3D 스캐닝 솔루션

Artec 3D가 우크라이나를 지원하는 방법

Artec Space Spider를 사용하여 고 처리량 표현형으로 작물 수량 극대화

과제: 다년생 라이그래스의 고 처리량 표현형에 중점을 둔 한 연구원은 프로젝트 기간에 종묘장에서 160개의 개별 식물을 6~8회 비파괴적으로 측정하여 식물 육종가와 농부에게 가장 바람직한 특성을 가진 특정 식물을 식별하는 데 도움을 줄 수 있는 방법이 필요했습니다.

솔루션: Artec Space Spider, Artec Studio, ImageJ 및 3D Slicer

결과: Artec Space Spider를 사용하여 각 라이그래스 이삭을 몇 분 만에 정밀하게 캡처하여 각 식물에 대한 1mm 이하의 정확한 3D 스캔을 제공함으로써 연구자들이 성장 주기 동안 심층적으로 관찰할 수 있게 했습니다. 스캔 후 이삭의 3D 모형은 디지털 방식으로 "골격화"되어 각 이삭 구조의 구조적 본질을 한 치의 오차도 없는 정확도로 드러냈습니다.

꽃이 피는 다년생 라이그래스 이삭

세상은 식량이 바닥나고 있고, 상황은 점점 더 나빠지고 있습니다. 세계 인구는 빠르게 증가하고 있고 2050년까지 97억 명을 넘어설 것으로 예상됩니다. 많은 전문가들은 안정적인 식량 안보를 확보하기 위해 식량 생산 수준이 그때까지 50~98%까지 증가해야 한다고 주장합니다. 이는 심지어 세기 중반에 가까워짐에 따라 가속화되고 있는 기후 변화의 예측할 수 없는 영향은 고려하지 않았을 때의 경우입니다.

전 세계의 농부들은 줄어드는 경지에서 그 어느 때보다 더 많은 작물을 재배하고 가뭄, 홍수, 악성 전염병 및 식물병에도 불구하고 어떻게든 지속 가능한 작물 수량을 달성해야 하는 어려운 도전에 직면해 있습니다.

전 세계적으로 수억 명의 사람들이 매일 밤 굶주린 채 잠자리에 드는 상황에서 우리는 오늘날의 식량 안보 요구 사항을 충족시키려면 아직 멀었습니다. 동서양의 전문가들이 동의하는 한 가지가 있습니다. 즉, 우리가 이 고르디우스의 매듭을 풀려면 농업 분야에서 비할 데 없는 혁신이 필요하다는 것입니다.

고대의 뿌리를 가진 최신 기술

어려운 상황에서 작물 수량을 늘리기 위한 이러한 최첨단 혁신 중 하나는 고 처리량 표현형(HTP)의 과정입니다. 간단히 말해서 표현형은 특정 식물을 관찰하고 분석한 다음 식물의 개별 관찰 가능한 특성에 기반하여 결정 및 예측하는 행위입니다. 이것은 농부들이 지금까지 10,000년 이상 해온 일입니다.

밀을 들고 있는 고대 이집트 사제, 호루스 신전, 기원전 2세기경

그들은 밭을 거닐면서 가장 바람직한 특성을 가진 식물을 신중하게 선택했으며, 이러한 식물에서 미래에 심을 씨앗을 모을 것입니다. 아직 서 있는 작물에서 씨앗을 벗겨내었고 이미 식물에서 떨어져 나가(탈립하여) 땅에 떨어진 씨앗은 그냥 무시했습니다. 곤충 피해 및 기타 약점의 징후가 있는 식물도 냉대를 받았습니다.

이 과정을 수 세대에 걸쳐 수천 번 반복하면서 오늘날 전 세계 수십억 명을 먹여 살리는 탄력적이고 영양가 있는 작물을 낳았습니다.  오늘날 인간의 열량의 약 75%는 단 12개의 주요 작물에서 나오므로 먼저 이러한 식물에 중점을 두면 인류의 증가하는 식량 수요를 충족시킬 수 있는 가장 좋은 기회를 얻게 됩니다.

