수입종구·재배지 검역 대응 식물바이러스 모니터링 및 진단

Quarantine-oriented monitoring and diagnosis of plant viruses for imported propagules

연구 내용

수입 구근·재배지에서 유입 가능성을 확인하고, 조기 진단 및 모니터링 데이터를 축적하여 검역 대응에 적용하는 연구

연구는 수입 종구 유래 병원체의 국내 유입 가능성을 분자 진단과 서열 확인으로 검증하는 데 기여합니다. 수집된 재배 시료에서 바이러스 존재를 확인하고, 동정 근거를 서열 수준에서 정리하여 국내 최초 보고 사례의 발생 배경을 추적합니다. 동시에 병해충·병징을 현장 관찰 기반 데이터로 수집하고, 영상 분석과 빅데이터 공유 기술을 활용해 조기 진단 체계를 확장하는 방향으로 연구가 연결됩니다. 이를 통해 검역 단계에서의 탐지 효율과 방제 의사결정의 근거를 강화하는 데이터 기반 모니터링 파이프라인을 구축합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

연구의 초기 단계에서는 국내 재배 환경에서 관찰되는 증상과 연계해 수입 구근 또는 재료에서 바이러스 존재를 확인하는 동정 중심 연구가 수행되었습니다. 2022~2023년에는 튤립 등 주요 화훼 재배 품목에서 국내 최초 또는 유입 가능성이 큰 바이러스를 보고하며, 서열 기반 동정 근거를 축적했습니다. 이후 2025년 이후에는 병해충 영상진단 빅데이터 확대 및 활용을 위한 프로젝트를 통해 현장 데이터 수집-표준화-공유 체계를 강화하는 방향으로 전환되었습니다. 최근에는 서열 기반 진단과 영상 기반 탐지를 결합해 검역 대응성과 조기 경보 체계를 함께 고도화하는 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

수입 구근·종자 검역 스크리닝 워크플로우
현장 조기경보를 위한 영상 기반 탐지 체계
재배지 모니터링 데이터셋 구축
바이러스 유입 경로 추적을 위한 분자 근거
무병 재배 재료 생산을 위한 판정 기준
농가 맞춤 진단 의사결정 지원
방제 정보 인벤토리와 연계된 위험도 평가
현장 표본 수집 설계 및 품질 관리
AI 모델 학습용 진단 라벨 체계
검역 정책 수립 지원용 기술 데이터 제공