| 물고기는 언제 어른이 되나요? 이제 AI가 알려줍니다! | |||||
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| 배포일자 | 2024-10-28 | 조회수 | 14,946 | ||
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해양수산부 국립수산과학원(원장 최용석, 이하 수과원)은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 기계학습(機械學習, Machine Learning)* 기법을 활용해 물고기의 성숙체장**을 더욱 정확하고 신속하게 파악하는 방법을 국제학술지(Fishes, ‘24.9월)에 게재했다고 밝혔다. * 기계학습(machine learning): 인간이 학습하는 방식을 모방하여 스스로 점차 정확도를 향상시키는 데이터와 알고리즘 사용 기술 ** 전체 개체수의 50%가 산란 가능한 크기
이 연구에서는 우리나라의 주요 상업어종인 참조기의 장기간 축적한 생태 빅데이터를 바탕으로 다양한 인공지능 기법*을 활용하여 참조기의 성숙단계**와 성숙체장을 추정하였다. * Decision Tree, Random Forest, LightGBM, XGB, SVM 등으로 각각의 방법은 사용되는 입력 자료와 추정 결과에 따라 정확도가 높은 기법을 선택함 ** 어류가 산란할 수 있는 단계로 미숙, 중숙, 완숙 등으로 표현함
성숙체장은 물고기의 생태학적 특성을 파악하는 중요한 기초자료일 뿐만 아니라, 수산자원관리 정책 중 하나인 포획금지체장을 설정하는 데 핵심적이고 과학적인 근거자료로 활용되고 있다.
기존 방법은 참조기의 성숙단계를 사람의 눈으로 직접 관찰하거나 조직판별을 통해 분석했기 때문에, 많은 시간과 인력이 필요했다.
반면, 이번 연구에서는 체장, 체중, 성숙도, 어획시기 등 대량의 데이터를 인공지능에 학습시켜, 인공지능이 성숙단계를 독자적으로 판별하고, 성숙체장을 추정할 수 있도록 했다.
이는 판별 정확도* 향상뿐만 아니라 분석 시간**도 크게 단축했다. 또한, 판별자의 주관적 기준이 배제되어 일관성 있고 신뢰도 높은 판별을 지속할 수 있게 되었다. * (기존방법: 성숙체장 14.2) 신뢰구간 11.8~15.6cm ⇒ (인공지능기법: 성숙체장 15.2) 신뢰구간 14.1~15.9cm 로 개선. 즉, 신뢰구간 상한-하한 범위가 3.8cm에서 1.8cm로 좁아짐 ** 판별 과정이 생략되므로 전체 측정 시간 약 30% 단축 (어종당 약 3시간 → 2시간)
이번 연구 결과는 인공지능(AI)을 활용해 성숙체장을 추정한 국내 첫 사례로, 이러한 방법은 다양한 어종에도 확대 적용 가능하며, 향후 우리나라 수산자원관리를 위한 중요한 과학적 정보를 제공할 수 있어 그 가치가 매우 높다.
최용석 국립수산과학원장은 "최근 정부가 인공지능(AI) 3대 강국으로 도약하기 위해 대규모 투자 유치에 나서는 등 국가 총력전을 선포한 바 있다.“라며, ”수산분야에서도 인공지능 연구를 확대해 정부의 정책 방향에 신속히 대응하고, 국제적으로 이 분야를 선도하는 연구기관이 되겠다.“라고 말했다.
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