"고 처리량"을 표현형과 결합하면 모든 것이 매우 흥미로워집니다. 본질적으로 이는 다양한 비파괴 도구와 기술을 사용하여 식물 데이터 수집 및 분석의 정확성을 빠르게 높이는 것을 의미합니다. 표현형의 전통적인 방법은 식물을 잘라내어 실험실로 가져가 분석하는 것이었습니다. 일단 그곳에 도착하면, 식물의 물리적 특성을 줄자와 캘리퍼스라는 도구를 사용하여 부지런히 연구하고 측정하였습니다.

업계 전반의 문제를 해결하기 위한 긴급 탐구

수작업으로 측정하는 힘든 방법은 업계 표준으로 수십 년 동안 사용되어 왔지만, 기술의 발전으로 고 처리량 표현형이 살아나고 있습니다. 식물에서 비파괴적으로 데이터를 수집하는 빠르고 정확한 방법에 대한 HTP의 엄청난 잠재력을 인식한 한 연구원은 미국 우주군 소령 Travis Tubbs입니다. 오리건 주립 대학교에서 다년생 라이그래스에 대해 연구를 하는 동안 Tubbs는 이전 방법이 수반된 아주 짧은 시간에 수백 개의 식물을 정밀하게 분석하는 방법이 필요하다는 것을 알았습니다.

다년생 라이그래스(호밀풀)의 다이어그램

다년생 라이그래스는 많은 나라에서 가축에게 먹이를 주는 데 사용되는 가장 인기 있고 적응력이 좋은 호냉성 작물입니다. 오리건주에서만 2019년에 3억 6천만 파운드의 라이그래스 종자가 수확되었고, 그 종자의 판매액은 1억 8천 6백만 달러 이상이었습니다. 하지만 매년 이곳에서 재배되는 라이그래스의 20% 이상이 종자가 식물에서 너무 이르게 떨어져 나가는 조기 종자탈립으로 인해 회복할 수 없을 정도로 손실되고 있습니다.

탈립은 많은 식물에서 흔히 볼 수 있는 특징이며, 적절한 시기에 탈립이 되면 종자가 흩어지고 결국 다음 세대에 식물로 변하게 됩니다.

 

오리건 주립 대학교 Hyslop Crop Science Field Research Laboratory의 다년생 라이그래스

Tubbs는 “어떤 라이그래스 계통이 조기 종자 탈립이 덜 되는지 정확하게 알기 위해서는 수백 종 식물의 작은 이삭들을 분석하여 이삭들의 높이와 길이는 물론 이 이삭들이 종자를 얼마나 단단히 붙잡고 있는지를 측정해야 합니다. 이전의 수동 측정 방법을 통해 이것을 하려고 한다면 손에 죽은 식물이 많이 있게 될 뿐만 아니라 각각의 성장 주기 동안 주어진 짧은 시간에 많은 작은 이삭을 정확하게 측정할 수 없을 것입니다”라고 말했습니다.

3D 스캐닝의 도입

사진 측량의 기능 및 유사한 빠른 데이터 캡처 방법을 살펴본 후 Tubbs는 종묘장에서 사용할 자신의 3D 스캐너를 설계하기 직전에 있었습니다. 그때 그는 Artec 3D 웹사이트에 접속하여 몇 년 동안 연구자들 사이에서 인기를 끌었던 전문 휴대용 3D 스캐너인 Artec Space Spider를 발견했습니다. 그는 재빨리 현지 대리점에 연락하여 직접 시연을 보기로 하였습니다.

Artec Space Spider

Artec의 골드 인증 대리점인 Digital Scan 3D의 Richman Siansimbi는 Tubbs를 만나 Space Spider를 사용하여 라이그래스 식물 표본을 함께 스캔했습니다. 그날 오후, Tubbs는 Space Spider의 1mm 이하 스캔이 그의 분석을 위해 충분한 세부 정보를 제공할 수 있다는 것을 알았을 뿐만 아니라 Siansimbi의 도움을 받아 그들은 라이그래스 식물을 스캔하기 위해 쉽게 반복할 수 있는 작업 흐름을 실험하고 생각해 냈으며, Tubbs는 이 작업 흐름을 오늘날까지도 여전히 사용하고 있습니다.

