- 국립생물자원관, 빠르고 정확한 분류법으로 거북류 종 구별에 도움 기대

환경부 소속 국립생물자원관(관장 유호)은 인공지능(AI)을 활용해 늑대거북 등 거북류 13종을 신속하게 판별할 수 있는 맞춤형 종 분류 기술을 최근 개발했다고 21일 밝혔다.

이번에 개발된 기술은 하이퍼파라미터 최적화와 인스턴스 분할 방식을 적용한 것이 특징이다. 하이퍼파라미터 최적화는 데이터 특성에 맞게 모델 설정값을 조절해 성능을 극대화하는 기술이며, 인스턴스 분할은 이미지 속 대상을 정밀하게 구분해내는 방법이다.

거북류는 전 세계적으로 약 378종이 존재하지만, 형태가 유사한 종이 많아 외형만으로는 빠르게 구분하기 어렵다. 특히 등갑이 비슷하거나 긴 수명 동안 먹이 섭취와 외부 충격으로 외형이 변형되는 경우가 많아 수출입 관리에 난항을 겪어왔다.

이에 국립생물자원관은 2021년부터 상명대 김창배 교수 연구팀과 함께 ‘생물정보 빅데이터 활용 전문인력 양성’ 사업을 추진하며 다양한 거북류 이미지를 수집, AI 모델을 학습시켜 맞춤형 판별 기술을 개발했다.

연구 결과, 늑대거북·악어거북·중국줄무늬목거북 등 생태계 교란 우려가 있는 3종은 하이퍼파라미터 최적화를 적용해 판별 정확도 최대 99%를 기록했다. 또한 매부리바다거북, 푸른바다거북, 붉은바다거북 등 바다거북 3종은 인스턴스 분할 방식을 적용해 평균 92.5%의 정확도를 달성했다.

국립생물자원관은 이번 기술이 기존의 DNA 분석 기반 판별보다 더 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 아울러 관세청·환경청 등 관계기관과 협력해 야생동물 수출입 현장에서 실제 활용될 수 있도록 적용 방안을 모색할 계획이다.