식물의 생산 현장에서는 재배하는 식물의 성장 상태나 재배 환경의 계측 정보를 바탕으로 최적의 재배 관리를 하는 정밀 농업(Precision Farming)이나 스마트 농업(Smart Agriculture)이라고 불리는 새로운 농업 스타일이 최근 제창되고 있으며, 농업을 둘러싼 세계에 변화가 일어나고 있다. 이 새로운 농업 스타일은 재배 식물이 가진 기능이나 특징, 재배 환경에 관한 정보를 수집하고 이를 분석해 최적의 생산 방법을 탐색함으로써 가장 효율적인 재배를 실현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 식물의 정보와 재배 환경에 대한 정보를 가능한 한 많이, 상세하게 계측하고 수집한 정보를 적절하게 분석하는 정보 해석 기술이 기술 개발의 중요한 요소 중 하나이다.

 

한편 식물은 스스로 이동할 수 없기 때문에 자신이 처한 환경에 적용해 생존할 필요가 있으며, 여러 가지 환경 변화에 대응하는 기능을 가지고 있다. 그래서 게놈이나 유전자 정보를 조사해 환경에 적응하는 기능을 해명하는 연구가 추진되고 있다. 그러나 해석에 필요한 게놈 해석 기술이 비약적으로 진보하고 있는 한편, 게놈이나 유전자 정보와 비교하기 위해 필요한 식물의 성장 상태 계측을 고정도로 대량 취득하는 기술 개발은 충분히 따라오지 못하고 있다. 이 과제를 해결하기 위해 식물의 성장 정보를 고정도로 대량 취득하는 기술 개발이 세계적으로 진행되고 있으며, 개별 계측 기기에서부터 여러 기기를 조합한 대규모 계측 시스템까지 다양한 기술 개발과 보급이 추진되고 있다.

 

이 글은 정밀 농업 혹은 스마트 농업이라고 불리는 차세대 농업 스타일을 뒷받침하고, 또한 작물의 품종 개량 등에 효과적인 식물의 유전 기능을 해명하기 위한 계측 기술을 대상으로 해서 식물의 정보를 계측하는 계측 기술에 관한 기술 개발에 대해 소개한다.

 

 

식물의 형질 평가 기술

 

식물을 계측할 때는 성장 과정의 여러 가지 현상들 모두가 그 식물의 성장을 특징짓는 정보로서 계측의 대상이 된다. 즉, 식물 개체 전체의 모양, 개체를 구성하는 잎이나 줄기, 꽃, 과실 등 각 기관의 크기, 색깔 등의 형질값과 이들 값의 시간 경과에 따른 동적인 변화 속도와 정도 등이 계측 대상에 포함된다. 이들 계측의 대부분은 형상값이나 색깔의 계측을 바탕으로 이루어지기 때문에 식물 계측에서는 화상 센싱 기술이 널리 활용되고 있다.

 

식물은 그 발달과 함께 가지를 뻗고 개화를 시작하는 등 다양한 성장 이벤트가 발생한다. 이 이벤트의 발생 시기와 정도는 생육하는 환경에 의해 영향을 받아 변화를 일으킨다. 이 환경과 생육에 미치는 영향을 해석하기 위해서는 개체마다 모든 형질값을 비파괴, 경시적으로 계측하고, 나아가 개체 주위의 모든 환경값을 계측하는 것이 궁극적인 목표라고 생각한다. 이를 위해서는 개체마다의 형질값을 비파괴, 경시적으로 측정하는 기술과 생육하는 개체마다의 환경 데이터를 취득하는 기술의 개발이 필요하다. 이 기술의 실현은 개체마다 재배 관리하는 고도의 정밀 농업 실현, 게놈 정보와의 비교를 통한 유전 기능의 해명과 그 결과에 기초한 고정도의 육종으로 이어진다.

