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똑똑한 '농생명 데이터 관리'로 연구 효율 높인다 · 2026-09-17

농촌진흥청, 농생명 데이터 관리 기술 개발

농촌진흥청에 따르면 농업의 인공지능 대전환을 뒷받침하기 위해 '농생명 연구 자료 품질관리 자동화 기술'을 개발했다.

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AI 생성 참고 이미지 — 실제 현장이 아니며 기사 내용과 직접적인 관련이 없습니다
AI 생성 참고 이미지 — 실제 현장이 아니며 기사 내용과 직접적인 관련이 없습니다 · 사진: © 팩티 · AI 생성

농촌진흥청(청장 이승돈)은 농업의 인공지능 대전환(AX)을 뒷받침하기 위해 '농생명 연구 자료 품질관리 자동화 기술'을 개발했다.

유전체·전사체(생명체 내 유전 정보 및 발현 정보) 연구 등에서 생산된 농생명 데이터는 그동안 농촌진흥청 국립농업과학원 '국립농생명공학정보센터(나빅, NABIC)'에 기탁됐다.

이렇게 기탁된 농생명 데이터를 빅데이터 분석에 활용하려면, 원시 자료의 질적 오류와 과학적 정밀성을 검증하는 '내용 검증'을 거쳐야 한다.

이 과정에서 훈련된 전문 인력이 일일이 검증 절차를 밟다 보니, 시간이 오래 걸리는 문제가 야기돼 빅데이터 활용 연구의 병목으로 지목되고 있다.

최근에는 데이터 기탁량이 급증하면서 내부 전문가만으로는 대응에 한계를 드러내고 있다.

실제로 나빅은 약 536만 건(75TB) 이상의 빅데이터를 보유하고 있으며, 매년 약 20%씩 데이터가 증가해 과학적 신뢰성을 확보할 수 있는 새로운 품질관리 체계 구축이 필요하다.

이번에 개발한 '농생명 연구 자료 품질관리 자동화 기술'은 농촌진흥청의 슈퍼컴퓨터와 인공지능 기술을 결합한 것이 핵심이다.

유전 정보의 파일 구조를 자동으로 분석하고, 표준화된 품질 지표를 적용해 데이터를 관리한다.

특히 인공지능이 데이터 누락 여부를 판단하고, 분류 알고리즘으로 실제 분석에 적합한 품질인지 정밀하게 채점해 연구자에게 알려주는 기능을 갖췄다.

데이터 관리 과정은 총 4단계로 이뤄진다.

∆1단계에서는 슈퍼컴퓨터가 표준화 과정에 맞게 원시 자료를 전처리하고, ∆2단계에서 인공지능이 헤더 정보와 실험 날짜 등을 분류한다.

∆3단계에서는 데이터 유형별 특성에 맞춰 인공지능이 정량적 기준을 적용해 오류를 추적하고 자동 채점하며, ∆4단계에서 최종 품질 점검 보고서를 생성해 나빅에 저장함으로써 누구나 활용할 수 있는 고품질 데이터로 정리된다.

농촌진흥청은 외부 공개에 앞서 내부 부서를 중심으로 기술을 활용하고 있다.

이를 바탕으로 실제 업무 환경에서 기술의 안정성과 실효성을 면밀히 검토하고, 정밀도를 높이는 연구를 진행하고 있다.

외부 연구 현장에는 서버 등의 추가 기반 시설이 확보되는 2028년부터 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

농촌진흥청 슈퍼컴퓨팅센터 이태호 센터장은 '농촌진흥청 슈퍼컴퓨터 2호기와 인공지능 기술을 융합한 데이터 품질관리 자동화 체계는 연구 효율을 높이는 데 중점을 둔 기술'이라며, '연구자들이 데이터 품질 검증에 쓰던 시간을 연구개발에 투입할 수 있어 연구 효율을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.'라고 말했다.

농촌진흥청농생명효율보도자료
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