Tubbs는 종묘장으로 걸어 나와 자신이 캡처하고자 하는 작은 이삭이 있는 식물을 찾습니다. 그런 다음 그는 조심스럽게 식물의 윗부분을 땅으로 구부리고 스캔에 사용되는 배경에 놓아둡니다. 원래 이것은 각 식물에 대해 1분도 채 걸리지 않는 스캔 과정에서 지면에 평평하게 눕혀져 그곳에 머물러 있을 만큼 넓고 유연했기 때문에 보라색 고무로 된 운동 밴드였습니다.

라이그래스 이삭의 Space Spider 스캔을 보여주는 Artec Studio 15 스크린숏

추가 실험과 Artec 웹사이트의 온라인 도움말을 통해 Tubbs는 견고한 흑백 보드를 배경으로 사용하여 Artec Studio 소프트웨어에서 스캔 처리를 더 쉽게 할 수 있다는 것을 알았습니다. 더 편리한 해결책을 찾는 연구자에게 Tubbs는 단순히 신문 한 장을 사용할 것을 권하는데, 이는 특히 바람이 불 때 끝이 아래로 내리눌리는 경우 효과가 있을 것입니다.

기술의 탁월한 정확성 입증

Artec Space Spider의 정확성을 과학적으로 확인하기 위해 Tubbs는 설정된 측정(눈금자)을 하여 Nikon D5000 DSLR로 사진을 찍었습니다. 그런 다음 ImageJ 소프트웨어를 통해 사진을 처리하여 눈금자의 20cm 길이의 각 센티미터(cm)를 표시했습니다. 이 과정은 스캔한 모형에 반복했습니다.

위: 각 cm를 측정한 눈금자의 3D Artec Space Spider 스캔. 아래: Nikon D5000로 찍은 Imagej 소프트웨어로 측정한 눈금자의 2D 이미지

2D 이미지 측정 정확도와 3D Artec Space Spider 정확도를 비교한 그래프

그런 다음 Tubbs는 두 측정값을 그래프로 그려 두 캡처 방법 간의 정확도를 시각적으로 나타냈습니다. 이 과정은 높은 충실도로 다년생 라이그래스 이삭을 측정할 때 두 가지 형태의 측정 모두 정확하다는 것을 나타냅니다. 2D 사진 측정의 오차는 ±1.72mm입니다. 한편 Space Spider 스캔의 오차는 ±0.09mm입니다. 두 방법 간의 정확도 차이는 통계적으로 유의하지 않지만(P-값 0.92), 장비의 정확성을 검증하는 데 도움이 됩니다.

어둠 속에서 라이그래스 이삭 3D 스캐닝

프로젝트를 수행하는 2년 동안, Tubbs는 스캔하는 날에는 해가 뜨기 전에 오리건 주립 대학교의 Hyslop Crop Science Field Research Laboratory로 차를 몰고 가서 스캔을 시작했습니다. 몇 시간 후, 그는 저녁때에 일을 그만하기로 하고는 그때 다시 시작했습니다. Artec Space Spider의 독특한 캡처 방법 덕분에 Tubbs는 주변 조명이 아주 약한 밤 내내 작업할 수 있었습니다.  전체적으로 Tubbs는 640개의 라이그래스 식물을 관리하고 있었습니다.

USDA에서 공급한 40가지 라이그래스 종자의 기원을 표시하는 Google 지도 이미지

이러한 식물은 미국 농무부가 아일랜드, 덴마크, 벨기에, 네덜란드, 그리스, 알제리, 뉴질랜드, 미국 및 그 밖의 지역 등 전 세계 40개 지역에서 수집한 종자에서 유래했습니다. 원래 40개의 종자 중에서, Tubbs는 그들의 유전적 "과(family)" 중에서 가장 대표적인 네 가지를 선택했습니다. 이는 160개의 식물을 "반복"하는 결과를 낳았습니다. 이 160개의 식물을 분석에서 환경 변수를 제거하기 위해 4번 복제하고 넓은 종묘장에 무작위로 심었습니다.

