농촌진흥청은 기후변화에 대응할 우수 품종을 신속하게 개발하기 위해 표현체와 인공지능(AI)을 결합한 작물 형질조사 자동화 기술을 개발했습니다. 기존에는 연구자가 직접 작물의 크기, 모양, 색, 수량 등을 눈으로 확인하고 측정해야 했으나, 이 방식은 많은 시간과 인력이 소요되고 결과의 일관성에도 한계가 있었습니다. 최근 기후변화로 인해 더 많은 작물과 개체를 반복적으로 조사해야 하는 상황에서 기존 방식의 한계가 더욱 두드러졌습니다. 이에 따라 농촌진흥청은 새로운 자동화 기술 개발에 착수하게 되었습니다.
농촌진흥청은 지난 3년간 표현체 기술과 인공지능 학습 기술을 활용해 340만 건 이상의 빅데이터를 구축하고, 6가지 형질조사 자동화 기술을 완성했습니다. 이 기술은 버섯 수량, 콩잎 형태 구분, 콩 생육 예측, 딸기 형태 구분, 사과 품질, 옥수수 착수고 등 다양한 작물 특성에 적용됩니다. 자동화 기술의 정확도는 90% 이상으로, 기존 수작업 방식에 비해 월등히 높은 신뢰도를 자랑합니다. 일반 카메라와 초분광 카메라로 촬영한 데이터를 분석해 작물의 크기, 형태, 병 발생 여부, 생육 상태 등을 수치화할 수 있습니다.
이 기술을 적용하면 기존에 하루에서 일주일 이상 걸리던 형질조사 시간이 평균 30분 이내로 단축됩니다. 인력 소모가 크게 줄고, 조사자의 주관적 판단이 배제되어 결과의 객관성과 재현성이 높아졌습니다. 농촌진흥청은 해당 기술에 대해 4건의 특허를 출원하고, 1편의 논문 발표 및 1건의 저작권을 등록하는 등 연구 성과를 공식적으로 인정받았습니다. 또한, 국내 연구자 역량 강화와 산업체 기술 이전을 통해 기술 확산에도 박차를 가하고 있습니다.
표현체와 인공지능 결합 자동화 기술은 행정안전부 주최 ‘2025년 공공 AI 대전환 챌린지’에서 장려상을 수상하며 공공 분야 파급 효과와 기술 가능성을 인정받았습니다. 농촌진흥청 디지털육종지원과 권수진 과장은 “이 기술이 데이터와 지식에 기반한 농업연구의 핵심 역할을 할 것”이라며, “디지털육종 기반 강화와 현장 수요 기술 확산에 더욱 노력하겠다”고 밝혔습니다. 앞으로 이 기술은 국내 농업 연구의 디지털 전환을 가속화하고, 신품종 개발의 효율성과 정확성을 크게 높일 것으로 기대됩니다.
이번 농촌진흥청의 인공지능 기반 형질조사 자동화 기술은 농업 분야의 디지털 혁신을 상징합니다. 대규모 데이터와 AI의 결합은 품종 개발의 속도와 정확도를 동시에 높여, 기후변화와 같은 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있는 기반을 마련합니다. 향후 이 기술이 국내외 농업 연구 및 산업 현장에 확산된다면, 인력 효율화와 생산성 향상, 그리고 데이터 기반의 과학적 의사결정이 더욱 강화될 것입니다.