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드론, 머신러닝 등 첨단 IT 기술, 환경보호의 새로운 열쇠
2019-02-01 09:00:04
오진희
▲숲에서 드론을 조종하는 사람(출처=123RF)

[리서치페이퍼=오진희 기자] 하늘을 날며 촬영하는 드론, 머신러닝(기계학습)을 결합한 적외선 추적기술을 활용한 동물 모니터링 등 첨단 IT 기술이 생태보호의 새로운 대안으로 떠오르고 있다. 또 스마트폰 등 개인촬영장비가 발달하면서 동물의 보호와 연구에 시민 참여자가 큰 도움이 되고 있는 것으로 나타났다.

드론이 멸종위기 동물을 모니터링하다

에릭 치비안(Eric Chivian)과 에른 번스테인(Aaron Bernstein)이 편집한 책 '생명 유지하기 : 인간 건강은 생물 다양성에 어떻게 의존하는가'에서 지적한 바와 같이, 수십 종의 식물과 동물들이 밀렵에 의해 매일 멸종 위기에 처해 있다. 그러나 밀렵을 방지하거나, 멸종의 원인을 연구하기 위해 생태학자들이나 자연보호론자들이 이 많은 종들을 감시하는 것은 거의 불가능하다. 이에 대한 해결책으로, 최근 천체 물리학자, 생태학자, 컴퓨터 과학자들이 머신 러닝을 적용한 적외선 시스템을 장착시킨 드론을 활용하기 위해 팀을 꾸렸다. 이들은 이 방식으로 동물, 특히 멸종위기에 처한 동물을 확인할 수 있다고 한다.

이 아이디어는 리버풀 존 무어 대학(Liverpool John Moores University)의 서지 위치(Serge Wich) 교수와 스티브 롱모어(Steve Longmore) 박사로부터 나왔다. 이들은 최근 남아프리카에서 적외선 시스템이 장착된 드론을 사용해 세계에서 가장 작은 리버린 토끼(강토끼)를 공중에서 세세하게 탐지할 수 있었다. 이 시스템의 한계는 주변 온도가 너무 높으면 동물을 감지하기가 쉽지 않다. 현재 이들은 다른 동물 종을 감지할 수 있도록 시스템을 개선하는 중이다.

파슨(Parsons)과 그 동료들이 학술지 피어J(PeerJ)에 언급한 것처럼, 시민 과학은 상대적으로 저렴한 비용으로 공공 영역에서 대규모 연구를 가능하게 하고, 광범위한 프로젝트에 대중들의 올린 인터넷 데이터를 활용할 수 있어, 생태학 연구에 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 시민 과학은 대중을 과학 연구에 참여하게 하면서, 공유지와 사유지의 야생 생물 개체군을 효율적이고 지속적으로 모니터링할 수 있는 잠재력을 지닌다. 대중이 수집한 온라인 데이터는 과학 지식 확장에 유용한 리소스가 될 수 있다. 데이터의 원래 목적이 생태 연구를 위한 것이 아닌 경우에도 마찬가지다. 인터넷에 올려진 식물과 동물의 이미지가 담긴 사진의 경우가 그렇다.

아프리카의 조류와 포유류의 상호작용

아프리카에는 약 2,500종의 조류종과 32종의 몸집이 큰 초식 동물종이 있다. 종들이 서로 포식자-먹잇감의 위치가 아닐 경우, 대개 한 종에게 유익하고, 다른 한 종에게는 중립적인 공생관계이거나 두 종 모두 유익한 상호부조 관계가 형성된다. 과거에는 이 같은 포식자-먹잇감 위치가 아닌 조류-동물 간 상호작용에 대한 연구가 소규모로, 개별적으로 진행된 바 있다. 그러나 전반적인 상호작용의 패턴을 분석하는 대규모 연구는 그동안 시도되지 않았다. 그런데 지난 달 미쿠라(Mikula)가 PeerJ에 게재한 비용적으로 효과적인 새로운 연구에는 인터넷에서 포착된 아프리카의 초식동물과 새들의 사진을 활용해 이들의 상호작용을 규모있게 분석한 내용이 담겼다.