Tubbs는 전체 640 식물 중 1/4 또는 1개의 복제만 스캔했으며, 이 작은 복제를 통해 프로젝트를 수행하는 동안 각 식물을 6~8번 스캔하고 분석할 수 있었습니다. Space Spider의 약 800개 고해상도 3D 스캔을 통해 Tubbs는 어떤 식물이 가장 덜 종자 탈립하기 쉬우며 그 이유에 대해 방대한 양의 정확하고 흥미로운 사실을 드러내는 데이터를 얻을 수 있었습니다.

X선 모드로 라이그래스 이삭의 Space Spider 스캔을 보여주는 Artec Studio 15 스크린숏

Tubbs는 시간이 지남에 따라 스캔 과정을 요약하면서 "각 스캔 전에 이삭에 표시하고 일주일 후에 돌아와서 같은 이삭을 캡처했습니다. 이 과정을 서너 번 반복한 후, 저는 이것이 이삭 하나하나에서 그 모든 작은 이삭이 시작은 어떤 상태였는지, 그리고 지금은 어떤 상태인가를 자신 있게 말할 수 있었습니다. 처음부터 끝까지 각 이삭의 모든 단일 구조에서 발생하는 유기적인 성장을 정확하게 측정 할 수 있습니다"라고 말했습니다.

Tubbs는 계속해서 “전통적인 표현형 방법으로는 식물의 성장 주기에 대해 이처럼 분명하게 확인할 수 없습니다.  식물을 측정하려면 그것을 파괴해야 합니다.  그리고 일단 그렇게 하면 그것이 어떻게 성장할지, 내일이나 그 다음 날 또는 다음 주에 어떤 상태일지 결코 말할 수 없습니다"라고 말했습니다.

정밀 고 처리량 표현형을 위한 Space Spider의 강점

Tubbs는 Space Spider 스캔을 사용하여 모든 불규칙한 표면과 형상을 정밀하게 측정하여 모든 작은 이삭을 1mm 이하까지 정량화할 수 있습니다. 여기에는 각각의 작은 이삭에 있는 종자 덩어리의 완전한 구조적 특성, 그것들의 수많은 각도와 측면 그리고 (종자가 식물에서 떨어져 나오는) 탈리대가 포함되며, 이 모두는 각 식물의 독특한 표현형 해석에 있어 매우 중요합니다.

다년생 라이그래스 작은 이삭

Space Spider로 캡처한 많은 양의 정확한 데이터와 대조적으로 Tubbs는 오래된 표현형 방식을 반영하며, "연구자들은 30~40개의 개별 식물에서 무작위 표본을 채취할 것입니다. 그리고 그 무작위 표본은 비록 소규모이긴 하지만 전체 큰 그림을 나타낸다고 말할 겁니다. 연구자들이 오래된 방법을 사용하고 있는 모든 과학 논문을 보면, 본질적으로 그것이 그들이 지금 하고 있는 것입니다"라고 말했습니다.

Tubbs는 더욱 정확한 분석을 수행하면서 3D 스캔을 이미지 분석 및 과학적 시각화를 위한 오픈 소스 소프트웨어 패키지인 3D Slicer로 내보냈고, 여기서 그는 라이그래스 이삭의 고해상도 모형을 "골격화"하기 시작했습니다. Tubbs는 3D Slicer를 사용하여 각 3D 이삭을 디지털 방식으로 슬라이스하여 수천 개의 개별 원형 조각 더미로 분할할 수 있습니다.

 라이그래스 이삭의 골격화된 Space Spider 스캔

일반적으로 X선, CT 및 MRI 스캔에 사용되는 이 기능은 Tubbs에게 다음 단계의 골격화 과정을 위한 소재를 제공합니다. Tubbs는 디지털 방식으로 슬라이스된 3D 이삭을 ImageJ 소프트웨어로 가져와 각 이삭을 구성하는 수천 개 조각 모두의 정확한 중심을 결정합니다.

