인공위성이 찍은 빅데이터 생태계 영상...AI가 세세하게 분석한다

(출처=셔터스톡, 편집=조희연 기자)

(출처=셔터스톡, 편집=조희연 기자)생물 다양성이 감소되면 생태계 균형이 깨지고, 여기서 다양한 생물 자원을 얻어서 살아가는 인간의 삶도 파괴된다. 따라서 인류는 오래전부터 생물 다양성의 감소 원인을 파악하고, 그 보전을 위해 노력해오고 있는데 그것이 바로 생태계 조사(Ecosystem Survey)다.

그러나 생태 조사는 광범위한 시간적, 공간적 규모에서 진행하기 때문에 막대한 비용과 인원을 필요로 하고, 관측 범위가 제한된다는 한계가 있다. 이에 첨단 장비를 도입해 이 문제를 해결하고 있는데 인공위성과 인공지능(AI)의 결합이 바로 그것이다.

인공위성은 국가나 지역에 제한을 받지 않고, 광범위한 정보를 수집한다. 우주 공간에서 지구를 촬영하므로 빅데이터를 생성하기에 용이하다. 이를 토대로 생태계를 분석·예측하는 모델을 개발할 수 있다.

여기에다 AI는 이 방대한 빅데이터를 신속하고 빠르게 분석한다. 연구자는 빅데이터 중 필요한 것만 실시간으로 추출해 생태 환경을 분석할 수 있다.

인공위성 영상을 AI로 분석하는 기술은 기후 변화, 재난, 안보 분야는 물론 농업의 작물 분석에 쉽게 쓰이는데 자연환경 보전을 위한 생태계 조사에도 이 기술이 폭넓게 쓰이고 있다.

라벨링 필요 없어 시간 단축

지난 1일 영국의 과학 전문 매체 피스 오그(Phys.org)는 인공지능이 생태 조사 속도를 높이는 데 도움을 준다고 보도했다.

로잔 공대(EPFL), 왕립 네덜란드 해양 연구소, 와게닝언 대학 연구소의 과학자들이 손으로 하는 것보다 훨씬 빠른 공중 사진 속 바다표범의 수를 세는 새로운 딥러닝 모델을 개발했다는 것이다. 이 새로운 방법은 멸종 위기에 처한 종들의 연구와 보호에 쓰이는 귀중한 자원을 더 절약할 수 있다.

매체에 따르면, 생태학자들은 수십 년 동안 바다표범 개체 수를 관찰해 왔으며, 그 과정에서 방대한 항공 사진 라이브러리를 구축해 왔다. 이 사진들에 있는 물개의 수를 세는 것은 각 사진 속의 동물들을 수동으로 식별하기 위해 몇 시간의 지루하고, 세심한 작업이 필요하다.

하지만 왕립 네덜란드 해양 연구소(NIOZ)의 예린 회켄다이크(Yerin Hökendike)와 지구관측과학 책임자인 데비스 투이아(Devis Tuia)로 구성된 학제 간 연구팀은 딥러닝 모델을 사용해 사진 속의 바다표범 수를 세었다.

그들의 방법은 100개의 이미지를 1분 안에 처리할 수 있는 것으로 알려졌는데 만약에 사람이 할 경우, 1시간이 걸리는 작업이었다. 이들의 연구 논문은 사이언티픽 리포트에 게재됐다.

"생태학에서 가장 일반적으로 사용되는 딥러닝 모델은 먼저 개별 개체를 감지하도록 훈련되며, 그 후에 감지된 개체가 계산된다. 이러한 유형의 모델은 훈련 중에 개별 물체에 대한 광범위한 주석을 필요로 한다."라고 회켄다이크는 말했다.

연구팀이 적용한 방식은 사전에 바다표범에 라벨을 붙일 필요가 없어 사진 속 전체 개체 수만 표시하면 되기 때문에 절차가 획기적으로 줄일 수 있었다.

게다가, 그들의 방법은 어떤 물건이나 개별 동물을 세는 데 사용될 수 있기 때문에 새로운 사진뿐만 아니라 시간이 부족해서 분석할 수 없었던 사진들을 처리하는 데도 잠재적인 도움을 줄 수 있는 것으로 알려졌다.

