[기고] AI 융합 병해충 방제시스템 개발 박차

해마다 전 세계 농작물의 약 40%가 병해충 피해를 본다고 한다. 병해충은 단순히 농작물 생산량과 품질을 떨어뜨리는 요인으로 여길 수 있으나 우리 농업의 지속가능성을 저해하고 생태계를 무너뜨릴 수 있는 위협적인 존재다.

국내에도 외래 식물병해충의 유입과 전파가 빠르게 확산하고 있다. 1912년 우리나라에서 식물병해충 검역이 시작한 이래 현재까지 90여종이 들어온 것으로 알려져 있다.

조재호 농촌진흥청장

5월12일은 ‘세계 식물 건강의 날’이다. 식물 건강은 외래병해충으로부터 식물을 보호해 피해를 예방한다는 의미를 담고 있다. 앞으로 기후변화가 심화하고 무분별한 자연 생태계 훼손이 이어진다면 병해충의 확산과 피해는 현재보다 심각해질 것이다.

세계 각국에서는 외래 식물병해충 유입을 생물 안보와 연관된 중요한 사안으로 여기고 대응하고 있다. 유럽연합의 경우 2000년부터 국가 간 식물병해충 발생 정보를 교류하고 관리할 수 있는 ‘식물보건신속경보시스템(EUROPHY)’을 구축했다. 이를 통해 각 나라의 통관 과정에서 확인되는 유해 생물과 식물 보건 위험을 전체 회원국에 통지하고, 방제 지원 등 신속히 조치하고 있다. 일본은 농림수산성과 산하의 식물방역소가 공조해 식물병해충 확산을 막는 시스템을 운영하고 있다. 농업식품산업기술종합연구기구(NARO)가 검역 병해충 정보를 축적하고, 첨단기술을 접목한 예찰·방제 기술을 개발하고 있다.

우리나라는 농림축산식품부의 농림축산검역본부와 농촌진흥청이 각각 외래병해충 차단과 병해충 연구를 담당하고 있다. 농촌진흥청은 학계, 산업계와 함께 공동 프로젝트를 만들어 인공지능, 빅데이터, 기상정보시스템, 생명공학기술을 접목한 병해충 예찰·방제 기술을 개발해 보급하고 있다.

최근 국내 연구진이 개발한 화상병 발생 예측 모델인 ‘K메리블라이트’는 미국의 화상병 예측 모델에 국내 기상 데이터와 과수의 생물계절 등을 반영해 국내 실정에 맞게 정밀도를 향상한 시스템이다. 이를 활용하면 화상병 병원균이 활성·증식되는 시기에 맞춰 제때 방제할 수 있어서 화상병 발생면적과 농가 수를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다. 현재 이 예측 시스템은 농촌 현장에 보급, 활용되고 있다.

또한, 휴대전화로 사진을 찍어 간단하게 병해충을 진단할 수 있는 인공지능 앱의 실용화 연구도 진행 중이다. 이를 위해 우선 주요 병해충의 이미지 데이터를 대량 수집해, 전문가 검수와 데이터 라벨링을 통해 신뢰도 높은 자료가 축적된 플랫폼을 개발했다. 이를 토대로 다양한 딥러닝 모델을 적용했으며, 정확도가 가장 높은 인공지능 앱을 개발해 올해 현장에 시범 적용할 계획이다.

이렇게 개발된 예측, 진단 기술은 농촌진흥청이 운영 중인 ‘국가농작물병해충관리시스템(NCPMS)’에 탑재하여 활용할 예정이다. 아울러 NCPMS에 축적된 방대한 빅데이터를 활용해 병해충 발생 예측 모형을 보완하고 고도화하고 있다.

외래병해충 방제는 발생 이후에 하는 것보다 유입을 차단해 확산을 막는 것이 효율적이다. 디지털 기술을 활용한 병해충 상시 모니터링과 예측, 방제 기술 개발 및 보급을 통해 선제 대응을 강화한다면 병해충으로 인한 농작물 피해는 점차 감소할 것으로 기대한다.

조재호 농촌진흥청장