그런 다음 그는 각 조각의 중심을 한 줄씩 다음 조각과 연결하며, 이를 통해 하나의 연속적인 골격화된 이삭이 만들어집니다. Tubbs는 “이것은 식물을 구조의 해부학적 본질인 가장 중심으로 모든 복잡성으로 응축시키며, 이는 연구자로서의 저에게 엽축에 부착된 작은 이삭의 각도, 작은 이삭 크기 및 기타 측면 그리고 이삭 길이 및 구성, 이삭 당 작은 이삭의 수, 엽축을 따라 있는 작은 이삭들 간의 간격 등 특성을 연구하는 데 필요한 것을 제공해 줍니다”라고 말했습니다.

뛰어난 내충성, 가뭄 저항성 곡물, 과일 및 채소

종묘장에서 가장 바람직한 형질과 결과를 가진 식물을 정확히 파악하면 이러한 특정 식물을 유전적 차원에서 연구하고 다른 식물과의 번식 및 육종에 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 최소한의 세대에 걸쳐 연구자들은 우수한 라이그래스뿐만 아니라 쌀과 보리, 밀에서 다양한 과일과 채소에 이르기까지 모든 종류의 식물을 생산할 수 있습니다. 식물들은 내충성이 매우 강하고 가뭄에 잘 견디며 살충제가 거의 필요하지 않을 것입니다.

하지만 Tubbs는 "이것은 결승선이 없는 경주입니다. 왜냐하면 우리가 더 튼튼한 식물을 생산해도 곤충은 식물의 저항을 극복하기 위해 더 빠르지는 않더라도 그만큼 빨리 적응하고 있기 때문입니다. 이것은 수백만 년 동안 식물과 해충 사이에서 벌어져 온 전쟁입니다. 우리는 식물이 생존하고 번성하는 데 도움을 줄 특성이 있는 것을 골라 식물에 유리하게 하려고 노력하고 있습니다. 처리량이 높은 표현형과 Artec Space Spider는 우리가 다른 모든 경쟁자보다 앞서 나가는 데 도움이 될 수 있습니다’라고 말했습니다.

디지털 수집 방법을 사용한 고 처리량 표현형의 다양한 측면 비교

이를 달성하기 위한 효과적인 도구에 대한 조사는 증가하고 있습니다.  Tubbs는 “오늘날 농업에서는 효과적인 고 처리량 표현형 솔루션에 특화된 연구에 막대한 금액이 지출되고 있습니다. 전 세계의 연구자들은 세계의 모든 작물에 대해 이를 적용하는 방법을 찾기 위해 경쟁하고 있습니다. 모든 농업 연구자는 지금 그것을 알아내려고 노력하고 있습니다”라고 말했습니다.

그는 이어서 "저는 라이그래스에 집중하고 있습니다. 왜냐하면 그것은 제가 있는 곳의 주요 작물이기 때문입니다. 그러나 우리는 옥수수나 밀 또는 다른 곡물과 식물에 대해서도 똑같은 일을 쉽게 할 수 있습니다”라고 말했습니다.

Tubbs는 스캐너의 직관적인 사용 용이성에 대해 말하며 “제가 라이그래스나 다른 식물을 캡처하는 데 사용하는 기술은 배우기 어렵지 않습니다. 저는 우리가 참석한 몇몇 회의에서 사람들에게 Artec Space Spider의 사용법을 가르쳐 주었습니다. 제가 현장에 나갈 때 사용하는 몇 가지 기법이 있는데 이 기법들을 다른 연구자들과 공유할 수 있어 항상 기쁘게 생각합니다"라고 말했습니다.

Tubbs는 기술에 대한 자신감을 재확인하면서 "Artec Space Space Spider로 제가 하고 있는 일인 고 처리량 표현형이 농업의 미래라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 이를 통해 식물 육종가와 농부는 즉각적인 그리고 미래의 요구에 대응할 수 있는 가장 바람직한 특성을 가진 식물을 빠르게 선택할 수 있습니다. 그것이 최신 질병에 내성이 있는 것을 의미하든 변화하는 환경에서 가장 잘 자라는 식물을 생산하는 것을 의미하든 상관없이 말입니다. 선택적인 결정을 더 빨리 내릴수록 미래의 요구에 더 잘 대비할 수 있습니다"라고 말했습니다.

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