 

그러나 식물의 기능 해석이나 생산 현장에서는 수백에서 수천 개체의 식물을 취급하기 때문에 식물 개체마다의 계측을 실현하기 위해서는 상당히 많은 개체를 대상으로 계측을 실현하는 것이 중요하다. 따라서 수백에서 수천 개체의 경시적인 성장 정보를 취득하는 것을 목적으로, 식물을 재배하는 화분을 운반하는 장치와 화상 촬영 설비를 갖춘 온실 및 포장에 갠트리를 설치해 카메라나 LiDAR를 사용해 계측하는 시스템이 제안되고 있다. 이러한 시스템은 호주, 유럽을 중심으로 연구 기관과 민간 기업에서 기술 개발과 도입이 시작되어 미국, 중국에서도 이용이 추진되고 있다.

 

화상 센싱 기술을 활용한 식물의 성장 상태 계측

 

앞에서 말한 바와 같이 식물의 형질을 취득하는 계측에서는 ‘개체별’, ‘경시적’, ‘대량의 수’ 등의 조건을 충족시키는 것이 중요하며, 이를 실현하기 위해서는 화상 센싱 기술을 활용할 수 있다. 이하에서는 식물의 성장 상태를 기록하는 기술 개발에 대해 소개한다.

 

1. 화상 해석에 의한 형상 계측

디지털카메라가 보급되어 손쉽게 디지털 화상을 얻을 수 있게 됐을 무렵부터 종자나 과실 등의 수확물을 대량으로 계측하기 위해 화상 기술의 이용이 추진되고 있다. 그러나 계측을 위한 화상을 대량으로 취득할 수 있게 된 한편, 취득한 화상으로부터 원하는 형상값을 얻기 위한 화상 해석 기술은 충분히 정비되어 있지 않다. 그 요인은 식물의 여러 가지 종류나 계측 목적에 따라 개발된 소프트웨어가 많이 존재하지만, 식물은 여러 종류로 다양해서 계측 목적에 최적인 화상 처리 개발이 서로 다른 것이 그 요인이다. 앞으로도 목적에 최적인 소프트웨어 개발이 필요한 것이 과제이다.

 

화상 분석을 통한 대량의 데이터 취득이 새로운 발견으로 이어진 예를 소개한다. 필자 등은 벼의 종자 크기에 관한 유전 해석을 위한 종자 형상값을 계측하는 소프트웨어를 개발했다. 이 소프트웨어를 도입하기 이전에는 사람이 노기스를 사용해 직접 종자 길이를 한 품종당 10알 정도를 계측하고, 그 평균값을 사용해 유전 해석을 하고 있었다. 그러나 종자의 방향에 따라 수치에 약간 편차가 생기기도 하고 계측 점수가 적어 정도 높은 수치를 얻을 수 없었다.

 

한편, 동 소프트웨어를 사용함으로써 한 품종당 100알 이상의 계측값에 의한 해석을 실현할 수 있었다. 더구나 화상으로부터 가장 긴 길이를 구하는 등 사람의 조작에 의한 편차를 없애고 보다 객관적인 계측을 함으로써 기존보다 고정도의 계측값을 얻을 수 있었다. 그 결과, 벼 종자 형상에 관련된 새로운 게놈 영역의 특정에 기여할 수 있었다.

 

2. 3차원 계측에 의한 형상 계측

3차원 형상 계측은 식물체의 구조나 과실의 부피 등 입체적인 형상값을 취득할 수 있는 기술로, 식물의 계측에서도 기술 개발이 진행되고 있다. 예를 들어, LiDAR 등의 측거 장치는 포장에서 재배하는 식물체의 높이, 체적을 효율적으로 계측할 수 있기 때문에 활용이 기대되고 있다.

 

필자 등은 식물 개체의 가지․잎 구조가 재배 환경의 변동에 따라 변화하는 것을 상세하게 해석하기 위해 식물체의 3차원 데이터를 취득하는 기술 개발을 추진하고 있다. 개발한 기술을 식물 연구에서 효율적으로 활용하기 위해서는 대량의 식물 개체의 3차원 데이터를 취득할 수 있고 계측 현장에 도입하기 용이하며, 효율적으로 측정 작업을 할 수 있는 등의 조건을 충족시킬 필요가 있으며, 이러한 조건을 충족시키는 데 적합한 기법으로 사진 측량 기술을 활용한 기술 개발을 추진하고 있다.

