물을 재배하면서 RGB, NIR, IR등의 이미지 센서를 이용하고 생육에 관한 이미지를 획득한다. 면적(area), 식물의 높이(object extent Y), 식물의 폭(object extent X) 같은 1차 지표와 볼록 선체 면적(convexhullarea), 밀집도(com pactness), Y축의 중심(center of massY), 이심률(eccentricity) 같은 2차 지표를 추출한다.영상 분석 기술을 활용하여 벼 생육에 관한 다양한 이미지를 얻을 수 있다. ⓒ국립농업과학원추출한 데이터를 측정 시간으로 통합 분석한 뒤, 그래프 등의 시각화를 통해서 작물의 생육 특성을 최종적으로 분석한다. 유전자 공학과에서는 이러한 영상 분석 기술을 이용하고 벼 품종 간 교배 후 대집단에서 어린 어머니 시기(파종 후 2,4주)성장 양을 측정하고 생장 관련 유전자 위치(1,4,12번 영색체)를 파악하는 것으로 표현체를 이용한 유전자 탐색이 가능한 것임을 확인했다. 기후 변화에 따른 전 세계적으로 가뭄으로 인한 농작물 피해가 증가하고 있다. 그래서 작물의 가뭄 저항성을 높이기 위한 연구가 더 중요하다. 사람이 받는 스트레스의 정도를 수치로 표시가 어렵도록 기존의 방법에서는 작물이 가뭄에 견딜 가뭄 저항성을 정량적으로 측정하기가 어려웠다. 유전자 공학과에서는 표현체 기술을 이용하고 가뭄 스트레스 과정 중에 시계열적으로 식물체의 RGB, IR, NIR영상을 획득하고 이를 분석하고 정량적으로 가뭄 저항성을 분석하는 방법을 찾았다. 이 방법으로 가뭄 저항성 계통과 가뭄 감수성 계통 간의 가뭄 처리 후 회복 과정에서의 성장량 식물 체온도, 식물체 수분 함량이 차이를 측정하고 시각화할 수 있다.표현체 기술을 이용하여 정량적으로 작물의 가뭄 저항성을 분석할 수 있다. ⓒ국립농업과학원벼, 콩, 밀, 보리 등 곡물 종자의 크기, 형태와 색상은 수확량과 품질 등과 관련된 매우 중요한 특성이다. 그러나 종자의 특성을 기존 방법으로 측정하는 것은 시간과 노동력이 많이 소요된다. 유전자공학과는 많은 종자를 영상으로 촬영한 뒤 개별 종자 영상을 분리해 종자별로 면적, 길이, 폭, 두께, 둘레길이, 둥근 정도 등 8가지 형태적 데이터와 색 데이터를 추출하는 기술을 개발했다. 이를 종자 특성 관련 유전자 탐색 연구 등에 활용하고 있다. 이 연구 과정에서 개발된 분석 프로그램은 대학, 연구소, 기업 등 다양한 기관으로 기술을 이전하여 종자 연구에 활발히 이용되고 있다. 디지털 혁신을 가속화하는 표현체 기술, 앞으로 해결해야 할 과제는?우리나라도 국립농업과학원 유전자공학과를 중심으로 식물 표현체 연구 기반 시설을 만들고 식물의 생육 특성, 가뭄 저항성, 종자 특성, 병저항성 측정 기술 등이 개발되고 있다. 그러나 식물 표현체 연구는 아직 초기 단계이며 앞으로 해결해야 할 여러 과제가 남아 있다.국립농업과학원은 식물 표현체 연구 기반 시설을 만들어 표현체 기술 개발에 기여하고 있다. ⓒ게티이미지뱅크첫째, 표현체 장비를 구동하기 위한 소프트웨어, 영상 분석 소프트웨어를 국산화가 필요하다. 현재 표현체의 핵심 장비인 컨베이어 시스템 이미지 센서 시스템 운영 프로그램과 영상 분석 프로그램은 수입 의존도가 높다. 우리 나라의 제조업과 IT기술도 수준이 높기 때문에 재정적·인적 투자를 한다면 국내 기술로도 표현체 장비, 소프트웨어를 생산할 수 있을 것. 둘째, 식물체의 영상으로 잎, 줄기, 열매 등을 구분하는 기술이 필요하다. 현재는 농작물 수확량을 결정하는 중요한 특성인 잎의 크기, 잎의 수, 열매의 수 등을 표현체 기술로 측정할 수 없다. 인공 지능을 활용하면 정확히 구분할 것. 이 밖에도 가을 분광을 이용한 표현체 기술 개발, 노지에서 표현체 기술 개발 등이 중요한 과제로 제시된다. 앞으로 표현체 기술은 식량 위기에 대비해서 농작물 수확량을 늘리고 기후 변화에 대응하고 고온과 가뭄에 대한 작물의 저항성을 증진시키는 데 크게 도움이 될 것이다. 또 맛, 품질, 기능을 향상시키는 연구에 적극적으로 이용하고 농업 연구와 농업 전반의 디지털 혁신을 가속화하기를 기대한다.글=지현소 국립농업과학원 유전자공학과 정리=더농부▽한번 클릭하셔서 식탁위에서 농가의 정성을 느껴보세요!▽▽더농부를 구독하셔서 전국 식생활 정보를 확인하세요!▽▽더농부를 구독하셔서 전국 식생활 정보를 확인하세요!▽