긴 연휴를 앞두고 마음이 분주하실 텐데도 자리를 빛내주시는 기자단 여러분께 감사의 말씀을 전합니다.

오늘 농촌진흥청에서 브리핑드릴 내용은 사진과 영상만으로도 작물의 특성을 파악하고 농생명 빅데이터로 바꾸는 표현체 영상분석 기술과 활용 성과에 대한 내용입니다.

여기 계신 분들은 어느 정도 알고 계시겠지만 전통 육종에서는 새로운 품종을 만들 때 작물의 형태, 색상, 맛 등의 특성을 전문가가 직접 관찰하고 선발해 왔습니다. 육종에서는 꼭 필요한 과정이지만 시간이 상당히 많이 들고 반드시 숙련된 전문가가 필요하다는 것이 제한 요인이 되기도 했습니다.

표현체 영상분석 기술을 간단히 말씀드리면, 자동화된 카메라 등의 장비로 촬영한 작물의 형태, 색상, 생육 등 작물 정보를 수치 데이터로 바꾸고 컴퓨터 프로그램으로 분석하는 것이라고 할 수 있습니다.

종자 분석의 예를 들면 이미지 한 장으로 씨앗의 크기, 색상, 모양, 껍질의 질감 등 11가지 특성 분석을 1초 만에 끝냅니다. 약 4만여 개 종자를 선별해야 하는 육종 현장에 이 기술이 적용된다면 4명이 40일에 걸쳐 할 일을 한 사람이 하루 만에 끝낼 수 있습니다. 균일하고 정확도도 높으니 후속작업도 빨라집니다.

농업생명자원부에서는 이 기술을 밀, 콩, 옥수수, 고추 등 62종의 상업용 종자 특성 분석에 적용한 결과, 시간을 크게 절약했을 뿐만 아니라 선진국 수준인 97%의 정확도를 기록하는 성과를 거두었습니다.

이 기술은 국립종자원, 한국원자력연구원, 종자기업 등에 기술이전되어 종자를 구분하고, 돌연변이를 탐색하고, 품종개발용 영상장치 개발 등에 쓰이고 있습니다.

아프리카에서도 이 기술이 활용되고 있습니다. 가나, 세네갈 등 아프리카 15개 국가에 기술이전이 되어 현지 기후에 맞는 쌀의 육종 현장에서 쓰이고 있습니다.

원예 분야는 활용도도 높지만 앞으로의 활용이 더 기대되는 분야입니다. 이미 당도가 높은 딸기를 빠르게 찾아내고 흠집이나 멍든 사과를 골라내는 기술이 적용되고 있고, 크기가 들쭉날쭉한 버섯의 갓 수량을 빠르고 정확하게 세거나 옥수수의 영상만으로 크기, 색상, 낱알 개수를 측정 또는 예측하여 데이터화하고 있으며, 고가의 장비 없이 CCTV 영상분석만으로도 화훼나 과일의 최적의 수확시기를 예측할 수 있는 기술을 농업인에게 보급한 바 있습니다.

식품, 산림 등 다른 분야에서도 우리 청의 표현체 영상분석 기술 도입 효과를 톡톡히 보고 있습니다.

식품에는 불량을 솎아내는 품질관리 공정 자동화에, 산림 분야에서는 산림 복원을 위해 자생 고사리 포자 생성, 확산, 생육을 확인하는 데 활용하고 있다고 합니다.

짐작하고 계시겠지만 이 기술을 잘 활용하기 위해서는 사용자의 역량 강화도 매우 중요한 부분입니다. 그래서 매년 기술설명회를 개최하여 기술과 활용 사례를 전파하고 학회 및 관련 단체와 연계하여 실습교육과 현장 컨설팅도 진행하고 있습니다.

이 기술력은 산업통상자원부에서도 인정을 받았습니다. 2022년 국내 최초의 작물 표현체 참조표준데이터센터로 지정받아 2024년에는 삼광 등 벼 3품종, 2025년 운봉 등 벼 9품종의 표현체 데이터를 국가표준데이터로 공인받아 우리 농업계에 공통의 데이터로 활용되고 있습니다.

