[환경부]국제적 멸종위기종 판별에 인공지능 기술 활용한다

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.

붙임 1. 딥러닝 객체인식 모델 기반 앵무새 종 판별 기술 요약.

        2. 딥러닝 객체인식 기술을 이용한 앵무새 종 판별 결과.