워싱턴 주립대학교(WSU)와 구글 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 야생동물 추적 및 분석 시간을 획기적으로 단축할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 기존에 사람이 일일이 수작업으로 검토하느라 수개월에서 길게는 1년까지 소요되던 원격 카메라 영상 분석 작업을 단 며칠 만에 끝낼 수 있게 된 것입니다.
응용 생태학 학술지(Journal of Applied Ecology)에 게재된 이번 연구는 구글이 개발한 AI 모델 '스피시즈넷(SpeciesNet)'을 활용해 워싱턴주와 몬태나주 글레이셔 국립공원, 과테말라의 마야 생물권 보전지역 등에서 수집된 수백만 장의 이미지를 분석했습니다. 연구 결과, 동물의 위치나 환경적 영향 요인 등 핵심 지표에서 AI의 분석 결과는 인간 전문가의 판독과 약 85~90% 일치하는 높은 정확도를 보였습니다.
연구를 이끈 WSU의 야생동물 생태학자 다니엘 손튼(Daniel Thornton) 교수는 "이 기술의 목적은 사람을 대체하는 것이 아니라, 연구자들이 더 빨리 답을 얻어 야생동물 관리와 보전에 필요한 최선의 결정을 내리도록 돕는 것"이라고 설명했습니다. 이전에는 수많은 대학생 보조원과 대학원생이 매달려도 반년 이상 걸리던 데이터 처리가 이제는 일주일 내외면 충분해졌습니다.
특히 이번 연구는 단순히 이미지 속 동물을 식별하는 단계를 넘어, 인간의 최종 검토 과정 없이도 생태학적 결론이 유효한지를 검증했다는 점에서 의미가 큽니다. 비록 희귀종이나 식별이 어려운 일부 종에서 오차는 있었지만, 전체적인 종 점유 모델(occupancy models)을 도출하는 데는 AI의 분석만으로도 충분히 견고한 결과가 나옴이 입증되었습니다.
전문가들은 이 같은 효율성 혁신이 예산이 부족한 소규모 보존 단체나 대규모 모니터링 프로젝트에 전환점이 될 것으로 보고 있습니다. 연구진은 데이터 처리의 병목 현상이 사라짐에 따라 재규어, 늑대, 그리즐리 베어와 같은 주요 종들에 대한 실시간 모니터링과 신속한 보호 조치가 가능해질 것이라고 강조했습니다.
http://www.radiohankook.com/news/43240
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