
최근 농업 현장에서 식물 병해충 문제는 과거와는 다른 새로운 양상을 보여주고 있으며, 이와 관련된 전망 역시 중요한 관심사이다. 글로벌 기후 변화, 산업화, 농업 환경 변화 등 복합적 요인들이 병해충 발생과 확산에 지대한 영향을 미치고 있다.
지구 온난화로 인한 이상 기후는 병해충 발생 시기와 범위에 큰 영향을 미치고 있다. 온난화로 겨울철 기온이 높아지고 해충의 월동률이 높아지면서 해충 발생이 증가하고 있으며, 강수량 증가와 고온으로 인해 습도와 온도에 민감한 병해충의 발생이 증가하고 있다. 새로운 병해충의 출현도 문제가 되고 있으며, 특정 지역에만 발생하던 병해충이 기후 변화로 인해 다른 지역으로 퍼지기도 한다. 열대지역 병해충이 온대 지역으로 이동하거나, 발생 기간이 길어지면서 연중 지속되는 일이 이젠 흔하게 발생한다.
국제 무역과 교통의 발달도 병해충이 국경을 넘어 빠르게 유입되는 원인이 되고 있다. 1900년대부터 2017년까지 국내에 유입된 병해충은 병 42종, 해충 48종 등 총 90종이며, 특히 국제 교류가 활발해진 2000년 이후 해외에서 유입된 병해충은 35종에 이른다. 해외 유입 병해충은 국내 토착종과의 경쟁에서 우위를 점하며 기존 병해충보다 더 심각한 피해를 초래하는 사례가 늘고 있다.
병해충 생태계가 복잡해지고 글로벌 교류가 가속화되면서 식물 병해충 관리 전략은 더욱 정밀하고 유연해져야 하며, 생태계 기반의 접근이 필요해질 전망이다. 또, IoT, 인공지능(AI), 드론 등 첨단기술과 융합된 스마트 방제 시스템이 미래 농업의 핵심으로 자리 잡게 되면서 AI와 빅데이터 기반의 조기 경보 시스템이 필수화될 것으로 예상된다.
향후 안전하고 효율적인 식량 생산을 위해 끊임없이 혁신을 추구하는 현대 농업 발전 견인에 있어 AI의 역할은 점차 커지고 있으며, 이는 미래 농업의 혁신을 이끄는 중요한 열쇠가 되고 있다. 그중에서도 식물 병해충 연구는 농작물의 건강을 지키고, 생산량을 안정화하며, 경제적 및 환경적 지속 가능성을 확보하는 핵심 분야이다. 그런 의미에서 식물 병해충 연구에서 AI의 중요성과 접목 필요성은 늦출 수 없는 과제이다.
먼저, 식물 병해충의 조기 진단과 대응에 AI는 유용하게 이용될 수 있다. 전통적으로 현장 조사와 전문가의 눈으로 이루어진 병해충 진단은 시간과 인력의 제약이 크고, 병해충의 확산 전 조기 발견이 어렵다는 한계가 있었다. AI 기반 영상 분석 기술은 고해상도 이미지와 딥러닝 알고리즘을 활용하여 병든 잎, 곰팡이, 해충의 연속적인 이미지를 분석함으로써 병징을 빠르고 정확하게 진단해 신속한 대응을 가능하게 해준다.
AI는 대규모 센서 데이터, 위성 영상, 기상 정보 등을 종합 분석에 의한 병해충 발생 가능성 예측 모델 개발에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 예측 모델은 병해충의 출현 시기와 범위를 사전에 예측하게 함으로써, 적시에 방제 작업이 가능하게 한다. 이를 통해 농약 사용량을 최적화하고, 환경오염을 줄이며, 경제적인 농업 운영이 가능해진다.
AI는 특정 지역과 작물, 병해충에 적합한 맞춤형 방제 방안을 제안하는 데도 활용성이 높다. 예를 들어, 드론과 연결된 AI 시스템은 실시간 영상 분석과 데이터를 바탕으로 농약 살포 위치와 양을 최적화해 불필요한 농약 사용을 줄이고, 작물의 건강을 유지하는 방제 전략을 제공할 수 있다.
마지막으로, AI 도입에 따른 예측 모델과 자동화 시스템 개발로 반복적이고 시간 소모적인 작업을 신속하게 처리할 수 있게 됨으로써, 연구자들은 더 혁신적이고 심도 있는 연구에 집중할 수 있어 연구 과정의 효율성을 크게 높일 수 있다. 또한, AI는 기후 변화와 같은 환경 변수의 영향을 분석하여, 더 지속 가능한 농업 방식을 모색하는 데도 이바지할 수 있다.
이처럼 AI는 식물 병해충 연구에 새로운 패러다임을 제시하며, 농업의 효율성과 지속 가능성을 동시에 높일 수 있다. 병해충 조기 발견, 정밀 식별, 예측 모델, 맞춤형 방제 등 다양한 분야에서 AI 기술이 핵심 역할을 하며, 미래 농업의 핵심 인프라로 자리 잡게 하기 위한 관심과 투자가 필요한 시점이다./국립농업과학원 식물병방제과 박진우 연구관
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