 

식물은 잎이나 줄기가 서로 겹치는 비슷한 구조를 가지고 있기 때문에 일반적으로 활용되고 있는 3차원 구축 소프트웨어를 이용하는 것만으로는 가는 줄기가 빠지거나, 숨겨지거나 해서 특징점을 검출할 수 없기 때문에 잘못된 모델을 작성하게 되는 등 계측에 사용하기에 충분한 정도의 데이터를 얻을 수 없었다. 따라서 식물체의 점군 구축에 최적인 촬영법과 화상 해석법을 개발할 필요가 있다.

 

3. 기타 화상 센싱 기술의 이용

공업 분야에서 개발, 활용이 추진되고 있는 대부분의 화상 센싱 기술은 식물의 성장 상태 평가에도 응용되고 있다. 예를 들어, 멀티 스펙트럼 카메라나 하이퍼 스펙트럼 카메라를 이용한 식물의 수분 함유량 계측이나 서모 카메라로 잎의 온도 변화를 계측함으로써 잎의 증산량 변화 등을 계측하고 있다. 화상 센싱 기술은 비파괴로 계측이 가능하기 때문에 개체마다 경시적인 변화를 정량화할 수 있는 효과적인 기술이다.

 

4. X선 CT 장치를 활용한 계측

식물이 성장하기 위해 필요한 물이나 영양소를 운반하는 뿌리는 중요한 기관이며, 이 기능을 해명하는 것은 작물 생산에 있어 중요한 과제이다. 뿌리는 땅속에서 성장하기 때문에 계측이 매우 어렵지만, 연구 목적에 따른 다양한 방법으로 계측 방법이 실시되고 있다. 예를 들어, 땅속에서 뿌리가 환경 변화에 대해 어떻게 성장이 변화하는지를 밝히기 위해서는 지상부와 마찬가지로 경시적인 뿌리의 성장 변화를 계측할 필요가 있다. 이를 위해 유리구슬이나 지지대를 사용해 화상 촬영이 가능한 조건에서 식물을 재배하고 화상 계측하는 방법이 제안되고 있다. 이러한 기법에서는 경시적인 정보를 얻을 수 있는 한편, 식물이 본래 성장하는 환경과는 다르기 때문에 자연 토양 조건에서 성장하는 뿌리를 계측하는 기술 개발이 요망되고 있다. 이 과제에 대해 X선 CT나 MRI를 활용한 뿌리의 경시적인 형태 변화를 계측하는 기술 개발이 추진되고 있다.

 

필자 등도 X선 CT 장치를 사용한 대량 개체의 뿌리 형상을 경시적으로 계측하는 기술 개발을 진행하고 있으며, CT 화상으로부터 뿌리 영역을 추출해 성장 해석에 활용하기 위한 벡터 데이터의 취득을 효율적으로 실행하는 화상 해석 소프트웨어를 개발했다. 이렇게 해서 얻은 계측 데이터를 활용한 땅속 뿌리 성장의 경시적인 분석에 의해 수수께끼가 많은 뿌리의 기능 해명이 추진될 것으로 기대된다.

 

센싱을 실현하기 위한 계측 시스템 구축

 

앞에서 화상 센싱에 의한 식물의 성장 계측에 대해 소개했다. 이들 기술을 실제 계측 현장에서 이용하기 위해서는 계측 현장의 상황에 맞춘 센서나 대상 개체의 이동 장치 등 계측 시스템의 구축이 필요하다. 이하에서는 이를 위해 필요한 기술에 대해 소개한다.

