우주에서 '코끼리' 보인다
우주에서 '코끼리' 보인다
  • 함예솔
  • 승인 2021.01.27 19:20
  • 조회수 5327
  • 댓글 0
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우주에서 코끼리를 찾을 수 있을까요? 

우주에서 코끼리 찾을 수 있을까. 출처: University of Oxford
우주에서 코끼리 찾을 수 있을까. 출처: University of Oxford

우주에서 코끼리를 찾아서 개체수가 얼마나 되는지 세어보는 일은 건초더미에서 바늘 찾는 것처럼 어려운 일 같아 보이는데요. 영국 옥스퍼드대학교 와일드크루(WildCRU, Wildlife Conservation Research Unit) 연구팀이 공상과학 소설처럼 들리는 이 일을 해냈습니다. 참고로 와일드크루에는 동물학과와 공학과의 머신 러닝 연구그룹이 속해있었는데요. 딥 러닝을 이용한 기술로 우주에서 코끼리를 찾는 것이 가능해졌습니다.  

 

연구팀은 왜 우주에서 코끼리를 찾으려 했던 걸까요? 

 

멸종 위기 동물을 구하는 기술

코끼리 구해줘.. 출처: AdobeStock
코끼리를 구해줘! 출처: AdobeStock

가장 큰 이유는 코끼리를 멸종 위기에서 구하기 위해서 입니다. 아프리카 코끼리(Loxodonta africana)의 개체 수는 밀렵, 서식지 파괴 등으로 지난 세기 동안 급감했습니다. 코끼리를 보존하기 위해서는 현재 코끼리의 위치와 그 수에 대한 지식이 필요합니다. 정확한 모니터링이 중요한 대목이죠.

 

현재 사바나에서 코끼리의 개체 수를 조사하는 가장 일반적인 기술은 유인 항공기를 이용해 개체 수를 파악하는 겁니다. 하지만 항공조사 관찰자는 언제든 지칠 수 있고, 잘 보이지 않으면 조사를 못할 수도 있습니다. 이렇게 발생한 부정확한 수치는 부족한 보호 자원을 비효율적으로 배분하기도 합니다. 개체수 추세를 잘못 보여줄 수도 있죠. 또한 항공 조사는 비용이 많이 듭니다. 

기존에는 항공기 타고 사람들이 직접 카운트. 출처: AdobeStock
기존에는 항공기 타고 사람들이 직접 카운트. 출처: AdobeStock

이러한 문제를 해결하기 위해 연구진은 위성 이미지를 사용해 코끼리를 원격으로 감지하고 딥 러닝을 통해 자동화된 탐지법으로 코끼리를 조사하는 새로운 방법을 제공했습니다. 또한 기존의 다양한 문제들을 해결했습니다. 

 

위성은 단 몇 분만에 찍힌 5000 km² 이상의 이미지를 수집합니다. 이후 이중 계산을 통해 위험을 제거할 수 있었습니다. 또한 짧은 간격으로 반복 조사가 가능합니다. 위성 모니터링은 지상에 주둔하는 사람이 필요하지 않기 때문에 데이터 수집 중에 불안감을 주는 종이나 안전에 대한 염려를 할 필요가 없습니다. 이전에 접근이 불가능했던 지역에도 접근할 수 있게 됐죠. 종종 보존 계획에 중요했던 국경 지역들은 사전에 허가를 받아야 하기 때문에 시간 소모가 컸습니다. 

 

반면 위성 모니터링 사용의 어려움 중 하나는 생성된 엄청난 양의 이미지를 처리하는 일일 겁니다. 하지만 탐지를 자동화하는 기술로 몇 개월이 걸릴 수 있는 과정을 몇 시간 내에 완료할 수 있었습니다. 또한 기계는 오류가 발생할 가능성이 적고, 딥 러닝 알고리즘의 가부정적 판단과 가긍정적 판단은 일관되며 모델을 체계적으로 개선함으로써 교정될 수 있습니다. 

 

이 새로운 방법을 개발하기 위해 연구팀은 남아프리카에 1000마리 이상의 코끼리로 구성된 훈련 데이터 세트를 만들었고 이 데이터 세트는 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)에 넣었습니다. 그 결과는 인간이 수행한 것과 비교됐죠. 위성사진에서 코끼리를 탐지하는 능력은 인간의 탐지 능력만큼이나 정확하다는 사실이 밝혀졌습니다. 

  • 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)

시각적 이미지를 분석하는데 사용되는 인공신경망(생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘)의 한 종류입니다. 

CNN모델의 결과(F2 점수로 알려져 있음)는 다른 종들과 함께 있는 지역에서 0.78이었고 코끼리만 있는 지역에서 0.73이었습니다. 인간의 평균 탐지 능력과 비교해볼까요? 인간의 경우 F2점수는 다른 종들이 포함된 지역에서는 0.77이었고 코끼리만 있는 지역에서는 0.8이었습니다. 이 모델은 심지어 훈련 데이터 지역에서 멀리 떨어진 곳에서 코끼리를 탐지할 수 있었는데요. 이는 이 모델의 일반화 가능성을 보여줍니다. 이 기계는 다 자란 코끼리를 대상으로 훈련시켰는데, 이후 새끼 코끼리도 식별할 수 있었습니다. 

 

이 연구는 위성 원격 탐사와 딥 러닝 기술을 이용해 코끼리 보존에 대한 가능성을 보여줍니다. 보존 기술은 6차 대멸종 위기와 생물 다양성이 위협받고 있는 오늘날 새로운 세계를 열어 줄 것으로 기대됩니다. 


##참고자료##

 


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