국립생물자원관, AI 기반 거북류 13종 판별 기술 개발…정확도 99% 달성

하이퍼파라미터 최적화·인스턴스 분할 적용

야생동물 수출입 관리·생태계 보전에 활용 기대

다양한 형태의 늑대거북 모습. ⓒ환경부

환경부 소속 국립생물자원관은 복잡한 분석 과정을 거치지 않고 늑대거북 등 거북류 13종을 판별하는 인공지능(AI) 기반 맞춤형 종 분류 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.

거북류는 전 세계적으로 378여 종이 있으며, 형태학적으로 유사한 종이 많아 외형만으로 빠르게 구분하기 어렵다. 특히 등갑의 주요 형태가 비슷하거나 긴 수명 동안 섭식·충격으로 변형되는 경우가 많아 수출입 관리에 어려움이 따른다.

국립생물자원관은 2021년부터 진행 중인 ‘생물정보 빅데이터 활용 전문인력양성’ 사업의 일환으로 상명대 김창배 교수팀과 함께 다양한 거북류 사진을 수집하고, 이를 빅데이터 기반 AI 모델에 적용해 맞춤형 종 판별 기술을 개발했다.

이번 기술은 하이퍼파라미터 최적화와 인스턴스 분할 기법을 적용한 것이 특징이다. 하이퍼파라미터 최적화는 데이터 학습 시 최적의 설정값을 조절해 성능을 높이는 방식이고, 인스턴스 분할은 이미지 속 대상을 정확히 구분하도록 테두리를 정밀하게 인식하는 기술이다.

이 기술을 적용한 13종 중 늑대거북, 악어거북, 중국줄무늬목거북 등 생태계교란 거북 3종은 판별 정확도가 최대 99%에 달했다. 매부리바다거북, 푸른바다거북, 붉은바다거북 등 바다거북 3종도 평균 정확도 92.5%를 기록했다.

국립생물자원관은 이번 기술이 DNA 분석 등 기존 판별법보다 빠르고 정확하게 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대했다. 아울러 야생동물 수출입 현장에 적용될 수 있도록 관계기관과 협력할 계획이다.