인공지능(AI) 딥러닝 기반 객체인식 기술로 국제적 멸종위기종을 신속 정확하게 판별할 수 있는 길이 열렸다.
국립생물자원관은 지난 5월부터 추진 중인 'AI 기반 생물자원 활용 전문인력 양성' 사업을 통해 국제적 멸종위기종 판별에 AI 기술을 활용할 계획이라고 1일 밝혔다.
일반적으로 '국제적 멸종위기종'은 멸종위기에 처한 야생동식물종의 국제 거래에 관한 협약(CITES)에 등록된 종을 뜻한다. 이들 종의 불법적인 유통을 막기 위해 빠르고 정확하게 종을 판별할 수 있는 기술이 필요하다.
한국에서도 2017년 태국과 대만에서 CITES 1, 2급에 해당하는 앵무새를 국내로 밀수해 불법으로 거래하다 적발된 사례가 있다. 지난 7월 인천 세관에서는 CITES 2급에 해당하는 카이만 악어와 그린아나콘다가 밀수돼 적발됐다.
국립생물자원관은 '녹색융합기술 인재 양성 사업'의 하나로 지난 5월부터 김창배 상명대학교 산학협력단과 함께 석·박사 과정 학생을 대상으로 AI 기술을 멸종위기종 판별 등에 활용할 수 있는 전문가 양성 사업을 추진 중이다.
연구진은 먼저 환경부에서 관리하는 국제적 멸종위기종 중 하나인 앵무새를 신속, 정확하게 판별할 수 있도록 AI 기술을 적용했다. 아마존앵무 27종은 형태적으로 서로 유사해 수입 현장에서 종 판별이 어렵다. 이에 '딥러닝 기반 객체인식 모델'을 이용해 노란청구아마존앵무, 파란뺨아마존앵무, 연보라빛아마존앵무 등 27종을 판별했다. 그 결과, 노란청구아마존앵무와 파란뺨아마존앵무는 종판별 정확도가 100%, 연보라빛아마존앵무는 가장 낮은 80%, 나머지 24종은 평균 92.1%로 나타났다.
구체적으로 파이썬 프로그램을 통해 인터넷에서 연구 대상종 사진을 수집하고, 앵무새 분류 도감을 이용해 수집된 사진을 선별한다. 이어 수집된 사진에서 배경을 제외한 앵무새 객체 영역을 지정한다. 딥러닝 객체인식 모델 학습의 오차를 증가시키는 과적합을 방지하기 위해 수집된 사진을 좌우 반전, 확대, 축소, 상하 이동, 회전 5가지 방법을 통해 앵무새 사진 데이터세트를 생성한다. 데이터세트로 딥러닝 객체인식 모델을 학습시키고 모델 결과를 확인해 종 판별 정확도를 측정한다.
최종원 국립생물자원관 생물자원활용부장은 “AI 기반 생물자원 활용 전문인력 양성사업에서 개발 중인 AI 기술이 앞으로 국제적 멸종위기종을 신속·정확하게 판별하는 데 활용되기를 바란다”고 말했다.
이준희기자 jhlee@etnews.com
