농촌진흥청은 머신러닝(기계학습)을 적용해 유전자변형 농산물(GMO)을 신속‧정확하게 판별할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.

이번에 개발한 판별 기술은 가시근적외광(VNIR)을 이용한 분광 분석기술로, 분광 데이터베이스를 구축하고 머신러닝 알고리즘을 적용해 유용 정보를 추출하는 것이다.

복잡한 전처리 과정과 긴 시간, 전문적인 분석이 필요한 기존 판별 기술과는 달리 사진을 찍듯 분광분석기로 표본을 찍으면 간편하게 자료를 얻을 수 있어 비전문가도 활용할 수 있다.

또한, 인공지능학습을 거친 컴퓨터 프로그램을 이용해 분석하면 정확도 높은 결과를 빠르게 얻을 수 있다.

이 판별 기술을 일반 유채, 유전자변형 유채, 배추, 배추와 유전자변형 유채의 교잡종 등 4종의 식물체에 적용한 결과, 95%이상 높은 정확도를 나타냈다.

이 기술을 이용하면 유전자변형 유채와 국내 십자화과의 교잡종을 빨리 발견하고 제거함으로써 유전자변형 유채 확산 방지와 생태계 보전이 가능하다.

또한, 기술의 자동화 연구로 유전자변형 농산물(GMO) 검사가 무인화되면, 검역 인력과 비용이 줄고 국경 통관 절차에서 유전자변형 농산물(GMO) 검역을 강화할 수 있을 것으로 예상된다.

상업화된 유전자변형 농산물(GMO)은 1996년 미국 정부의 규제 승인을 얻은 후 현재까지 세계 여러 나라에서 활발히 재배되고 있다.

최근 세계적으로 운송과정에서 유전자변형 농산물(GMO)이 비의도적으로 환경에 방출되는 사례가 발생해 유전자변형 농산물(GMO)을 신속하게 판별할 수 있는 기술 개발이 시급하다.

특히 유전자변형 유채는 농‧산업적 가치는 매우 높지만 배추, 갓, 무 등 다수의 야생 근연종이 존재하고, 야생 근연종과 쉽게 교잡돼 종자를 맺는 것으로 알려져 있다.

유전자변형 유채를 재배하거나 수입하는 많은 나라에서는 이를 제거하고 확산하지 않도록 관리하기 위한 노력을 기울이고 있다.

이번 연구 결과는 국제 학술지인 International Journal of Molecular Sciences (IF 5.923)에 실렸고, 특허출원이 완료됐다.

농촌진흥청 생물안전성과 강현중 과장은 “이번 기술 개발로 검역에 걸리는 시간, 노동력, 비용 등을 크게 아낄 수 있고, 국민이 안심할 수 있도록 한층 더 강화된 유전자변형 농산물(GMO) 관리가 가능해 질 것이다.”라고 말했다.

현재 국내 비의도적 방출에 대한 유전자변형 농산물(GMO) 확산 업무를 담당하는 국립종자원 금경연 사무관은 “이 기술을 활용하면, 초보자도 쉽게 현장에서 즉시 유전자변형 농산물(GMO)을 구별할 수 있어 권역별 민관합동 조사를 할 때 업무 효율이 매우 높아질 것이다.”라고 기대했다.