 

1. 자동화 기술

수백에서 수천 개 이상의 식물을 계측하기 위해서는 계측 작업의 자동화나 작업 효율화 기술이 효과적이다. 세계 각국에서 개발되고 있는 계측 시스템은 대량의 계측 정보를 취득할 수 있지만 설비가 대규모이기 때문에 장치 개발뿐만 아니라 유지 관리 비용이 필요하며, 계측 목적에 맞는 장치의 개발이나 개량이 필요한 기술 개발의 과제가 있다. 이 과제에 로봇 기술을 도입한 자동화 기술의 개발이 추진되고 있다.

 

필자 등은 온실에서 재배하는 대두를 정기적으로 화상 촬영하기 위해 재배 장소에서 촬영 장소까지 대두를 재배하는 화분을 자동 반송하는 시스템을 개발했다. 이 개발에서는 개발 비용을 줄일 수 있고 재배 장소의 레이아웃을 변경해도 반송 경로를 쉽게 변경할 수 있으며, 다양한 반송 용도에 응용할 수 있는 것을 목적으로 했다. 공장에서 사용되고 있는 AGV(Automated Guided Vehicle)를 실장할 수 있는 시판의 AGV 키트를 활용함으로써 개발 비용을 줄였다. 바닥면의 자기 테이프로 경로나 동작 제어가 가능하다는 것도 AGV를 채용한 이유이다. 즉, 고도의 전문지식․기술을 가지고 있지 않은 사용자도 AGV라면 자기 테이프를 교체함으로써 스스로 경로의 설정이나 변경을 자유롭게 할 수 있다. 따라서 사용자가 계측 현장에 맞춰 자동 반송 기술을 사용하는 것이 가능해진다.

 

2. 드론 기술

드론은 공간을 자유롭게 이동할 수 있고, 또한 기동성이 높기 때문에 특히 야외 포장에서 재배하는 식물의 상태를 영상으로 기록하기 위해 활용이 추진되고 있다. 더구나 드론의 기동성을 활용함으로써 광대한 포장이나 온실에서 효율적으로 많은 식물의 성장 모습을 영상으로 기록할 수 있다. 따라서 대량의 식물 성장 정보를 얻기 위한 효과적인 기술이다. 한편, 이 기술을 식물의 성장 계측에 활용하기 위해서는 취득한 화상으로부터 식물마다의 성장량을 취득하기 위한 영상 해석 기법도 정비할 필요가 있다.

 

3. 환경 제어 기술

식물이 환경에 적응하는 기능을 해명하기 위해서는 다양한 환경 조건 아래에서 성장하는 식물을 계측하는 것이 효과적이다. 포장이나 공조 설비가 갖추어져 있지 않은 온실 등의 재배는 재배 기간 중의 환경 조건을 자유롭게 제어할 수 없기 때문에 환경 조건 재현 실험, 식물의 성장 단계에 따른 건조나 고온 등 환경 스트레스 시험을 하기 어렵다. 그래서 환경 조건을 제어하는 재배 장치와 계측 장치를 조합한 성장 정보를 취득하는 시스템이 개발되고 있다.

 

필자 등도 지금까지 RIPPS와 iPOTs라고 이름 붙인 두 종류의 장치를 개발했다. 양쪽 모두 식물 개체마다의 급수량을 자동으로 조정함으로써 여러 가지 건조 상태를 재현하고, 각각의 건조 조건 아래의 성장량을 계측함으로써 가뭄 환경에 강한 식물의 기능 해석을 목적으로 한 계측 시스템이다.

RIPPS는 재배 포트의 중량을 계측하고 재배 포트에 물을 공급해 수분량을 조정하는 시스템으로, 개체마다 설정한 수분량을 유지하기 위해 일정 시간 간격으로 물을 공급하고 장치에 부착된 카메라로 식물 개체를 영상 촬영해 식물체의 성장 계측을 자동으로 실행할 수 있게 했다.

