[환경부]국제적 멸종위기종 판별에 인공지능 기술 활용한다

◇ 국립생물자원관, 인력양성 사업을 통해 인공지능(AI)을 생물 종 판별을 위한 기술 개발에 활용
◇ 인공지능 기술로 국제적 멸종위기종 신속·정확하게 판별 기대

환경부 소속 국립생물자원관은 올해 5월부터 추진 중인 ‘인공지능(AI)* 기반 생물자원 활용 전문인력 양성’ 사업을 통해 국제적 멸종위기종 판별**에 인공지능 기술을 활용할 계획이라고 밝혔다.
* 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하여 사람과 같은 방식의 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술
** 생물 종을 구별하는 기술로 주로 생물체의 외부형태를 이용하여 구별

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.

이에 국립생물자원관은 ‘녹색융합기술 인재 양성 사업*’의 하나로 올해 5월부터 김창배 상명대학교 산학협력단과 함께 석·박사 과정 학생을 대상으로 인공지능 기술을 멸종위기종 판별 등에 활용할 수 있는 전문가 양성사업을 추진하고 있다.
* 국가 생물종 보전 사각지대 해소, 생물 유래 환경문제 해결 등 녹색융합기술을 선도할 전문인력 양성을 목적으로 함(사업 근거, 한국판 뉴딜 종합계획의 디지털 그린 인재 양성(‘21∼25)

연구진은 먼저 환경부에서 관리하는 국제적 멸종위기종 중에 하나인 앵무새를 신속, 정확하게 판별할 수 있도록 인공지능 기술을 적용했다.

특히 아마존앵무 27종의 경우 형태적으로 서로 유사하여 수입 현장에서 종 판별이 어렵다는 점을 고려하여 ‘딥러닝* 기반 객체인식 모델**’을 이용하여 노란청구아마존앵무, 파란뺨아마존앵무, 연보라빛아마존앵무 등 27종을 판별했다.
* 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 수행할 수 있는 기계학습
** 인공지능 기술의 한 종류인 딥러닝을 이용하여 영상 내에 객체를 식별하고 판별하는 기술

이들 27종을 관련 인공지능 기술을 이용하여 종을 판별한 결과, 노란청구아마존앵무와 파란뺨아마존앵무는 종판별 정확도가 100%, 연보라빛아마존앵무는 가장 낮은 80%, 나머지 24종은 평균 92.1%로 나타났다.

최종원 국립생물자원관 생물자원활용부장은 “이번 인력양성사업에서 개발 중인 인공지능 기술이 앞으로 국제적 멸종위기종을 신속·정확하게 판별하는 데 활용되기를 기대한다”라고 밝혔다.

딥러닝 객체인식 모델 기반 앵무새 종 판별 기술 요약
① (이미지 수집 및 선별) 파이썬 프로그램을 통해 인터넷에서 연구 대상종의 사진을 수집하고, 앵무새 분류 도감을 이용해 수집된 사진을 선별
② (객체 영역 지정) 수집된 사진에서 배경을 제외한 앵무새 객체 영역 지정, 객체 영역은 앵무새 몸 전체를 대상으로 함
③ (사진 데이터 생성) 딥러닝 객체인식 모델 학습의 오차를 증가시키는 과적합을 방지하기 위해 수집된 사진을 좌우 반전, 확대, 축소, 상하 이동, 회전 5가지 방법을 통해 앵무새 사진 데이터세트(dataset)을 생성
④ (모델 학습) 구축된 앵무새 사진 데이터세트(dataset)을 이용해 딥러닝 객체인식 모델을 학습시킴
⑤ (결과 확인) 학습된 모델의 결과를 확인하여 종 판별 정확도 측정

딥러닝 객체인식 기술을 이용한 앵무새 종 판별 결과
환경부에서 국내 관리하는 국제적 멸종위기종 중 앵무새는 국내로 유입이 가장 많은 생물 중 하나로, 이를 관리하고 규제하기 위해 앵무새를 신속, 정확하게 판별할 수 있는 기술 필요

특히, 불법거래가 가장 많이 발생하고 형태가 유사한 아마존앵무 27종을 대상으로 ‘딥러닝 기반 객체인식 모델(그림 1)’을 이용하여 종을 판별

종을 판별한 결과 정확도는 최소 80%에서 최대 100%까지 평균 92.1%로 높게 나타나는 것을 확인(표 1)

표 1. 아마존앵무 27종 중 3종에 대한 판별 결과 예시

사진예시

국명

노란청구아마존앵무

파란뺨아마존앵무

연보라빛아마존앵무

판별정확도(%)

100

100

80