그들은 향후 국제자연보전연맹(IUCN)이 집계한 멸종위기종 적색목록에 등재된 바다표범 개체군을 조사할 것이란 계획을 알렸다. 연구자 중의 한 명인 투이아는"우리는 지구의 다른 지역보다 기온이 두 배나 빠르게 상승하고 있는 북극 지역에서 멸종 위기에 처한 종들을 연구하기 위해 이 접근법을 사용할 계획이다"라고 밝혔다.

숲속의 필요한 소리만 저장

지난달 2일 영국의 과학 전문 매체 피스 오그(Phys.org)는 생태 조사를 위한 개체 수 파악과 관련해 또 하나의 첨단 기술을 소개했다. 그것은 바로 AI로 숲속 생물들의 음향을 기록하는 것이다.

매체에 따르면, 아르곤 국립 연구소, 시카고 대학교, 위스콘신 대학교 매디슨 대학의 과학자들은 새로운 프로젝트의 일환으로 개체 수 추이를 파악하기 위해 숲속 등에 자율 마이크를 배치하고, 그곳에 있는 동물들을 녹음하고 있다.

연구팀은 모튼 수목원 등에 자율녹음장비를 배치해 동물들의 목소리를 엿듣고 있는데 이는 이곳에 어떤 종이 존재하고, 시간이 지남에 따라 그 개체 수가 어떻게 달라지는지 등의 중요한 과학적 질문에 대답하는 것이다.

그들의 장기적인 목표는 인공지능(AI)을 이용해 자연 음향을 특성화해 데이터를 생성하고, 기후 변화와 다른 인간에 의한 변화에 생태계가 어떻게 반응하는지를 측정하는 기준으로 삼는 것이다.

"생물 음향학의 새로운 분야는 우리가 생물 다양성을 아주 큰 규모로 연구할 수 있게 해준다"라고 아르곤의 실험 시스템 전문가인 라제시 상카란(Rajesh Sankaran)이 말했다.

그는 또 "숲에 몇 개의 마이크를 설치해 숲을 차지하고 있는 많은 다른 유기체들을 노출시킬 수 있다"고 설명했다.

수십 년 동안, 과학자들이 넓은 지역에 걸쳐서 동물 개체 수의 장기적인 추세를 추적하는 유일한 방법은 광범위한 이미지를 찍어 데이터를 만들고, 수백 시간을 들여서 그 데이터를 분석하는 작업이 고작이었다.

이런 데이터는 과학자들의 판단에 큰 도움을 주는 것은 사실이지만, 수동적인 음향 생물 다양성 감시는 훨씬 더 효율적인 데이터 처리와 저장을 가능케 하고 있다는 것이다.

샹카란에 따르면, 나무에 묶인 녹음기는 이론적으로 천둥소리, 바람에 바스락거리는 나뭇잎 소리, 낙엽 소리 등과 같은 무생물적 소리를 걸러내고, 1분에 한 번 노래하는 휘파람새나, 캐티디드(Katydid : 여치과에 속하는 곤충) 등이 지저귀는 소리처럼 연구자들이 관심을 두는 소리만 저장할 수 있다.

이런 능력은 과학자들이 나중에 데이터를 샅샅이 뒤져야 하는 시간을 줄여주고, 컴퓨터의 저장 공간이 크게 절약돼 중단 없이 더 많은 데이터를 기록할 수 있게 해준다.

과학자들은 존재하는 동물들의 소리를 듣고, 존재하지 않는 동물들에 대해서도 추론할 수 있다.

고 한다. 시카고 대학의 공공정책 부문의 환경 경제학자인 에얄 프랭크(Eyal Frank) 교수는 "건강한 생태계에서 음향 공간의 대부분은 일반적으로 한 동물이나 다른 동물이 차지하고 있다"고 설명했다.

프랭크 교수에 따르면, 라디오 방송국의 경우, 어떤 주파수 또는 채널로 방송하는지를 알려주는 규제 기관을 가지고 있듯이, 진화적 시간대에 걸쳐 자연에서도 종들은 서로 소통하기 위해 하나의 음향적인 틈새에 적응한다. 활기차고 번영하는 생태계는 빈틈이 없으며, 모든 주파수는 누군가가 그것에 대해 말할 것이라고 주장했다.

