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| 출처: Peter Shanks (선명도 조정됨) |
이렇게 예쁜 바다소가 어망에 잡힌다거나 해안지대 개발로 살 곳을 잃는다는 걸 상상해보세요. 안타깝게도 이것이 전 세계적으로 많은 해양 포유동물에게 닥친 현실입니다. 아주 긴급한 상황입니다. 현재 바다소는 멸종 위기에 처해 있습니다.
설상가상으로 이 귀여운 동물은 추적하기가 매우 힘듭니다. 개체 수를 정확히 파악하는 것은 개체 보호 활동에 있어 핵심적인 작업입니다. 이 작업을 위해 수십 년 동안 과학자들이 사용해 온 방법은 며칠 동안 소형 비행기를 타고 바다소 무리를 추적하는 것이었습니다. 비용도 높을 뿐만 아니라 위험이 따르는 일이었습니다. 머독대학교(Murdoch University)의 Amanda Hodgson 박사는 드론을 이용해 바다의 항공 사진을 찍는 방법으로 이를 개선하고자 했습니다. 이 방법으로 원거리에서 항공 사진을 수집할 수 있게 되었지만 새로운 문제가 생겼습니다. 4만 5천 장의 사진에서 바다소를 어떻게 찾고 구별해 낼 수 있을까요?
직접 한번 아래 이미지에서 바다소를 찾아보세요.
잘 안 보이시나요? 힌트를 드릴게요. 사진 왼쪽 하단부 중간쯤에서 찾아보세요. 이제 보이시나요? 네, 바로 그 손톱보다 더 작은 회색 조각이 바다소입니다. 아직도 못 찾으셨다면 아래 이미지를 보시면 바다소가 동그라미로 표시되어 있습니다.
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<이미지를 클릭하면 높은 해상도로 보실 수 있습니다>
잘 안 보이시나요? 힌트를 드릴게요. 사진 왼쪽 하단부 중간쯤에서 찾아보세요. 이제 보이시나요? 네, 바로 그 손톱보다 더 작은 회색 조각이 바다소입니다. 아직도 못 찾으셨다면 아래 이미지를 보시면 바다소가 동그라미로 표시되어 있습니다.
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수만 장의 이미지에서 일일이 이 작업을 해야 한다면 어떨까요? 연구 진행이 엄청나게 느려질 것이고 다른 지역 또는 다른 바다 동물 종으로 확대되기는 어려울 것입니다.
그래서 Hodgson 박사팀은 머신 러닝의 힘을 빌려보기로 했습니다. 퀸즐랜드공과대학교 (Queensland University of Technology)의 컴퓨터 과학자 Frederic Maire 박사와 손잡고 텐서플로우(정확히 1년 전 출시된 무료 오픈소스 머신 러닝 플랫폼)를 사용해 수만 장의 항공 사진에서 바다소를 자동으로 식별해내는 방법을 학습할 수 있는 탐지기를 만들었습니다. 구글 포토에서 특정 강아지 종류, 일몰 등 특정 개체의 사진을 검색할 수 있게 해주는 동일한 이미지 인식 기술이지만 이와 같은 과학 연구를 위해 특화되어 설계된 것입니다.
결과는 고무적입니다. 초기 탐지기 버전은 이미지에서 수작업으로 찾아낸 바다소의 80%를 식별해내었고, 점차 성능은 더 개선될 것으로 보입니다. 또한, 이 방법은 바다소뿐만 아니라 혹등고래, 특정 돌고래 등 다른 해양 포유동물에도 확대 적용할 수 있을 것입니다. 결국, 이런 멸종 위기 동물들에 대해 대규모로 개체 수 추적을 할 수 있게 되면, 이들을 보호하기 위한 노력에 있어 큰 진전이 있을 것입니다. 인간 활동이 멸종 위험에 얼마나 많은 영향을 미치는지, 서식지 보호가 가장 시급한 곳은 어디인지 등 필요한 정보를 더 정확하게 얻을 수 있기 때문입니다. 머신 러닝은 소중한 바다소를 구하는 데 이렇게 작지만 의미 있는 도움을 줄 수 있습니다.