환경부 소속 국립생물자원관(관장 유호)은 복잡한 분석 과정을 거치지 않고 늑대거북 등 거북류 13종을 판별하는 인공지능(AI) 기반의 맞춤형 종 분류 기술(하이퍼파라미터 및 인스턴스 분할)을 최근 개발했다고 밝혔다.

▲ 늑대거북

거북류는 전 세계적으로 378여 종이 있는데 형태학적으로 유사한 종이 많아 외형만으로 빠르게 구분하기가 힘들어 수출입 관리에 어려움이 많은 것으로 알려졌다.

▲ 중국줄무늬목거북

이에 국립생물자원관은 2021년부터 진행 중인 ‘생물정보 빅데이터 활용 전문인력양성’ 사업을 수행 중인 상명대 김창배 교수팀과 함께 다양한 거북류 사진을 확보하여 빅데이터를 적용한 인공지능(AI) 모델에 거북류를 맞춤화한 종 판별하는 기술을 개발했다.

▲ 악어거북

이 기술을 적용한 거북류 13종 중 대표적으로 늑대거북, 악어거북, 중국줄무늬목거북 등 생태계교란 거북 3종은 하이퍼파라미터 최적화 기술을 적용해 정확도 최대 99%를 달성했다.

▲ AI 기반 수출입 거북류 종 판별 연구 기술 요약

또한 매부리바다거북, 푸른바다거북, 붉은바다거북 등 바다거북 3종은 인스턴스 분할 기술을 적용해 평균 정확도 92.5%를 기록했다.

▲ 다양한 형태의 늑대거북 사진

국립생물자원관은 이번 기술이 기존 분석 방법(DNA 종 판별 등)보다 빠르고 정확하게 거북류 종 판별 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대했다. 아울러 이번 판별 기술이 야생동물 수출입 현장에서 적용될 수 있도록 관계기관과 협력할 예정이다.