하지만 기후 변화, 새로운 침입종의 도래, 인간의 개발 때문에 종을 잃기 시작하자마자, 서식지는 변화하고, 어떤 종이 사라지고 있는지에 대해 음향은 중요한 통찰력을 준다.

포화 지수는 음향 공간이 차지하는 정도를 측정하는 것으로 일부 주파수의 침묵이 특정 생물의 부재를 나타내는지의 여부를 알려준다.

현재 과학자들은 기록 시스템과 데이터 처리 알고리즘을 시험하고 있는데 이를 위해 일부 녹음기를 동물원에 배치하기로 계획했다.

위스콘신-매디슨 대학의 산림생태학과 조교수이자, 공동연구자인 주자나 부리발로바(Zuzana Buribalova)는"우리 연구의 대부분은 열대 숲에 집중되어 있는데, 수백 종의 노래하는 소리를 동시에 녹음하고 있다"라고 말했다.

개체 파악에 AI와 위성 사용

우주에서 실행하는 위성 촬영은 종을 방해하거나 자료수집 중 인간의 안전에 대한 우려를 제거할 수 있는 비간섭적 기법이다. 최근에는 인공위성을 동원한 개체 수 파악 기술이 생태 조사에 사용되고 있다.

올해 1월 30일 인도 현지 매체 '더 힌두(The Hindu)'는 옥스퍼드 대학의 국제 연구팀이 AI를 이용해 아프리카코끼리들을 조사했다고 보도했다.

연구팀에 따르면, 위성사진과 인공지능(AI)을 이용해 아프리카코끼리를 조사하기 위한 새로운 접근법을 시도했으며, 이는 코끼리 종의 보존에 있어 현재의 난제 중 일부를 해결하는 데 도움을 주었다는 것이다.

옥스퍼드 대학 연구팀은 학술지 'Remote sensing in Ecology and Conservation'에 발표한'이질적인 풍경에서 아프리카코끼리를 탐지하고, 숫자를 세는 고해상도 위성사진 활용과 딥러닝'이라는 제목의 논문에서 자신들의 연구를 상세히 소개했다.

우주에서 궤도를 도는 인공위성은 단 몇 분 안에 한 번의 실행으로 5,000 ㎢ 이상의 이미지를 캡처할 수 있다. 이는 이중 계산의 위험을 제거할 뿐만 아니라 짧은 간격으로 반복 조사를 할 수 있게 한다고 그들은 설명했다.

연구팀은 위성에 의해 포착된 이미지 중에서 코끼리를 감지하기 위해 딥러닝 모델을 사용했다. 이들은 모델을 훈련시키기 위해 남아프리카에 있는 1,000마리 이상의 코끼리들로 구성된 맞춤형 데이터 세트를 사용했다.

그들은 보고서를 통해 "딥러닝 알고리즘은 오류, 거짓 부정, 거짓 긍정의 가능성이 적고 일관성이 있으며, 모델을 체계적으로 개선해 바로잡을 수 있다"고 밝혔다.

연구팀은 "위성사진으로도 사람의 탐지 능력만큼 정확하게 코끼리들을 포착할 수 있다"고 주장했다.

게다가, 이 모델은 훈련 데이터 장소로부터 멀리 떨어진 장소에서 코끼리를 발견했고, 성체만을 대상으로 훈련했음에도 불구하고, 송아지를 식별할 수 있었다.

이에 비해 기존에 공중 측정을 위해 유인 항공기를 사용하는 기술은 코끼리를 조사하기 위해 큰 비용이 들고, 시야가 좋지 않으며, 논리적으로 어려울 수 있다고 연구팀은 보고서에서 지적했다.

또한, 잘못된 집계는 부족한 보존 자원을 잘못 할당하고, 개체 수 추이를 오해하게 만들 수 있다는 것이 그들의 주장이다.

"위성 감시는 지상의 존재를 필요로 하지 않는 비간섭적인 기술이기 때문에 종들을 방해하거나 데이터를 수집하는 동안 인간의 안전에 대한 우려를 제거한다"고 연구팀은 덧붙였다.

아울러 AI는 세계에서 가장 큰 3D 우주 지도를 만드는 데 도움을 주고, 원격탐지방식으로 육상허가 없어도 국경을 넘는 지역을 감시할 수 있다고 설명했다.

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com

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