이상으로 2017년 작물 표현체 연구 등 건립 이후 8년간의 기술 성과 보고를 마치고 마지막으로 앞으로의 계획을 간략히 말씀드리고자 합니다.

현재 청에서는 콩, 밀, 벼, 고추, 딸기 등 주요 작물 65품목의 표현체 빅데이터를 수집하는 플랫폼 구축 연구를 진행하고 있습니다. 이 플랫폼을 잘 만들어 AI 슈퍼컴퓨터 기술과 연계하여 농업 현장에서 활용할 수 있는 다양한 한국형 플랫폼을 개발하겠습니다.

또한, 새 정부의 농업정책에 부응할 뿐만 아니라 세계적 이슈인 온난화 대응 기술 개발에도 최선을 다하겠습니다.

끝까지 경청해 주신 점 감사드리며, 좋은 추석 명절 되시기 바랍니다. 감사합니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 안녕하세요? 부장님, 말씀 잘 들었습니다. 자동화 범위에 대해서 좀 궁금한데요. 만약에 실험온실 안에서 이 기술을 사용한다고 가정하면 작물을 며칠 단위로 자동으로 촬영하고 분석하는 것인지 아니면 촬영은 사용자가 직접 하는데 표현체에 대한 정보를 자동으로 수치화하는 것인지 그 범위에 대해서 좀 궁금하고요. 그리고 수치화하는 데는 AI가 활용되는 것인지도 좀 여쭙겠습니다.

그리고 마지막으로 이 기술이 작물 표현체 연구동에서 디지털 육종 관련 기술을 개발하는 과정에서 나온 것인지 아니면 이 기술이 연구동에서 본격적으로 활용된다는 것인지 그 선후관계에 대해서도 좀 여쭙겠습니다.

<답변> 알겠습니다. 세 가지를 아시아투데이에서 질문을 했습니다. 먼저, 저희 쪽에서는 자동화, 자동화입니다. 그러니까 저희들이 온실에서 작물을 재배하고요. 그 작물 재배도 스케줄링을 만들어서 촬영 직전에 들어가서 각 생육 단계별로 자동적으로 투입이 돼서 영상으로 촬영하는 기술을 말씀드리고요.

그다음에 AI가 활용되는 부분들은 곳곳에 다 요소별로 AI가 활용된다고 말씀을 드릴 수가 있습니다. 영상 분석을 하는 부분에서도 들어가고요. 그거를 프로그램화, 만들 때도 들어간다고 볼 수가 있습니다.

그리고 세 번째로, 청에서 지금 디지털 육종 부분을 추진하고 있지 않습니까? 2단계 지금 올해부터 시작하고 1단계는 2023년도부터 시작했었는데 저희들 표현체 연구동은 2017년도에 건립을 했습니다. 그렇기 때문에 저희들이 표현체 연구가 꼭 필요했기 때문에 건립을 해서 저희들이 먼저 연구를 시작했다고 말씀드릴 수가 있겠습니다.

<질문> 그러면 그 표현체 연구동에서 기술 개발을 한 결과 이번 기술이 개발이 됐다, 라는 말씀이신 거죠?

<답변> 네, 그렇게 말씀드릴 수가 있겠습니다.

<질문> 농진청 브리핑은 일반 국민들한테 좀 어려운 부분들이 있거든요. 제가 좀 헷갈리는 부분을 여쭤보겠습니다. 표현체 영상분석 기술에 대해서 설명이 돼 있는데 여기에 보면 종자 1개 크기, 이런 색상 모양 이것도 분석이 가능하다 했는데 전에는 육종 같은 건 디지털 육종을 활성화한다는 브리핑도 있었거든요.

<답변> 네, 맞습니다.

<질문> 이런 디지털 육종하고 이런 거하고는 또 차이가 어떤 게 있습니까?

