[고든 정의 TECH+] AI, 조류학자를 돕다…사진만으로 새 구분하는 딥러닝

불과 5년, 10년 전만 해도 인공지능(AI)은 먼 미래의 일이거나 기초과학의 한 분야처럼 생각됐습니다. 하지만 구글을 비롯한 거대 IT기업들이 앞다퉈 이를 서비스에 도입하거나 데이터 분석에 사용하면서 어느덧 시대의 대세가 됐습니다. 우리가 매일 쓰는 음성 비서나 검색엔진, 영상, 또는 상품 추천 알고리즘에 대부분 인공지능 알고리즘이 적용됩니다. AI 기술 적용은 IT 서비스는 물론 제조업이나 과학기술 연구 분야까지 널리 퍼지고 있습니다.

최근 포르투갈, 독일, 프랑스, 남아프리카공화국 등 여러 나라의 다국적 조류학자들은 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술을 야생 조류 연구에 적용할 수 있는지 테스트했습니다. 이제까지 새를 연구하는 과학자들은 새의 다리에 인식표를 달아 야생 조류의 이동이나 생태를 연구해왔습니다. 하지만 이 방법은 새나 과학자 모두에게 적지 않은 스트레스였습니다. 야생 조류를 잡는 일이 쉽지 않은 데다, 새를 포획해서 인식표를 다는 과정에서 새가 다치거나 큰 스트레스를 받을 수도 있습니다. 인식표 때문에 새의 행동 방식이 달라지면 연구 결과를 왜곡할 위험성도 존재합니다.

연구팀은 새에 직접 붙이는 인식표 대신 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술로 각 개체를 판독하는 대안을 테스트했습니다. 카메라에 찍힌 깃털 패턴과 기타 신체 특징을 조합해 딥러닝 알고리즘이 개별 ID를 부여하고 자동으로 분류하는 것입니다. 테스트 대상으로 삼은 새는 반려동물로도 인기 있는 금화조(zebra finch)로 우선 새장에서 키운 후 먹이와 물을 주는 장소를 개방해 주변 환경을 자유롭게 왕래하도록 했습니다. 먹이와 물을 주는 장소에는 여러 개의 카메라가 설치되어 있어 다양한 각도에서 사진을 찍을 수 있습니다.

연구 결과 AI는 금화조 개체를 87%의 정확도로 분류했습니다. 금화조가 아닌 새와의 분류 정확도는 90% 이상이었습니다. 인식표를 완전히 대체할 수 있는 수준은 아니지만, 새를 잡을 필요가 없고 단지 사진만 찍으면 되는 편리함을 생각할 때 앞으로 가능성을 보여준 수치라고 할 수 있습니다. 연구팀은 깃털 갈이나 계절적 변화, 성장에 따른 변화 등 다양한 변수를 고려한 후속 연구를 준비 중입니다.


아직 초기 연구 단계지만, 이번 연구는 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술이 앞으로 야생 동물 연구에 어떻게 응용될 수 있는지를 보여줍니다. 과학자들이 야생 동물의 삶을 방해하는 방식이 아니라 자연 그대로의 상태에서 연구할 수 있다면 과학자에게도 좋고 야생동물에도 좋은 일입니다. 과학기술의 발전이 인공지능 기술의 발전을 가져온 것처럼 앞으로 AI 기술의 발전이 다양한 분야의 과학기술을 발전시킬 것으로 기대합니다.

고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com