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이상기상과 기후변화는 사람의 삶뿐만 아니라 작물을 생산하는 농업분야에서도 다양한 문제를 일으킨다. 그중 대표적으로 새로운 병해충의 발생과 기존 병해충의 발생 양상 변화를 꼽을 수 있다. 과거엔 특정 시기가 되면 병해충 발생을 대비해 농민의 경험으로 작물보호제(농약)를 살포하며 예방적 관리를 했다. 하지만 기후변화로 병해충이 예년보다 일찍 나타나거나 새 지역으로 확산한다. 따라서 농업현장에선 인공지능(AI)을 활용한 식물병 진단과 방제가 신해법으로 주목받는다. 해외에서는 플랜틱스·플랜트빌리지 등 대표적인 AI 기반 식물병 진단 애플리케이션(앱)이 활용된다. 국내에서도 농촌진흥청을 비롯한 여러 연구기관·대학에서 AI를 활용한 병해충 진단시스템을 개발 중이다. 스마트폰으로 간이 진단이 가능한 시대가 열린 것이다. 이런 AI 진단 기술을 이용한 식물병 진단·방제는 아직 완성단계라고 보기는 어렵다. 카카오야마토 대부분의 AI 모델은 수만장의 식물병 사진을 학습해 결과를 제시하지만, 실제 농업현장에서는 같은 식물병이라도 품종에 따라 증상이 달라지고 생육단계·환경조건에 따라 병징이 바뀔 수 있기 때문이다. AI 기술을 활용한 식물병 진단시스템 개발에서 과수 병해 영상 이미지를 수집하는 연구를 수행한 적이 있었다. 이 과정에서 느꼈던 。은 AI 성능도 중요하지만, 영상 이미지의 품질과 관련 정보(품종·날짜·장소 등)도 매우 중요하다는 것이었다. 아무리 뛰어난 AI라도 실제 농업현장을 충분히 반영한 데이터나 정보가 없다면 정확한 진단은 기대하기 어렵기 때문이다. 앞으로의 AI 식물병 진단은 단순히 병든 잎의 사진을 분석하는 수준을 넘어 보다 다양한 정보가 요구될 것으로 판단된다. 병징 사진뿐만 아니라 기온·강수량·습도·일사량과 같은 기상정보, 재배품종, 생육단계, 토양환경, 지역별 병 발생 이력, 방제 기록 등을 함께 분석하는 다중정보 기반 AI로 발전해야 한다는 의미다 게임렌드릴게임 . 농촌진흥기관에서 제공하는 국가병해충 발생정보, 기상정보, 토양정보 등을 종합해 진단·방제 방법을 제시할 수 있는 통합적인 정보 기반의 식물병 진단이 제공돼야 한다. 현장 실증연구와 데이터 축적으로 진단의 전문성을 높이는 것도 중요하다. 개발했거나 개발 중인 식물병 진단시스템이나 앱에는 다양한 지역과 품종, 재배환경에서 지속적인 베타테스트를 수행하고 농민·농촌지도기관의 의견을 반영해 반복적으로 보정하고 업데이트하는 과정이 반드시 필요하다. 아울러 AI 기반 식물병 진단시스템에 전문가 경험을 더할 필요가 있다. AI를 활용한 식물병 진단시스템이 병 전문가를 대체하는 기술이 아니라 전문가의 경험·판단을 빠르고 정확하게 지원하는 도구가 된다면 그 가치는 더욱 상승할 수 있다. 더 많은 현장 데이터 축적과 지속적인 기술 고도화가 이뤄진다면 AI 기반 식물병 진단은 우리농업의 경쟁력을 높이는 기술로 자리 잡고, 정밀 식물보호 시대를 앞당길 것이다. 백창기 단국대 생명공학부 교수 style="co