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공간·건축

[지구칼럼] 발자국으로 동물 식별하는 AI 도구 공개…AI 기술이 포유류·공룡 생태계를 읽다

 

[뉴스스페이스=윤슬 기자] 과학자들이 놀라운 정확도로 발자국을 통해 현생 포유류부터 수억년 전 지구를 누볐던 공룡에 이르기까지 동물을 식별할 수 있는 두 가지 AI 기반 시스템을 공개했다. 과학자들이 개발한 AI 기반 발자국 식별 기술이 생태계 모니터링과 고생물학 분야를 뒤흔들고 있다.

 

듀크대학교 연구팀의 소형 포유류 발자국 추적기는 거의 동일한 외형의 센기 종을 단일 발자국 이미지로 94~96% 정확도로 구분하며, 이는 기존 DNA 분석의 비용과 침습성을 대체할 비침습 대안으로 평가된다.

 

이 기술은 남아공 텔페리온 자연보호구역과 츠왈루 칼라하리 보호구역에서 채취된 18마리 부시벨트 센기(Elephantulus intufi)와 19마리 동부바위 센기(Elephantulus myurus)의 전족 발자국을 분석해 9가지 핵심 변수를 도출했다. 선형 판별 분석(LDA)을 통해 훈련·검증·테스트 데이터셋에서 평균 94.8%(훈련)에서 95.6%(검증·테스트) 정확도를 기록했으며, 10회 반복 홀드아웃 검증에서 94~95% 일관성을 보였다.

 

연구팀은 SMaRT(Small Mammal Reference Track) 박스를 활용해 숯가루와 접착지를 사용한 트랙 플레이트로 발자국을 수집, JMP 소프트웨어로 77개 거리·14개 각도·8개 면적 등 99개 형상 변수를 추출했다. 최고 판별력 변수(V7: 내측 발가락 중심~내측 경골 패드 중심 거리)는 단독으로 99.9% 정확도를 냈으나, 과적합 방지를 위해 9개 변수 조합을 최적화했다.

한편, 베를린 헬름홀츠 센터의 그레고르 하르트만 박사와 에든버러대 스티브 브루사테 교수팀은 DinoTracker 앱을 통해 공룡 발자국을 비지도 학습으로 분석, 약 2,000개 화석 발자국과 수백만 변형 데이터로 훈련된 신경망이 발가락 벌어짐·뒤꿈치 위치·체중 분포 등 8개 변수를 독립 식별했다.

 

PNAS에 게재된 이 연구는 전문가 분류와 80~93% 일치율을 달성했으며, 일부 자료에서는 90% 수준을 보고했다. 특히 중생대 초기 발자국(2억 년 이상)이 현대 조류와 유사 패턴을 보이는 점을 밝혀 조류 진화론에 새로운 통찰을 제공한다.

 

DinoTracker는 GitHub에서 무료 배포되며, 스마트폰으로 발자국 사진 업로드·윤곽 추적으로 즉시 분석 가능해 일반인 참여를 촉진한다. 이는 기존 지도 학습의 인간 편향을 제거한 비지도 방식으로, 논쟁적 표본에서도 안정성을 입증했다.

 

소형 포유류 기술은 DNA 분석 대비 비용 1/10 수준으로 생태 교란 조기 경보를 가능케 하며, 센기처럼 암컷·수컷 균형 데이터셋(각 종 9:9)으로 성별·개체 식별까지 확대 적용 전망이다. 연구팀은 오픈 트랙 터널과 머신러닝 확장을 통해 트랩 회피종 모니터링을 강화할 계획이다.

 

DinoTracker는 1,000개 신경망 아키텍처 테스트 끝에 압축·변형 변이를 반영한 모델을 완성, 거의 90% 전문가 합의율로 고생물학 민주화를 앞당긴다.

 

두 기술은 전통 생태 지식(TEK)과 결합 시 지역사회 주도 모니터링을 실현, AI 보전 도구의 환경 영향(예: 데이터센터 물 소비 연 42~66억㎥)에도 불구하고 생물다양성 위기 대응에 필수적이다. 전문가들은 "지구 맥박"으로 불리는 이 도구들이 IUCN(국제자연보전연맹, International Union for Conservation of Nature) 지도 정밀화와 기후 변화 대응을 가속화할 것으로 본다.

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