<답변> 이게 바로 디지털 육종입니다. 실은 옛날의 전통 육종은 식물체를 교배를 통해서 몇 세대 거치면서 새로운 종을 개발하지 않습니까? 저희들은 식물체가 가지고 있... 각각의 식물체가 가지고 있는 거를 다 파악하... 생체정보를 다 파악하는데 그때는 유전체 정보도 있어야 되지만 표현체 정보도 같이 있어야 됩니다.

다시 말씀드리면 이 유전자가 어떤 형태로 표현이 되는지를 보게 하려면 이 연관된 정보가 있어야 되고요. 그다음에 식물체가 가지고 있는 여러 대상 물질들, 이 부분들에 대한 정보도 있어야 되는 겁니다. 그런 정보를 가지고 우리가 예측... 이 품종과 이 품종으로 교배를 했을 때 새로운 품종이, 우리가 원하는 맞춤형 품종을 만들어낼 때 하나의 기본이 되는 게 유전체, 표현체, 대사체 등 이런 어떤 생체정보를 기반으로 저희들이 선발 육종을 하는 부분입니다.

그래서,

<질문> 디지털 육종의 한 가지 방법이라고 보면 되나요?

<답변> 하나의 요소기술이라고 말씀드릴 수 있습니다.

<질문> 그리고 표현체 영상기술이라는 게 예를 들어서 배추가 있다, 배추가 있으면 다 자란 배추를 갖다 찍어서 영상도 분석할 수 있고, 그 종자를 찍어서 또 판별을 할 수가 있는 거네요?

<답변> 네.

<질문> 근데 종자라는 거는 아직 자라기 전이지 않습니까? 그걸 갖다가 찍어서 보는 거는 종자가 이렇게 흠집이 있는가 아니면 종자가 반으로 부러졌는가, 이런 정도의 판별을 하는 건 아니고 종자만 봐도 앞으로 이 배추가 얼마큼 잘 자랄 것이다, 이렇게 할 수가 있습니까?

<답변> 현재까지는 그 기술까지는, 말씀하신 후반부의 그 기술까지는 아니지만 저희들이 말한 종자는 종자의 형태적인 부분들을 다, 왜냐면 육종을 하고자 할 때는 이 형태적인 부분들도 다 기록해서 선발하는 부분이거든요. 그 부분을 저희들이 자동화를 시킨 거고요. 말씀하신, 후자에 말씀하신 그 종자만 봐도 '얘는 어떻다, 이 정보는.' 저희들 기술은 아직 거기까지는 못 갔지만 글로벌 기업들은 지금 그 부분들을 지금 준비하고 있습니다.

예를 들어서, 옥수수로 예를 든다면 옥수수를 살짝 흠을 내서 그 전체 유전체를 다 확인을 하면 '아, 이 종자가 어느 정도까지는 자라고 어느 물질까지는 분비할 수 있겠다.'라는 기록은 지금 글로벌 기업들은 하고 있는 걸로 알고 있습니다.

<질문> 자료를 지금 봤는데 표현체 영상분석 기술이 이게 쉽게 얘기하면 농업판 MRI라고 할 수 있을 것 같다, 라는 생각이 들긴 합니다. 글로벌 무대의 신호탄이 될 것 같다, 라는 생각도 들긴 하는데 이게 표현 항목 확장을 위해서는 식물 생육의 환경 스트레스 반응이나 대사물질 함량, 병해 저항성 등 이런 것들 요인들은 없는 것 같더라고요, 여기에. 그런 부분들에 대한 생리적 지표도 중요할 텐데 그런 부분을 어떻게 고민하고 계신지 말씀 부탁드립니다.

<답변> 뉴스토마토 기자님께서 말씀하신 것처럼 우리 인간 인체에 비교한다면 표현체는 말씀하신 것처럼 우리의 건강을 측정할 수 있는 장비들이 상당히 많이 개발돼 있잖아요. CT나 MRI 이런 쪽으로, 맞습니다. 그런 쪽으로 비교하는 거는 맞고요.

말씀하신 것처럼 식물의 생육이나 대사물질 이런 측정은 지금 현재 저희들이 초기의 연구들은 RGB나 AR... IR이나 이런 카메라를 했다면 지금은 초분광 카메라까지 개발된 상황에서는 식물의 내부 물질까지 파악을 할 수 있습니다.

