농촌진흥청(청장 이승돈)은 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 강원대학교(모창연 교수 연구팀)와 공동 개발했다고 밝혔다.
* 꿀벌응애: 벌집 안에서 꿀벌에 기생하여 발육에 직접 피해를 주거나 바이러스를 매개해 질병을 전파해 폐사를 유발하는 해충으로 방제가 어려움. 세계적으로 꿀벌에 가장 심각한 피해를 주는 해충으로 알려짐.
** BeeSion: ‘Bee(꿀벌)’와 ‘Vision(시야)’의 합성어로, 꿀벌응애 등 병해충을 빠르고 정확하게 검출하는 장치 이름
지난해 미국에서도 전체 꿀벌 군집의 62%가 폐사하는 등 국내를 포함한 전 세계적으로 꿀벌 피해가 심각해지고 있다. 꿀벌 폐사를 유발하는 주요 원인으로는 꿀벌응애 감염과 그에 따른 바이러스 확산, 방제 약제 내성 증가 등이 있다.
이에 따라 농림축산식품부는 꿀벌응애 번식이 활발한 여름철을 집중 방제 기간*으로 정하고 전국적으로 대응 중이다.
* 농림축산식품부는 여름철 꿀벌응애 집중 방제 기간(‘25.7.21.∼8.31., 6주간)을 정해 지자체와 관련 단체를 통해 전국 양봉농가에서 꿀벌응애 방제하도록 운영
그러나 꿀벌응애는 벌집 내부에서 서식해 눈으로 관찰하기 매우 어렵고, 특히 여름철 고온 환경에서는 관찰‧방제가 더 힘들어 방제 시기를 놓치기 쉽다. 숙련된 양봉인도 벌통 한 개를 정밀 관찰하는 데 30분 이상이 걸리며, 특히 고령 양봉농가는 고온 다습한 여름철 야외에서 꿀벌응애를 찾아내기가 무척 어렵다. 또한, 이처럼 노동집약적이고 비효율적인 기존 방제 방식은 청년층이 양봉으로 유입되는 것을 막는 원인이 되기도 한다.
이를 해결하고자 농촌진흥청은 인공지능 기술을 활용해 벌집판을 촬영하면 30초 이내에 꿀벌응애 존재 여부를 자동으로 판별할 수 있는 실시간 검출장치 ‘비전(BeeSion)’을 개발했다.
이 장치는 꿀벌응애 외에도 백묵병 등 질병 감염 꿀벌이나 날개 기형 꿀벌, 애벌레 이상 등 16가지 병해충 및 생육 정보를 동시에 분석하며, 감염 수준에 따라 ∆방제 권고 ∆주의 단계 ∆집중 방제 등 과학적 방제기준을 제시한다.
꿀벌응애 분석 정확도는 97.8%에 달하며, 간단하게 설계해 고령자나 초보자도 정확하고 신속한 진단이 가능하다. 이 장치를 활용하면 양봉 현장에서 꿀벌응애 등 병해충 발생과 꿀벌 이상 징후를 미리 발견해 먼저 사양 관리함으로써 꿀벌의 폐사를 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
* 진단 항목 16종: 꿀벌응애, 백묵병, 날개불구꿀벌, 비정상유충, 꿀벌 개체 수, 알, 유충 성숙 3단계, 번데기방, 여왕벌(흑·황), 수벌(흑·황), 꽃가루 2종 등
이 장치를 벌통 150개 규모 사육 양봉장에 적용할 경우, 연간 약 860만 원 수익 증가 효과가 기대되며 노동력 부족‧약제 오남용 문제까지 동시에 해소할 수 있다.
현장 실증에 참여한 양봉농가는 “응애 검출이 빠르고 정확해 실질적인 도움이 될 것이다.”라며 조속한 보급을 요청했다. 한국인공지능협회 김현철 회장은 “영상 인식 기술을 활용한 이 장치는 꿀벌응애 진단의 혁신이다.”라며, “양봉농가의 걱정을 줄이고 피해를 예방하는 데 크게 이바지할 것이다.”라고 밝혔다.
농촌진흥청은 현재 장치에 대한 특허출원을 마쳤으며 올해 산업체에 기술이전해 제품 생산에 돌입할 예정이다. 이후 현장 실증을 거쳐 2028년부터 전국 양봉농가에 본격 보급할 계획이다.
농촌진흥청 농업생물부 방혜선 부장은 “이번 성과는 경험에 의존하던 양봉에 데이터와 인공지능 기술을 접목한 첫 사례로, 정밀 사양관리와 병해충 예찰 자동화의 전환점이 될 것이다.”라며, “앞으로도 디지털 기반의 선제적 예찰 체계를 고도화해 꿀벌을 지키고 양봉산업 경쟁력을 높이겠다.”라고 말했다.
또한, “이번 정부의 인공지능 기반 스마트농업 육성 정책에 발맞춰 농업 디지털 혁신 정책과 긴밀히 협력하며 양봉산업의 지속 가능성을 강화할 것이다.”라며 정책과의 연계 중요성도 강조했다.
