- 420개 자원 대상 95.8% 수준 정확도 보여… 정밀 데이터 확보로 우수 품종 개발에 속도 더해질 듯
농촌진흥청(청장 권재한)은 충남대학교(박연일 교수 연구팀)와 함께 콩 형질을 빠르게 평가할 수 있는 초분광 영상 분석기술을 개발했다.
전통 육종에서는 콩의 크기를 사람이 눈으로 구분할 수 있는 기준에 따라 대립종, 소립종 등으로 불렀다. 색상 또한 흑색 계열의 콩은 유색 콩이라 해 일반 콩(황색)과 구분했다. 그러나 크기나 색상이 비슷한 콩 품종도 미세한 차이를 보여 품종 분류 정확도를 높일 기술이 필요하다.
연구진은 초분광 영상 정보 분석부터 품종 분류, 인공지능 학습까지 할 수 있는 분석 도구*를 만들었다. 농촌진흥청이 구축한 콩 핵심 집단* 420개 자원을 대상으로 품종을 분류해 성능을 확인한 결과, 정확도는 95.8%로 나타났다.
*핵심 집단: 2020년 국내외 4,300여 콩 자원을 수집해 유전체 분석을 수행한 후 유전적 다양성을 대표할 수 있는 자원을 선발해 구축한 집단
특히 8개 기계학습(머신러닝) 알고리즘을 비교 검증해 가장 높은 정확도를 보이는 방법을 선택함으로써 신뢰도를 높였다.
이번에 개발한 기술은 비슷한 크기, 모양, 색상을 가져 기존 디지털 육종에서 많이 활용한 알지비(RGB) 카메라*로도 구별이 어려운 콩을 초분광 영상 감지기(센서)로 분류한 것이다. 콩 종자가 가진 고유 물질값(앤드멤버**)을 인공지능 기술과 접목한 것이 특징이다.
*인간의 눈이 인식하는 것과 같은 스펙트럼인 380~780nm의 파장을 사용하는 카메라. 디지털 카메라라고도 함.
**초분광 이미지의 각 화소를 구성하는 혼합된 물질 스펙트럼에서 순수한 물질의 스펙트럼 값을 추출하는 기법
디지털 육종은 영상을 기반으로 하는 표현체 기술로 콩의 크기, 모양, 색상을 정량화해 더 세밀하게 구분하고, 우수 품종 개발에 활용하는 육종 연구 분야다.
이 분석 도구로 정밀하게 추출한 콩 종자의 표현형 정보(크기, 모양, 색상 등)는 유전자 연관분석을 통해 표현형 정보와 관련된 주요 유전자를 발굴하는 데 활용할 수 있다.
*종자 특성 혼합분광분석 도구(SUnSeT, Spectral Unmixing Seed Traits)
농촌진흥청은 이번 연구 결과를 국제학술지 Plant Cell Reports(IF 6.2)에 게재해 학술적으로 인정받았다.
농촌진흥청 유전자공학과 김경환 과장은 "이번에 개발한 분석 도구는 초분광 영상 기술의 잠재력을 농업 분야에 적용한 우수 사례다."라며, "대규모 육성 품종을 연구할 때 정밀한 정보를 확보할 수 있어 우수 품종 개발 속도를 높일 수 있을 것으로 기대한다."라고 말했다.