[사이언스]"상추에 24시간 인공광 쬐니..2배 더 빨리 자라요"
병충해 없는 최적 재배환경 구현
컨테이너형 식물공장으로 개조해
극지기후서도 '싱싱한 채소' 재배
AI 적용 대량생산 식물공장 꿈꿔

한 재배실에서는 노지에서 식물을 키우기 어려운 북극 쪽의 캐나다 원주민을 위한 케일·청경채·비트 실험이 진행되고 있었다. 현지 매니토바대 등과 3년 전부터 내년까지 공동연구를 하는데, 일반 노지에서는 3개월 이상 걸리는 데 비해 2개월이면 키운다. 노지에 뿌리는 것과 종자가 같지만 생육에 적합한 환경을 구현하고 광원을 14~24시간 쪼여 성장이 빠르다. 채소의 기능성분에 대한 세포실험과 동물실험을 진행하고 있다.
현지에 컨테이너형 식물공장을 보냈으나 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태로 엔지니어가 건너가지 못해 아직 현지 재배는 이뤄지지 못하고 있다. 박재억 박사는 “당뇨·고혈압·비만·알코올중독 등의 질병을 가진 현지인들의 식습관 개선에 도움을 주고자 한다”며 “아직은 장비가 비싸 경제성이 떨어지지만 대규모 재배가 이뤄지면 문제가 해결될 것”이라고 기대했다. 이 프로젝트는 정부 연구개발(R&D) 과제 주관사가 KIST의 기술을 받아 시스템을 만들어 보급하게 된다.
다른 재배실에서는 AI 방식으로 식물공장을 운영하기 위한 데이터 확보에 나서고 있었다. 케일·배초향·병풀을 키우며 온도와 습도, 이산화탄소 농도, 빛의 세기나 시간, 식물 생산량 등을 측정해 자동으로 조절하려는 것이다. 식물의 데이터를 축적하면서 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크를 활용해 AI 소프트웨어를 개발하게 된다. 지난해부터 5년 과제로 진행하는데, 오는 2022년께 AI 알고리즘이 완성될 것으로 기대하고 있다. 표준화를 통한 대량생산이 관건으로 꼽힌다. 박 박사는 “현재는 어떤 조건이 최적인지 다양한 조건을 모두 시험해야 하지만 AI 기반으로 최적화할 경우 재배기간이 적지 않게 단축될 것”이라고 설명했다.

또 다른 재배실에서는 로봇이 카메라로 파종한 식물 잎의 면적을 찍어 불량을 골라내는 식으로 수율 향상 시험이 진행되고 있었다. 양중석 스마트팜융합연구센터장은 “1만2,000~1만3,000개의 씨앗을 파종해 2,000~3,000개의 불량을 추려내고 있는데, 불량 비율을 10%선까지만 낮춰도 식물공장의 효율성을 좀 더 높일 수 있다”고 설명했다.
앞서 KIST 강릉분원은 2018년 케일의 항암 성분을 두 배 이상 높일 수 있는 재배기술을 기업에 이전하기도 했다. 노주원 박사팀이 셀레나이트와 소금을 섞은 배양액을 준 결과 항암 성분이 평균 2.4배 늘어난 것이다. 노 박사는 “식물에 스트레스를 줘 생존본능을 자극해 인간에 유익한 기능성 물질을 생성하도록 만드는 원리”라고 설명했다. /강릉=고광본 선임기자 kbgo@sedaily.com
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