수과원, AI 활용한 성숙체장 추정 연구
판별 정확도 50% 향상·시간 30% 단축
국립수산과학원은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 기계학습 기법을 활용해 물고기의 성숙체장을 신속·정확하게 파악하는 방법을 국제학술지 ‘피쉬즈’ 9월호에 게재했다고 28일 밝혔다.
기계학습은 방대한 자료를 분석해 미래를 예측하는 기술로 인간이 학습하는 방식을 모방해 스스로 정확도를 향상한다.
이번 연구에서는 장기간 축적한 참조기 생태 자료를 바탕으로 다양한 인공지능 기법을 활용해 참조기의 성숙단계(미숙-중숙-완숙)와 성숙체장을 추정했다.
성숙체장은 물고기의 생태학적 특성을 파악하는 중요한 기초자료이며, 수산자원관리 정책 중 하나인 포획금지체장을 설정하는 데 핵심적이고 과학적인 근거자료로 활용되고 있다.
기존 방법은 참조기의 성숙단계를 사람의 눈으로 직접 관찰하거나 조직판별을 통해 분석했기에 많은 시간과 인력이 필요했다. 반면 이번 연구에서는 체장, 체중, 성숙도, 어획 시기 등 대량의 데이터를 인공지능에 학습시켜 인공지능이 성숙단계를 독자적으로 판별하고, 성숙체장을 추정할 수 있도록 했다.
이는 판별 정확도를 높이고 분석시간도 크게 단축했다. 판별자의 주관적 기준이 배제돼 일관성 있고 신뢰도 높은 판별을 지속할 수 있게 됐다.
기존 방법에서는 성숙체장 14.2㎝를 기준으로 신뢰구간은 11.8~15.6㎝였다. 인공지능기법에서는 15.2㎝를 기준으로 신뢰구간 14.1~15.9㎝로 개선됐다. 신뢰구간의 상한과 하반의 범위가 3.8㎝에서 1.8㎝로 좁아졌다. 판별 과정이 생략돼 전체 측정 시간이 30% 단축됐다.
이번 연구 결과는 인공지능을 활용해 성숙체장을 추정한 국내 첫 사례이다. 이 같은 방법은 다양한 어종에도 적용할 수 있어 수산자원관리에 크게 기여할 수 있을 것으로 수과원은 기대하고 있다.
최용석 수과원장은 “수산분야에서도 인공지능 연구를 확대해 국제적으로 이 분야를 선도하는 연구기관이 되겠다”고 말했다.