그래서 말씀하신 것처럼 생육이나 대사물질 또는 병징들 이런 부분들까지도 다 관찰할 수 있고요. 그런 데이터도 저희들이 지금 확보하고 있습니다.

<질문> 확보하고 계시다고요?

<답변> 네.

<질문> 지금 현재 11가지 종자 특성만 분석 가능한 거죠? 그러면 생리적인 거나 아까 얘기했던 대사물질이나 병해 저항성 이런 것들은 지표 그런 것들은 여기 미반영돼 있는 것 아니에요?

<답변> 종자의 부분에는 아까 그렇게 말씀을 드렸지만 지금 말씀하신 부분들은 주로 원예에서 많이 활용되는 부분이라고 말씀드릴 수 있는데요. 사과 같은 경우에는 멍이 들었다든지 이런 부분들을 초분광 카메라로 확인을 할 수가 있고요. 어느 정도 숙성되었다, 여기까지는 확인할 수 있는 기술이 있고요.

그다음에 제가... 혹시 추가로 더 말씀을.

<답변> (권수진 디지털육종지원과장) *** 그 기술을 활용하고 적용해서 실은 다른 카메라를 쓰게 되면 말씀하신 그런 여러 가지가 다 가능합니다. 물에 대한 스트레스라든지 고온 저항성이라든지 병충해에 있어서 어느 정도 얘가 저항성을 갖고 있는지, 이런 것까지도 현재 가능해서 저희가 데이터를 수집하고 있는 단계입니다.

<질문> 단계라고요?

<답변> (권수진 디지털육종지원과장) 네.

<질문> 또 좀 보완하거나, 미비한 부분을 보완하거나 이런 부분들에 대한 고려사항은 어떤 거 있을까요?

<답변> (권수진 디지털육종지원과장) 다만, 저희가 기능성 물질 같은 경우에는 아직은 세계적으로 여러 가지 기능성 물질을 모두 분석할 수 있는 기술은 되어있지는 않습니다. 일반적으로 단백질 함량이라든지 안토시아닌이라든지 이런 거는 어떤 일정한 파장에서 이게 어느 정도 있는지는 확인할 수 있지만 그 외의 기능성에 대해서는 연구 단계에 있어서 저희도 그거를 추가적으로 고도화됐을 때 확인하고 적용하고자 합니다.

<답변> (조성환 씨더스 대표) 저는 씨더스의 조성환입니다. 저는 응용, 실제 쓰는 회사니까 저희가 기본 기술을 저희가 기술이전을 받은 다음에 하나 쓰는 사례를 말씀드리면 제가 토마토, 스마트팜에서 토마토를 키우는데 염류집적 때문에 스트레스가 생기거든요. 그럴 때 노란 잎이 질 때까지 기다리면 큰 데미지가 있는데 초분광으로 하면 겉으로 전혀 드러나지 않을 때 속에서 스트레스 받는 것들을 인식시켜 줍니다.

즉, 겉으로 표현이 이미 드러나서 보이기 전에 센싱해 주는 기술이 이런 표현체 기술의 한 예시여서 말씀 주신 어떤 생리 장애나 어떤 병이 올 때 이미 병해가 드러나기 전에 빨리 알아내는 거, 그래서 우리가 알게 되면 조치할 수 있는 정보를 주는 게 저희는 표현체 기술이 되게 좋아서 이 기술을 이전받고 실제 적용하고 있는 사례입니다.

아마도 되게, 계속 연구가 돼야 될 건 아마 이것 봐야 될 게 너무 많아서 기본 기술은 어떻게 측정하는지 이런 것들은 알려주셨는데 현장에 적용하다 보면 필요도가 계속 늘어서 아마 기술이 계속 개발되고 있다고 말씀하시지 않나, 이런 생각이 듭니다.

<질문> 아까 토마토의 무슨 염류... 뭐라고 했습니까? 좀 쉽게 설명해 주시죠.

