경북대 응용생명과학부 신재호 교수팀이 토양 마이크로바이옴과 머신러닝을 활용해서 인삼연작지 판별법을 개발했다.
같은 인삼 씨앗을 심어도 우리나라 토양에서 자란 인삼은 중국 등지의 해외 인삼보다 주성분 함량과 효능이 월등하다는 많은 연구 결과가 있을 만큼, 인삼 품질에는 재배 토양의 역할이 크다. 인삼은 한 번 재배하면 10년 이상 다시 같은 땅을 쓸 수 없을 정도로 연작 피해가 심한 작물이다. 그러나 다양한 토양 분석법에도 불구하고 특정 토양에 연작피해가 있을 것인지를 미리 판별하는 것은 매우 어려운 일로 여겨지고 있다.
신재호 교수팀은 인삼뿌리썩음병이 발생한 130여 점의 토양 샘플을 차세대 시퀀싱 기술(유전자 분석방법 중 하나로 유전체의 염기서열을 고속으로 분석)을 이용해 샘플당 각각 10만점 이상의 미생물 정보를 획득했다. 이렇게 획득한 1,300만 개의 빅데이터를 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine) 기반의 머신러닝으로 판별하는 모델을 제작했다. 즉, 인삼을 심기 전에 미리 인삼뿌리썩음병 발생 여부를 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발한 것이다.
이 기술을 사용하면 땅의 과거 경작 기록이나 토양의 성분들을 분석하지 않고도 미생물 분석만으로 90.99%의 확률로 연작 피해 여부를 예측할 수 있다.
신재호 교수는 “인삼을 전혀 심지 않은 땅을 찾아서 임대하는 것이 인삼 농사를 좌우하지만, 현재까지 인삼을 한번도 심지 않았다는 것을 증명하는 것은 불가능했다.”라며, “토양미생물을 분석하는 인공지능 알고리즘에 의해 인삼 경작 여부를 추정할 수 있다”라고 밝혔다.
농업 분야에서 인공지능 응용 가능성을 보여준 이번 연구 결과는 국제학술지인 ‘농업 및 식품화학 저널(Journal of Agricultural and Food Chemistry)’의 지난 7월 28일자 표지 논문으로 발표됐다.
본 연구는 농림축산식품부 미생물유전체전략연구사업단(단장 김지현)의 지원으로 수행됐다.
