외형유사 아마존앵무27종 딥러닝 객체인식
국제적 멸종 위기종 신속·정확한 판별 기대
환경부 소속 국립생물자원관은 지난 5월부터 추진하고 있는 ‘인공지능(AI)기반 생물자원 활용 전문인력 양성’ 사업을 통해 숙련된 자원을 국제적 멸종위기종을 판별하는 인공지능 기술활용에 투입할 계획이라고 밝혔다.
‘인공지능(AI)기반 생물자원 활용 전문인력 양성’은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하는 능력을 키워 가며 사람과 같은 방식의 과제수행에서 생물 종, 주로 생물체의 외부형태를 구별하는 기술이다.
일반적으로 ‘국제적 멸종위기종’은 ‘멸종위기에 처한 야생동식물종의 국제 거래에 관한 협약(CITES)’에 등록된 종을 뜻하며, 이들 종의 불법적인 유통을 막기 위해서는 빠르고 정확하게 종을 판별할 수 있는 기술이 필요하다.
이 때문에 국립생물자원관은 ‘녹색융합기술 인재 양성 사업’의 하나로 올 5월부터 김창배 상명대학교 산학협력단과 함께 석·박사 과정 학생을 대상으로 인공지능 기술을 멸종위기종 판별 등에 활용할 수 있는 전문가 양성 사업을 추진하고 있다.
2021년∼2025년 사업은 한국판 뉴딜 종합계획의 디지털 그린 인재 양성국가 생물 종 보전 사각지대 해소와 생물 유래 환경문제 해결 등 녹색융합기술을 선도할 전문인력 양성을 목적으로 하고 있기 때문에 연구진은 먼저 환경부에서 관리하는 국제적 멸종위기종 중에 하나인 앵무새를 신속, 정확하게 판별할 수 있도록 인공지능 기술을 적용했다.
특히 아마존앵무 27종의 경우는 형태적으로 서로 유사하기 때문에 수입 현장에서 종 판별이 어렵다는 점을 고려하여 ‘딥러닝 기반 객체 인식 모델’을 적용했다.
환경부에서 관리하는 국제적 멸종위기종 중 앵무새는 국내 유입이 가장 많은 생물 중 하나로, 불법 거래가 가장 많이 발생하는 데 반해 27종의 아마존 앵무는 형태적으로 매우 흡사하다.
유사한 아마존앵무 27종을 대상으로 ‘딥러닝 기반 객체 인식 모델로 종을 판별해 내면서 ‘노란청구아마존앵무’와 ‘파란뺨아마존앵무’ ‘연보라빛아마존앵무’ 등 모두 27종을 판별하는 개가를 올렸다.
이 성과는 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 수행할 수 있는 기계학습과 인공지능 기술의 한 종류인 ‘딥러닝’을 이용하여 영상 내에 객체를 식별하고 판별하는 기술 기반으로 얻어졌다.
27종을 구별하는 관련 인공지능 기술로 종을 판별한 결과, 노란청구아마존앵무와 파란뺨아마존앵무는 종 판별 정확도가 100%, 연보라빛아마존앵무는 가장 낮은 80%, 나머지 24종은 평균 92.1%로 나타났다.
최종원 국립생물자원관 생물자원활용부장은 “이번 인력양성사업에서 개발 중인 인공지능 기술은 앞으로 국제적 멸종위기종을 신속·정확하게 판별에서 큰 성과를 거둘 것”이라고 확신했다.
【딥러닝 객체인식 모델 기반 앵무새 종 판별 기술 요약】
파이썬 프로그램을 통해 인터넷에서 연구 대상 종의 사진을 수집하고, 앵무새 분류 도감을 이용해 수집된 사진을 선별하고, 수집된 사진에서 배경을 제외한 앵무새 객체 영역 지정과 객체 영역은 앵무새 몸 전체를 대상으로 한 객체 영역 지정 기반으로 딥러닝 객체 인식 모델 학습 오차를 증가시키는 과적합 방지 차원에서 수집된 사진을 좌·우 반전, 확대, 축소, 상하 이동, 회전 5가지 방법을 통해 앵무새 사진 ‘데이터세트(dataset)’을 생성한다.
구축된 앵무새 사진 데이터세트(dataset) 이용하는 딥러닝 객체 인식 모델을 학습시키는 학습된 모델의 결과를 확인하여 종 판별정확도를 측정한다.
특히 이런 국제적 멸종위기종은 ‘멸종위기에 처한 야생동식물종의 국제 거래에 관한 협약(CITES)’에 의해서 국제거래가 규제되는 동·식물로 환경부 장관이 고시하는 종은 ‘야생생물 보호 및 관리에 관한 법률’에 의거 국제적 멸종위기종의 수·출입을 허가하고 국내 관리를 담당하는 대상인데도 불법수입과 밀거래는 끊이지 않고 있다.
2017년 태국과 대만에서 CITES 1, 2급에 해당하는 앵무새를 국내로 밀수해 불법으로 거래하다 적발된 사례가 있고, 올해 7월 인천 세관에서 CITES 2급에 해당하는 카이만 악어와 그린아나콘다가 밀수로 적발된 사례가 있는 만큼, AI 이용 생물 종 판별 기술에 거는 기대가 크다.
국제적 멸종위기종의 관리와 정확하고 신속한 수·출입 업무 수행을 위해 현장에서 활용을 비롯한 ‘멸종위기종’과 ‘위해 야생생물’ 동태 파악 등의 관리를 위한 현장 모니터링에도 활용 가치가 크다.
