꿀벌 집단폐사 원인 '꿀벌응애'…농진청 "30초만에 진단" AI기술 개발

농촌진흥청과 강원대가 공동개발한 AI 기반 꿀벌응애 실시간 검출장치 '비전(BeeSion)'[사진=농진청]

농촌진흥청은 반복되는 겨울철 꿀벌 집단 폐사의 주요 원인으로 지목된 ‘꿀벌응애’를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 세계 최초의 인공지능(AI) 기반 ‘꿀벌응애 실시간 검출장치(BeeSion)’를 강원대학교와 공동 개발했다고 20일 밝혔다.

지난해 미국에서 전체 꿀벌 군집의 62%가 폐사하는 등 국내를 포함한 전 세계적으로 꿀벌 피해가 심각한 상황이다. 이 같은 폐사의 주요 원인으로는 꿀벌응애 감염과 그에 따른 바이러스 확산, 방제 약제 내성 증가 등이 꼽힌다. 

이에 주무부처인 농림축산식품부에서도 꿀벌응애 번식이 활발한 여름철을 집중 방제 기간으로 정해 전국적으로 대응 중이다. 하지만 꿀벌응애가 벌집 내부에서 서식해 눈으로 관찰하기 매우 어렵고, 특히 여름철 고온 환경에서는 관찰‧방제가 더 어려워 방제 시기를 놓치기 쉽다는 애로가 있었다. 

또 숙련된 양봉인도 벌통 한 개를 정밀 관찰하는 데 30분 이상이 걸리며, 특히 고령 양봉농가는 고온 다습한 여름철 야외에서 꿀벌응애를 찾아내기가 무척 어려운 상황이다. 이처럼 노동집약적이고 비효율적인 기존 방제 방식은 청년층의 양봉 산업 유입을 막는 원인으로 지목된다. 

이에 농진청은 AI 기술을 활용해 벌집판을 촬영하면 30초 이내에 꿀벌응애 존재 여부를 자동으로 판별할 수 있는 실시간 검출장치 ‘비전’을 개발했다. 꿀벌응애 외에도 백묵병 등 질병 감염 꿀벌이나 날개 기형 꿀벌, 애벌레 이상 등 16가지 병해충 및 생육 정보를 동시에 분석해 감염 수준에 따라 ∆방제 권고 ∆주의 단계 ∆집중 방제 등 과학적 방제기준을 제시한다.

비전의 꿀벌응애 분석 정확도는 97.8%에 달하는 것으로 나타났다. 또 간단한 설계로 고령자나 초보자도 정확하고 신속한 진단이 가능하다는 장점이 있다. 

현장 실증에 참여한 양봉농가 관계자는 “응애 검출이 빠르고 정확해 실질적인 도움이 될 것이다”라며 조속한 보급을 요청했다. 김현철 한국인공지능협회 회장도 “영상 인식 기술을 활용한 이 장치는 꿀벌응애 진단의 혁신”이라며 “양봉농가의 걱정을 줄이고 피해를 예방하는 데 크게 이바지할 것”이라고 밝혔다.

해당 기술에 대한 특허출원을 농진청은 올해부터 산업체 기술이전을 통해 제품 생산에 돌입할 예정이다. 이후 현장 실증을 거쳐 2028년부터 전국 양봉농가에 본격 보급한다. 

방혜선 농진청 농업생물부장은 “이번 성과는 경험에 의존하던 양봉에 데이터와 인공지능 기술을 접목한 첫 사례로, 정밀 사양관리와 병해충 예찰 자동화의 전환점이 될 것”이라며, “앞으로도 디지털 기반의 선제적 예찰 체계를 고도화해 꿀벌을 지키고 양봉산업 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.

이어 “이번 정부의 인공지능 기반 스마트농업 육성 정책에 발맞춰 농업 디지털 혁신 정책과 긴밀히 협력해 양봉산업의 지속 가능성을 강화할 것”이라며 정책과의 연계 중요성을 강조했다.