병해충 발생·기상이변에 따른 작물 피해 사전 예측 가능

연말까지 mRNA 기반 농작물 스트레스 조기 예측 체계 구축

농촌진흥청 협력으로 AI 정보시스템 개발 및 대국민 서비스 추진

방제 시기나 생육 관리 전략 효과적 조정 가능

경기도농업기술원이 병해충과 이상기후로 인한 농작물 생육 스트레스를 사전에 예측하는 ‘농작물 생체정보 AI 기반 불량환경 조기 예측시스템’을 구축한다.

성제훈 농업기술원장은 4일 경기도청에서 기자회견을 열고 지난 2월 과학기술정보통신부의 ‘2025년도 디지털 기반 사회현안 해결 프로젝트’ 공모에 선정이 됐다며 이런 내용을 담은 시스템 개발에 착수했다고 밝혔다.

‘농작물 불량환경 예측시스템’은 작물의 유전자 분석을 통해 병해충이나 고온, 가뭄 등 작물들이 겪게 되는 어려운 환경에서 발생하는 스트레스를 정량화된 데이터로 변환해 예측 정보를 제공하는 내용이다.

농업기술원은 바이오마커 기반 분석기술과 디지털 예측 알고리즘을 활용해 식물 내부의 스트레스 반응을 신속하게 탐지하고 시각화된 결과를 농업인과 관계 기관에 전달할 예정이다. 유전자 단계에서의 분석이기 때문에 기존 센서나 영상 기반 예측보다 민감도와 정확도가 높고, 실제 생리 반응에 기반한 고신뢰 데이터를 제공한다는 점에서 차별성이 있다.

대상 작물은 벼와 콩이다. 벼는 외떡잎식물, 콩은 쌍떡잎식물을 대표하는 작물로, 식물 유형별 유전자 반응을 비교·분석하고 향후 다양한 작목으로의 확대 적용을 위한 기반자료를 확보한다.

경기도농업기술원은 생육 기간 동안 RNA 샘플을 주 3회 이상 수집해 유전자 발현 패턴을 분석하고 있으며, 이를 바탕으로 병해충 감염, 고온·가뭄 스트레스 등 주요 위험 요인을 조기 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발 중이다.

개발이 완료되면 시스템은 웹 기반 플랫폼으로 구현돼, 농가와 기술센터 등에서 예측 정보를 쉽게 확인하고 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.

시스템 도입 시 국내 농경지 전반을 대상으로 병해충 발생과 기상이변에 따른 작물 피해를 사전에 예측해 방제 시기나 생육 관리 전략을 효과적으로 조정할 수 있다.

농가는 예측 정보를 바탕으로 불필요한 농약·비료 사용을 줄이고, 재배의 안정성을 높여 최적화된 수량 및 품질을 확보할 수 있다. 또한 수집된 생체정보는 품종 선발, 기후 대응형 농업정책 수립 등 공공서비스의 핵심 정보 기반으로도 활용 가능하다.

한국지능정보사회진흥원(NIA)이 사업을 총괄하고, 농촌진흥청이 협력기관으로 참여하며, 경북대학교 등 4개 대학, 나무아이씨티 등 5개 민간기업이 개발에 참여한다. 경기도농업기술원은 오는 12월까지 시스템 개발을 완료할 계획이다.

성제훈 경기도농업기술원장은 “이번 시스템은 디지털 기술과 생명정보 분석을 결합한 지능형 농정 플랫폼”이라며 “AI를 활용한 농업 정보화 플랫폼 개발을 통해 농가에 실질적인 도움을 주고, 경기도 농업의 디지털 전환을 앞당길 수 있을 것”이라고 말했다.