농촌진흥청, 수발아율 자동 측정 AI 모델 개발 딥러닝 이미지 적용

[농축환경신문] 농촌진흥청은 벼 수발아(이삭싹나기) 저항성을 높이는 새로운 유전자 위치 정보를 활용해 선발 표지(마커)를 개발했다. 또한, 인공지능(AI)을 활용해 수발아율을 자동으로 측정하는 딥러닝 모델(모형)도 개발했다.

벼 수발아는 벼 이삭을 수확하기 전에 알곡에서 싹이 트는 현상이다. 수확기 집중호우나 고온, 태풍으로 인해 벼가 쓰러졌을 때 자주 발생해 쌀 품질을 크게 떨어뜨린다.

연구진은 수발아에 취약한 품종(주남벼)과 상대적으로 강한 품종(남평벼)을 교배해 후대 계통을 육성한 후, 계통들이 가지는 유전변이와 수발아율을 종합적으로 분석해 저항성 유전자 위치를 탐색했다. 

그 결과, 12개 염색체로 구성된 벼의 6번 염색체에서 지금까지 보고되지 않은 새로운 수발아 저항성 유전자 위치를 발견했다. 연구진은 이 위치에 'qPHS6'라고 이름을 붙인 후 이 위치에서 보이는 염기서열 차이를 활용해 수발아 저항성 품종 육종에 활용할 수 있는 선발 표지를 개발했다.

이와 함께 벼 수발아나 발아를 유발하는 조건에서 종자 2만 3,000개를 촬영해 인공지능에 학습시킨 후 발아 종자와 미발아 종자를 자동으로 구분하는 딥러닝 모델도 개발했다.

기존에는 종자를 하나씩 눈으로 보고 수발아율을 측정했으나 이 모델을 이용하면 약 100개의 종자를 한 번에 자동 분석할 수 있어 노동력과 시간을 절감해 작업 효율성이 크게 높아진다.

농촌진흥청은 이번 연구 결과를 국제학술지(The Plant Genome (IF 3.8))에 게재했다.

농촌진흥청 디지털육종지원과 권수진 과장은 “이번 연구로 개발한 수발아 선발 표지와 자동 측정 모델로 수발아에 강한 고품질 벼 품종 개발이 한층 수월해질 것이다.”라며, “이상기후에 대비해 수발아 저항성 벼 품종 개발을 가속화하고, 육종을 위한 개체 선발의 정확성과 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대한다.”라고 말했다.

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