<답변> (조성환 씨더스 대표) 토마토는 양액재배를 오래 하다 보면 염류가, 염이 집적이 되거든요, 양액이 많이 쌓여서. 그러면 염류집적에 의해서 토마토가 스트레스를 받게 되는데 얘가 심하게 받았는지, 안 받았는지를 빨리 탐지해야 물을 더 흘려보내서 얘를 염류집적 된 거를 제거해 줘야 생산성이나 품질이 저희가 하이 퀄리티를 지켜낼 수 있거든요.

그런데 이미 겉으로 드러날 정도로 피해가 늘어나기 전에 빨리 인식하는 게 좋다, 그래서 주로 일어나는 현상 중의 하나가 양액재배 하는 중에 일어나는 염류들이 집적되는 현상인데 그런 거를 탐지하는 데 쓰고 있습니다.

<질문> 그럼 그 현상이 나타나기 전에도 사진을 찍어서 보면 딱 알 수 있단 말입니까?

<답변> (조성환 씨더스 대표) 네, 그렇습니다.

<질문> 어떤 부분에서 알 수가 있습니까?

<답변> (조성환 씨더스 대표) 잎도 알 수 있고 열매도 알 수 있습니다. 파장대들을 이용하는 기술입니다. 그러니까 눈으로 보이는 RGB, 그냥 우리 눈으로 보이는 RGB도 쓰지만 우리 부장님 말씀하신 초분광 같은 어떤 센서들은, 그래서 장치들을 여러 개 같이 쓰시더라고요. 그렇게 어떻게 쓰는지를 알려주시면 저희 필요에 맞추는 그런 일들을 하고 있습니다.

<답변> 각각의 병징들은 각각의 파장, 고유의 파장을 갖고 있습니다. 그 부분들을 저희들이 확인하면 알 수 있는, 예측할 수 있는 기술이라고 말씀드릴 수 있습니다.

<질문> 여기 보면 가나, 세네갈 등 아프리카 15개국에 수출이, 기술 수출됐다고 그러는데 이게 무상원조 이런 형태로 이루어지는 건지, 그리고 현지 반응이 어떤지 궁금하고요.

이게 아까 뒤에 보니까 선진국과는 격차가 크다는데 이게 기술개발을 해서 다른 쪽으로도, 농업 선진국으로도 수출할 수 있는 가능성 이런 게 어떻게 생각하고 있는지 궁금합니다.

<답변> 두 가지를 물으셨는데요. 아프리카 기술이전 건에 대해서는 제가 간략하게 얘기를 하고 직접 이 기술을 이전한 백정호 박사한테 조금 말씀을 듣도록 하겠습니다.

먼저, 아프리카는 말씀처럼 무상으로 기술 이전을 했습니다. 저희들이 ODA 사업도 일부 이루어지는 부분이 있기 때문에요. 그 부분에 무상 이전을 했고요.

그다음에 반응은, 저는 듣기로는 반응이 뜨거웠고 지금도 잘 활용하고 있다는 얘기를 들었는데 현지에서 반응을 직접 들은 백정호 박사한테 들어보도록 하겠습니다.

<답변> (백정호 국립농업과학원 디지털육종지원과 연구사) 저희가 이 기술을 아프리카에 처음에 저희가 제공하지는 않았고요. 아프리카에서 연구소장님이 저희한테 오셔서 이 기술을 직접 지원해 달라, 요청을 받았습니다. 그래서 현지에 저희가 가서 기술이전과 같이 교육도 진행을 했고요. 지금은 그 현지에서 벼 품종을 만들어 가는 데 저희 기술, 찍고 크게 하여 교배하는 데 활용하는 기초 데이터로 지금 활용하고 있습니다.

그래서 아프리카에서 이 기술이 워낙 좋게 활용하기 위해서 현지에서 작년 그리고 올해 저희 한국으로 훈련을 받기 위해서 지금 또 와서 과학자들이 훈련을 받고 있는 단계에 있습니다. 이상입니다.