아프리카 많은 새들은 큰 포유류에게 걸터 앉거나, 이들 몸속의 기생충이나 조직을 먹이로 삼아 친분 관계를 형성한다. 이렇게 해 새들은 더 많은 식량을 얻고, 에너지를 덜 쓸뿐더러, 포식자들로부터 보호도 받는다. 아프리카의 조류-포유류 상호작용에 관한 일반화 가능한 모델을 만들기 위해, 대규모 접근법은 필수적이다. 이전에는 대규모 연구가 수행되지 않았으므로, 이 같은 상호작용이 발생하는 곳이 평지에서인지, 수원지에서인지 명확하지 않았고, 이들 종들에게 상호작용이란 어떤 점이 가장 이익이 되는 것인지도 알 수 없었다.

미쿠라는 이번 연구에서 아프리카 새와 초식동물 간의 공생주의적 - 상호주의적 연관성을 조사하기 위해 조류와 동물의 영어 이름을 사용해 구글 이미지를 검색했다. 이번 연구는 지리적으로나 대상 개체수로나 대규모로 진행된 종합적인 아프리카 새와 포유 동물의 관계 패턴에 관한 최초의 연구다.

(출처=123RF)

포유류 상호작용에 대한 새로운 통찰력

이 연구에는 적어도 아프리카 조류 48종에 속하는 4,840마리의 새와 31종의 포유류로 이뤄진 '조류 - 포유류' 2169쌍에 대한 상호작용 정보가 기록됐다. 즉 아프리카에 서식하는 상당 수의 새들과 초식동물의 종을 다뤘다. 대부분의 사진이 사하라 사막 이남의 아프리카의 장면들이었으며, 이 중 54%가 이전에 보고된 적이 없었던 것이다. 대부분의 조류 종은 주로 평원에서 하마, 아프리카 물소, 평원 얼룩말, 아프리카 코끼리와 같은 큰 동물과 상호작용을 맺고 있었다. 새들 중 60%는 물이 있는 수원지에서 하마와 대부분 관계를 맺고 있었다. 동물들과 상호작용하는 새로는 붉은 백로가 가장 자주 사진에 포착됐다. 흥미롭게도, 기존에 발표된 새-동물 상호작용에 부합하는 사진들을 이번 연구에서는 확인할 수가 없었다. 아마도 사진 촬영에서의 대중의 취향이라던가, 새 이름을 영어로만 검색했기 때문일 것이다. 아니라면, 적은 개체수를 다룬 기존 연구 이후, 환경이 변했다는 것을 생각해볼 수도 있다.

생태학에서의 첨단기술

인터넷 정보들은 조류-포유류 상호작용에 관한 많은 양의 데이터뿐만 아니라 이전에 대규모로 연구되지 않은 다른 많은 것들에도 접근할 수있는 기회를 준다. 조류-포유류 상호 작용에 관한 연구는 조류와 아프리카 초식동물 사이의 연관 패턴들이 포유류의 몸 크기나 무리의 규모, 서식지의 개방성과 같은 포유류의 환경적 특징과 관련돼 있다는 가설을 뒷받침해주고 있다.

인터넷, 머신 러닝 및 드론을 사용한 연구는 이미 공개 된 데이터 세트 및 기술을 사용해 생태학에 큰 기회를 시사하고 있다. 앞서 설명한 보고서의 인터넷 검색방법은 주로 한 사람이 진행한 것이었다. 하지만 이 데이터들이 인터넷에서 추출된 것처럼, 컴퓨터 프로그래밍을 사용해 아프리카에서 조류-동물 상호 작용에 대한 자동화된 실시간 모니터링 기회는 얼마든지 있다. 또한 이 기술은 또 다른 지역에서의 또 다른 형태의 생태적 상호작용에 확산시켜 적용해볼만 하다. 예를 들어, 자동화를 통해 세계 조류 - 동물 상호작용 지도를 만들 수 있다. 이 영역의 가능성은 상당히 크다. 드론과 결합한 타임 스탬프를 사용해 멸종 위기의 동물을 모니터링할 수도 있다. 다양한 활용방법이 논의되는 지금, 첨단기술과 생태학의 만남은 앞으로 더욱 더 활발해질 것으로 기대된다. 

[researchpaper 리서치페이퍼=오진희 기자]

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