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전북 정읍시 소재 한국원자력연구원 첨단방사선연구소. 17일 방문한 이곳에서 660m²(약 200평)에 달하는 한 유리온실에 들어서니 상추가 심긴 화분 200여 개가 컨베이어 벨트 위에서 줄지어 이동하고 있었다. 상추 크기와 모양은 제각각이다. 키 1m에 달하는 것부터 20cm밖에 안 되는 상추도 있다. 줄지어 돌아가던 화분들은 유리온실 오른쪽에 있는 터널로 차례로 들어간 뒤, 터널 속에대성홀딩스 주식
서 3분가량 머물고 자동으로 방출됐다. 김상훈 방사선육종연구실장은 “상추 화분은 이렇게 매일 한두 차례 터널로 들어가 형질이 우수한 ‘방사선 육종’ 품종인지를 최첨단 카메라로 정밀하게 검사받는다”고 설명했다.
● 우수 품종 가리는 데 초분광 카메라까지 동원
식물 방사선 육종은 배아, 씨앗, 종자 등에 체리마스터
방사선을 쬐어 자연에서는 보기 힘든 새로운 형질을 만들어내는 기술이다. 기후위기가 인류 생존을 위협하면서 극한기후에도 잘 자라는 국가 전략 작물 개발이 시급하다. 방사선 육종은 개발 과정이 간단하고 유전자를 변형하거나 조작하는 기술이 아니기 때문에 유럽, 일본, 인도 등에서는 이미 방사선 육종 작물이 시장에서 활발히 판매되고 있다.
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방사선 육종 기술로 개발된 상추들이 한국원자력연구원 첨단방사선연구소 유리온실 터널에서 우수한 품종인지 검사를 받고 있다. 이채린 동아사이언스 기자 rini113@donga.com
이날 유리온실 내 상추 200여 개의 펀드매니저
외형은 조금씩 모두 달랐다. 놀랍게도 모든 상추의 종자가 화분에 심긴 날은 8월 18일로 같았다. 같은 상추라도 방사선을 어떤 속도, 시간, 방향 등으로 쬐는지에 따라 다양한 품종이 나올 수 있는 것이다. 정밀하게 들여다볼수록 외형은 더욱 다르다.
상추는 유리온실 내 터널에서 매일 외형을 정밀하게 검사받는다. 터널에는 슬롯머신무료
가시광선을 촬영하는 ‘RGB 카메라’, 엽록소 형광을 관찰하는 ‘형광 카메라’, 높은 파장대 빛을 관찰하는 ‘초분광 카메라’가 있다. 다양한 파장의 카메라가 매일 식물을 관측하며 어떤 특성을 가진 품종인지 정밀하게 분석하는 것이다.
이 같은 설비를 갖춘 원자력연 첨단방사선연구소는 국내 방사선 육종 연구의 핵심 거점이다. 특히 2018년부터 ‘피노믹스(Phenomics)’ 기반으로 기술을 고도화하고 있다. 피노믹스란 개체들의 단백질, 대사체, 유전적 구성 성분이 어떻게 식물의 외형이나 기능 등을 결정하게 되는지에 관해 연구하는 생물학 분야다.
김 실장은 “식물의 외형을 분석해 그 식물의 특성을 파악한다는 개념”이라며 “최근 인공지능(AI) 기술과 만나 방사선 육종 품종을 선별하는 기술이 발전하고 있다”고 말했다. 과거에는 사람이 직접 눈으로 보며 수년간 선별하던 과정을 자동화 센서와 AI를 활용해 단기간에 처리할 수 있게 된 것이다.
● AI 기술과 만나 선별 정확도 ‘업’
터널 내부의 형광 카메라는 식물의 광합성 효율을, 초분광 카메라는 식물의 성분 조성 및 대사 변화를 측정한다. 광합성 중 엽록소가 빛을 흡수하면 일부 에너지는 화학에너지로 전환되지만 나머지는 형광으로 방출한다. 그 과정을 형광 카메라가 잡아내며 광합성 효율을 판단한다. 형광 정도가 낮을수록 광합성이 잘 진행되고 있다는 의미다.
초분광 카메라는 수백, 수천 종류 파장의 반사율을 동시에 측정할 수 있어 반사율이 다른 엽록소, 수분, 단백질, 셀룰로오스 등 식물을 구성하는 분자의 성분을 알 수 있다. 김진백 방사선육종연구실 책임연구원은 “방사선 육종으로 품종을 고를 때 품종의 구체적인 성분을 분석해 어떤 기작으로 특정 성질이 나타났는지 파악하는 것이 중요하다”며 “연구자가 일일이 식물을 직접 갈아서 성분을 분석했던 과정을 초분광 카메라가 대신 하는 셈”이라고 했다.
피노믹스 기반 연구는 왜 이 품종을 선별했는지 과학적인 근거를 제시할 수 있다. 고찬섭 방사선육종연구실 선임연구원은 “사람들이 상추에서 상춧잎을 따먹기 때문에 꽃대가 천천히 생기도록 하는 것이 상추 육종의 주요 과제 중 하나다”라며 “측정한 성분 데이터를 통해 꽃대가 생기기도 전에 꽃대 성장 속도를 파악할 수 있다”고 설명했다.
첨단방사선연구소는 상추를 비롯해 밀, 고추 등의 데이터를 8년간 수집했다. 차곡차곡 쌓인 데이터와 AI 기술이 만나 품종 선별 정확도가 높아지고 속도가 대폭 빨라질 것으로 전망된다. 실제로 첨단방사선연구소는 최근 영상 기반 AI 기술인 ‘CNN-트랜스포머’ 딥러닝 분석으로 밀 8종의 전 생육 과정을 관측한 데이터를 AI 모델에 학습시켰다. 그 결과 AI 모델은 94% 정확도로 밀 품종을, 99%의 정확도로 밀 생육 단계를 구별하는 데 성공했다. CNN-트랜스포머는 영상을 통해 대상이 시간 흐름에 따라 어떻게 변하는지 분석하는 기술이다.
김 연구원은 “기상 관측 데이터와 식물 관측 데이터를 조합해 기후변화에 대응하는 신품종 개발 속도가 크게 빨라질 것”이라며 “앞으로 선별 AI 알고리즘을 개발하고 연구를 본격화해 방사선 육종 기반으로 국가 전략 작물을 개발하고 싶다”고 밝혔다.
이채린 동아사이언스 기자 rini113@donga.com
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