<답변> 농업 선진국으로서, 아마 아프리카도 했던 것처럼 가능성이 있지 않을까 싶습니다. 물론 대부분의 세계적인 표현체 연구동의 인프라를 구축하고 있는 부분들이 다 정부기관들이 많고요. 그다음에 선진, 글로벌 선진 회사들이, 기업체들이 표현체 연구동을 가지고 있기 때문에 저희들 기술이 지금 그 정도는 따라갈 수 있기 때문에 어느 날 아마 저희들이 선진국에도 수출하지 않을까 싶습니다.

그렇지만 좀 부족하다는 부분은 현재 이게 2017년도에 건립이 되었기 때문에 조금 더 인프라 쪽 부분을 고도화시키는 부분들이 필요할 것 같습니다.

<질문> 실제 농가에서 쓰는 사례를 말씀해 주시면 좋을 것 같은데요. 17쪽에 보니까 거베라 화훼농가에서 이거를 사용해서 수확량이나 수확 시기를 예측해서 더 잘 키웠다, 이런 것 같아요. 그래서 이거 조금 더 말씀해 주시면 좋을 것 같습니다.

<답변> 아까 제가 브리핑을 할 때도 원예 쪽이 상당히 기대된다고 말씀드린 요인입니다. 실은 말씀하신 거베라 꽃을 수확 시기, 정확하게. 왜냐하면 아시겠지만 하우스 한 동 안에 상당히 많은 꽃들이 있지 않습니까? 그런데 정확하게 언제 최적의 수확을 해야 되는지를 CCTV 카메라를 통해서도 그게 확인 가능하기 때문에 딱 그 장소에 가서 그것만 따면 되거든요. 그래서 그런 부분들에 활용이 지금 상당히 많이 되고 있습니다. 과일도 동일하고요.

<질문> 선진국하고 한 10년 정도의 갭이 있는 것 같은데 지금 아까 말씀하신 인프라 말고 우리가 좀 부족한 부분이 어떤 게 있는지, 현재 기술이 차이 나는 게 어떤 게 있는지 알려주시면 감사하겠습니다.

<답변> 이 부분은 저도 듣고 싶네요. 저희 백정호 박사한테 제가 마이크를 넘기는데요. 일단은 인프라 부분들은 계속 끊임없이 노력을 해서 고도의 인프라를 가지도록 노력을 하고요. 기술적인 측면은 아마 담당자가 더 잘 알 것 같아서 제가 마이크를 넘기도록 하겠습니다.

<답변> (백정호 국립농업과학원 디지털육종지원과 연구사) 답변드리도록 하겠습니다. 저희 한국 기술이 굉장히 많이 따라잡았습니다. 그래서 기본적인 분석하고 데이터 결과를 얻는 데는 선진국하고 큰 차이는 없다고 보지만 현재 현장에 활용하는 사례들, 그 활용은 아까 저희 산업체 대표님께서 얘기를 하셨지만 굉장히 많은 부분들이 필요합니다. 그런데 한국은 그런 노하우가 아직 많이 집적이 되지 않아서 일부만 지금 적용이 되고 있고요.

해외에서는 유통부터 생산 그다음에 판매까지도 다 이 기술이 적용돼서 광범위하게 활용되고 있습니다. 그 활용이 될 때 이런 기술들 그다음에 농작물을 실제 만들어 가는 과정들, 재배 그다음에 수확 후 관리 이런 부분까지 광범위하게 적용이 되기 때문에 그런 활용성에 대한 부분이 저희가 부족하다고 보고 있습니다. 그런 부분들은 계속 현장 적용을 통해서 저희가 확산해 나가면서 보충을 해나가도록 하겠습니다.

<답변> 추가로 조금 더 말씀을 드리면 저희들이 지금 현재는 디지털육종의 표현체 부분이 정보가 들어가야 되는 부분이어서 65품목 위주로 데이터가 만들어지고요. 말... 백정호 박사가 말한 부분들은 이 부분들을 활용도를 조금 더 높이기 위해서는 무엇보다 우리처럼 거대한 인프라가 들어가는 것보다는 심플한 장비로 데이터를 확보하는 이런 쪽의 기술이 또한 들어가야지만이 현장에서 충분히 그리고 많이 활용하지 않을까 싶습니다. 그 부분도 신경 쓰도록 하겠습니다.

