안면인식 기술, 사람 넘어 동물로까지 진화하는 이유?

10년 넘게 곰을 연구해온 캐나다 곰 생물학자 멜라니 클라팜(Melanie Clapham)은 2명의 실리콘밸리 엔지니어와 함께 베어ID(Bear ID)라는 이름의 안면인식 소프트웨어를 개발했다. 이를 이용해 회색곰을 관찰하고 흉터나 흠집 등 작은 차이점을 통해 개체를 식별하는 프로젝트를 진행, 현재까지 132마리의 곰 데이터를 수집했다.

클라팜과 동료들은 2017년 팀을 이룬 후 수천 장의 곰 사진을 모아 데이터세트를 만들었다. 또 강아지 얼굴을 인식하는 인공지능 소프트웨어 ‘도그 힙스터라이저’를 적용해 곰의 얼굴을 인식하도록 했다.

*도그 힙스터라이저는 견종과 크기 등에 관계없이 강아지의 눈, 코, 입을 인식하는 앱이다.

베어ID 팀은 지금까지 4674장의 회색곰 사진을 수집했으며, 이중 80%는 얼굴 인식 시스템을 딥러닝하는 데 사용했다. 나머지 20%는 테스트를 위해 사용했다. 이들은 곰의 주요 서식지에 카메라 트랩을 설치하고 AI 소프트웨어를 통해 곰을 모니터링했다.

클라팜은 “각각의 곰을 추적하는 것은 종 연구와 보존에 중요하다”며 “곰이 마을 쓰레기통을 뒤지거나 농장 가축을 공격하는 등의 문제를 해결하는 데에도 도움이 될 수 있다”고 설명했다.

해당 프로젝트는 곰의 귀를 뚫어 RFID 태그를 다는 기존의 방법보다 저렴하고 안전하다는 게 베어ID 팀의 설명이다. 이들은 해당 기술을 북극곰 등 멸종위기에 처한 야생동물을 보호하는 데에도 사용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

미국 캔자스주에서 소 목장을 운영하는 조 호아그랜드는 소의 얼굴을 인식해 생을 추적하는 앱 ‘캐틀트랙스(Cattle Tracs)’를 만들고 있다. 캐틀트랙스는 사람들이 구매한 소고기의 생산자와 목장 환경, 먹이, 포장공정 등을 확인할 수 있도록 하는 앱이다.

소의 사진을 찍어 저장하면 GPS 좌표와 날짜 등이 함께 기록된다. 목장주가 꾸준히 소들의 사진을 찍으면 앱내 인공지능이 소의 얼굴을 인식해 개체별로 데이터를 분류한다. 소비자는 앱을 통해 자신이 구매한 소고기의 생애 이력을 볼 수 있다.

앱 개발에는 캔자스주립대 연구팀이 참여했다. KC 올슨 교수가 이끄는 연구팀은 소의 사진을 모아 AI 시스템을 훈련하고 시험하는 데이터베이스를 구축했다. 올슨 교수는 이 시스템이 동물 식별 정확도는 94%에 달한다고 설명했다.

동물 안면인식 기술은 사생활이나 편견, 감시 등의 문제와는 거리가 멀지만, 몇 가지 고려해야 할 사항이 있다. 가령, 감시 기술은 야생동물 보호에 도움을 줄 수 있지만 동물을 해치는 기술로도 사용될 수 있다. 전문가들은 이 기술이 밀렵꾼에게도 유용하게 사용될 수 있다는 경고를 보낸다.

또 개체별 동물 사진을 모아 AI를 학습시키는 일이 번거롭고 까다롭다는 점도 걸림돌로 작용한다. 베어ID 팀은 야생에 설치한 카메라 트랩을 통해 수집된 영상이 AI 시스템을 훈련시킬 수 있도록 하는 방법에 대해 연구 중이다.

테크플러스 에디터 김다솜

tech-plus@naver.com​

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