 

iPOTs은 재배 포트에 급수 제어를 하는 탱크를 설치하고 탱크에 대한 급수량을 제어함으로써 재배 포트의 수분량을 조정할 수 있다. 이 급수 방법은 자연환경에 가까운 수분 상태를 재현하는 것이 특징이다. iPOTs에서 재배하는 식물은 정기적으로 장치에서 재배 포트째 꺼내 지상부의 전주위 촬영에 의한 3차원 데이터와 앞에서 소개한 CT 장치를 사용한 뿌리의 3차원 데이터를 취득한다. 지하부의 건조 상태를 다양하게 변화시켰을 때의 지상부와 지하부의 성장 정보를 취득함으로써 식물의 건조 내성에 관한 기능 해석에 활용하는 것이다.

 

4. 많은 연구 현장에서 이용할 수 있는 기술 개발

지금까지 식물을 계측하기 위한 여러 가지 기술 개발의 예를 소개했다. 이러한 기술 개발은 실용화되고 있는 화상 센싱 기술이나 로봇 기술을 응용해 목적하는 식물의 계측을 실현하고 있다. 그러나 식물은 상당히 많은 종류가 있으며, 각각 형태와 크기가 다르다. 더구나 계측 목적과 재배 장소도 다양하다. 따라서 어떤 식물을 대상으로 계측 기술이 개발됐다고 해도 그 기술을 특정의 식물이나 재배 환경, 계측 항목에서만 사용할 수 있는 경우라면 개발한 기술이 보급되기 어렵다. 이것이 식물 계측 기술 개발의 또 다른 큰 과제이다.

 

이 과제에 대응하기 위해 필자 등도 가능한 한 많은 계측 현장에서 활용할 수 있는 기술 개발을 위해 노력하고 있다. 과학 연구 분야에서는 DIY(Do It Yourself)의 개념을 바탕으로 실험 장치를 제작하는 움직임이 있으며, 이러한 개념과 마찬가지로 식물 연구자가 스스로 계측 대상에 맞는 계측 장치를 제작할 수 있도록 하는 DIY plant phenotyping이라는 컨셉을 제안하고 있다. 이것은 계측 장치를 실장하기 위해 필요한 부품을 유닛화, 메뉴화해 제공하고, 사용자는 기술 개발 전문가에게 의존하지 않고도 부품을 조립해 각자의 연구 내용에 최적인 식물 계측 장치를 제작할 수 있게 한다는 개념이다.

 

맺음말

 

농업 생산에서 식물과 재배 장소의 정보를 수집해 활용하는 정밀 농업의 대응이 추진되고 있다. 품종 개량 등의 식물 연구에서도 게놈 정보의 발전에 대응한 상세하고 또한 대량의 식물 성장 정보의 취득이 강하게 요구되고 있다. 이를 위한 정보 획득에는 식물을 재배하는 포장에서 수개월의 기간, 수백에서 수천 개 이상으로 많은 식물 개체의 데이터를 수집할 필요가 있다는 것, 대상 식물은 여러 종류로 다양한 형태이기 때문에 1차 데이터를 취득하기 위한 화상 촬영에서부터 화상 해석까지 최적의 방식을 구축하는 것이 필요하다는 과제가 있다. 앞으로 다양한 식물의 형질값을 대량으로 계측할 수 있는 기술 개발이 추진되어 식물의 모든 개체마다 성장 모니터링이 가능해져 농업과 식물 연구의 현장이 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

 

이를 위해서는 기술 개발자와 식물 계측이 필요한 사람이 계측 목적을 공유하고, 목적을 달성하는 시스템 개발을 공동으로 추진하는 것이 효과적이라고 생각한다. 이러한 장의 하나로서 JPPN(Japan Plant Phenotyping Network), IPPN(International Plant Phenotyping Network) 등 식물 계측에 관련된 커뮤니티가 탄생해 식물을 대상으로 한 계측 기술에 관한 화제나 교류의 장으로 이용되고 있다. 마지막으로 이 글이 이러한 기회의 하나가 된다면 좋겠다.

 

타나바타 타카나리·이소베 사치, 공익재단법인 카즈사DNA연구소