<답변> (백정호 국립농업과학원 디지털육종지원과 연구사) 제가 현장에서 느끼는 것도 조금만 보태도록 하겠습니다. 그래서 지금 많이 이 앞에서 해주신 것들은 어떤 장비를 써서 어떻게 찍으면 어떤 데이터가 나오는지를 굉장히 잘 정리를 해주셨어요.

그런데 현장에서는 뭐 어떤, 그 정리된 것이 그래서 나한테 어떻게 하라는 거야, 라고 하는 해석 단계가 조금 더 필요해요. 그거는 우리가 경험이 굉장히 많으셨던, 농업을 전문적으로 오랫동안 해 오신 분들의 노하우가 정보를 보고 해석하는 단계를 넘겨져서 하는 단계들이 있어서 아마 그 일도 하고 있는 걸로 알고 있고, 저희들도 계속 요청도 하고 있고 저희들도 얻어진 데이터가 단순히 값이 아니라 아니면 통계치가 아니라 나한테 그럼 액션을 뭐라고 하라고 하는 거냐, 농민으로, 일하는 사람으로서. 그래서 나는 무슨 일을 하라고 하느냐가 데이터를 해석하는, AI 해석하는 단계들이 계속 결합돼서 지식에 머물러 있던 것들을 결합하는 일들을 아마 굉장히 열심히 하고 계시고 저희들도 계속 요청하고 있고 그렇습니다.

<질문> ***

<답변> (백정호 국립농업과학원 디지털육종지원과 연구사) 저희 그냥 산업체의 입장에서는 어떤 일들을 하고 있냐면 되게 거리감이 있어 보이는 경험 많으신 분들의 지식과 연결하는 일들, 표준화는 아마 기관에서 저희가 하시는 것 같고 저희는 문제 해결 쪽에 훨씬 더 집중돼 있어서 저희가 데이터를 다루는 기업이고 실제 농업을 하는 그 두 가지 역할을 하고 있을 때는 표준화는 아마 기관 쪽에서 저희 할 것 같고 저희는 혼재되어... 아니, 산재되어 있던, 즉 각 개인에게 있었던 지식들이나 경험치들을 데이터와 연결해서 그거를 쌓는 일들, 그래서 직접, 그 쌓는다는 말은 바로 사용 가능한 쪽으로 전환하는 일들을 저희도, 기관하고도 같이 일을 하고 저희 스스로도 그런 일들을 하고 있습니다.

<질문> ***

<답변> 더 채용을 해야 되겠다는 생각이 들고요. 무엇보다 현장이 각각 다 다양하지 않습니까? 농업이 그런 부분들을 많이 가지고 있는데 그 부분들까지도 하려면 말씀처럼 미디어펜님을 믿고 저희들이 채용을 좀 하도록 하겠습니다.

<질문> ***

<답변> 네, 일단 모든 어떤 가이드를 만들 때는 공통으로 데이터를 활용할 수 있는 표준화 부분은 필참이기 때문에 저도 그렇게 생각합니다.

<질문> 부장님, 저 간단한 거 하나만 더 질문드리고 싶은데요. 그러니까 이번 기술은 분석에 포커스가 맞춰져 있는 것 같은데요. 그러면 아까 원예 부분에 CCTV를 활용해서 최적의 수확 시기를 예측할 수 있다, 라는 것 보면 카메라는 아무거나 써도 되는 건가요? 영상, 저장된 영상 장비를 그냥 집어넣어도 분석이 되는 방식인지 좀 궁금해서요.

<답변> 저희들 기술이 첫 번째 기술은 분석, 영상을 분석하는 기술입니다. 그 분석이라는 의미는 사진으로 보여지는 거를 수치화해 줘야 디지털화가 되지 않습니까? 수치화하는 부분인데 그런 부분들을 가지고 현장에서 아까 말씀하신 CCTV에 적용할 때는 CCTV에 나오는 그 영상을 보면서 저희들이 분석한 프로그램 그게 안착이 돼서, 그래서 최적의 시기를 우리가 확인할 수 있고 예측할 수 있는 거거든요.

그래서 CCTV 장비에는 영상을 담고요. 저희들이 분석할 수 있는 기술의 프로그램은 그 컴퓨터에 담았을 때 합동으로 해야지만 예측하고 최적의 시기에 수확을 하지 않을까 싶습니다.

<답변> (백정호 국립농업과학원 디지털육종지원과 연구사) 추가 답변드리겠습니다. 질문하신 내용처럼 모든 영상장치를 다 활용할 수 있습니다. 저희 기술은 프로그램이 소프트웨어로 되어 있기 때문에 디지털카메라, 스마트폰, CCTV 이러한 영상장치, 어떠한 영상장치라도 다 적용이 가능하고요.

실제 온실에서는 장치가 비싸기 때문에 농민들이 적용하기 어렵거든요. 하지만 CCTV가 달려 있는 걸 확인해서 그 영상장치, CCTV를 활용해서 저희 프로그램과 연계하고 그래서 그 정보를 농가에 제공해 드린 사례가 있었습니다. 이상입니다.

<질문> 하나만 더, 제가 여기 표준화 연구시설동도 가 보고 가서 결합도 해 보고 봤는데 실내 연구시설이 굉장히 최적화돼 있더라고요.

<답변> 네, 맞습니다.

<질문> 잘 돼 있긴 한데, 약간 그때도 현장 가서 좀 약간 의문이 있었던 게 그때는 현장에서 질문을 못 드렸지만 이게 외부 필드에서나 실질적 극지, 실질적 환경에서는 실내 아무리 최적화돼 있어도 좀 다를 텐데 그거에 대한 신뢰성 검증을 더 키우기 위해서는 여기도, 여기 다셨지만 극한, 극지와 우주 환경, 실제 거기서도 그 신뢰성을 바탕 해서 더 신뢰성 확보를 위해서 거기 가서 할 수 있는 기반을 극지연구소나 이런 데하고 협력, 협약한다든지 그런 게 돼 있나요? 어떻게, 지금 어떻게 돼 있는지 몰라서 그거 한번 여쭙니다.

<답변> 뉴스토마토에서 아주 예리한 질문을 해 주셨는데요. 실은 저희들은 표현체 연구동은 최적의 연구동이라고 할 수는 있지만 말씀하신 것처럼 온실 재배 조건은 다양하지... 다양하다고 할 수가 없습니다. 실은 극한 환경 또는 다양한 조건에서 재배를 통해서 측정을 해야 되는데 현재로서는 그 부분이 약하기 때문에 저희들이 지금 그 인프라를 계속 구축하기 위해서 노력하고 있고요.

다만, 말씀하신 극지연구소와 등등 이런 부분들의 협력은 표현체 쪽은 아니지만 저희들이 식물 회복력 시스템 개발이라고요. 다자간 국제협력을 작년 10월에 안착시켰습니다. 그래서 식물이 극한 환경에서 어떤 형태로 생육되는지 그리고 어떤 형태의 표현형을 나타내는지 이 부분들은 연구는 하고 있습니다. 앞으로 5년 동안 할 계획이고요. 그렇지만 말씀하신 것처럼 긴밀한 그 부분은 아직 이루어지지 않았기 때문에 그거는 좀 더 노력해야 될 것 같습니다.

<답변> (사회자) 추가 질문이 없으시면 오늘 브리핑은 이것으로 마치도록 하겠습니다. 앞으로 표현체 영상분석 기술로 많은 빅데이터를 확보하여 농업디지털 혁신을 앞당기는 데 노력하겠습니다.

이상으로 많은 관심과 좋은 질문해 주신 기자 여러분께 진심으로 감사드리며 추가 질의·답변은 오찬 장소에서 가지도록 하겠습니다. 감사합니다.

<끝>

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