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최근 연구진들이 불곰에게 물리적 표식을 붙이지 않고도 구별할 수 있는 인공지능(AI) 프로그램을 개발했다. 베스 로젠버그 제공
몸에 아무런 무늬가 없는 동물을 구분하는 것은 연구자들에게 큰 과제다. 엇비슷한 갈색 털에 검은 눈·코·입을 지닌 불곰은 그 가운데서도 ‘식별 난이도’가 가장 높은 종에 속하는데, 이런 문제를 해결하기 위해 최근 연구자들이 물리적 표식을 붙이지 않고도 곰을 구별할 수 있는 인공지능(AI) 프로그램을 개발했다.
베스 로젠버그 미국 알래스카 퍼시픽대 박사와 스위스 로잔공과대 연구진은 해마다 여름 알래스카 황금성게임랜드 ‘맥닐리버 주립보호구역’을 찾는 불곰 150여마리의 사진 7만2900여장을 활용해 야생 불곰의 개체 식별에 도움이 될 수 있는 인공지능 프로그램 ‘포즈스윈’(Pose Swin)을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구를 담은 논문은 지난 2일(현지시각) 국제학술지 ‘커런트 바이올로지’에 실렸다.
그동안 과학자들은 동물의 고유한 이력, 이동 경로, 바다이야기게임기 행동 습성 등을 알아보기 위해 유전자를 채취하거나 목걸이·인식표 등을 부착하는 등의 방법을 사용해 왔다. 그러나 이런 방식은 비용이 높을 뿐 아니라 장치 부착 과정에서 동물을 포획하거나 마취해야 한다는 단점이 있었다. 또한 불곰의 경우, 얼룩말이나 표범, 기린처럼 개체별로 뚜렷한 무늬를 지닌 것도 아니어서 개체 구분에 어려움이 컸다. 게다가 불곰들은 겨울잠 바다이야기고래 에 대비해 여름철 먹이 섭취량을 급격하게 늘려 체중이 불어나기 때문에 구별이 더욱 쉽지 않다고 한다.
연구진은 먼저 해마다 맥닐리버 주립보호구역에 모여드는 불곰 150여마리를 모니터링해 사진 7만2940장을 취합했다. 이들은 2017년부터 2022년까지 6년 동안 매년 4개월(6~9월)을 보호구역에 머물며 다양한 날씨와 시간대, 그리고 여 야마토게임다운로드 러 자세와 각도로 곰들을 촬영했다. 불곰들은 면적이 면적 500㎢에 달하고 넓은 초지와 강, 폭포가 있는 이곳에서 매년 연어 사냥을 벌인다.
연구진은 2017년부터 2022년까지 6년 동안 매년 4개월(6~9월)을 보호구역에 머물며 다양한 날씨와 시간대, 그리고 여러 자세와 사이다릴게임 각도로 곰들을 촬영했다. 베스 로젠버그/커런트 바이올로지 제공
이들은 특히 곰의 외형에서 시간이 지나도 크게 변화하지 않는 부분에 주목했다. 주둥이 형태와 눈썹뼈의 각도, 귀의 위치 등이다. 눈썹뼈와 주둥이를 덮은 털은 비교적 얇고 지방층이 없기 때문에 체중 변화나 털갈이의 영향을 거의 받지 않기 때문이다. 여기에 각 개체가 서 있을 때 기울어진 각도, 정면·측면 모습 등 ‘자세 정보’를 통합했다. 이런 과정을 거쳐 다양한 연령대의 암수 불곰 109마리에 대한 이미지 데이터를 완성했다. 각 개체의 특징을 담은 일종의 ‘웅명사전’을 제작한 것이다.
연구진은 이렇게 만들어진 데이터베이스를 ‘포즈스윈’이라 이름 붙인 인공지능에 학습시켰다. 개체별 불곰을 인식할 뿐 아니라, 두세장의 곰 사진을 제시해 차이를 인지하도록 만들어 나중에는 이전에 입력하지 않은 ‘새로운 곰’도 구별할 수 있도록 개발했다. 그 결과, 포즈스윈은 같은 해에 찍힌 개체를 식별할 경우 83~86% 정확도를, 학습 데이터에 포함하지 않은 연도의 사진은 62~73%의 정확도를 보였다.
나아가 연구진은 포즈스윈을 이용해 인근의 다른 보호구역인 ‘카트마이 국립공원’에서 촬영된 곰들을 분석해 맥닐리버에서 관찰됐던 14마리 가운데 9마리가 그쪽으로 이동한 것을 확인할 수 있었다. 연구진은 “포즈스윈은 그동안 이미지만으로는 제대로 연구하기 힘들었던 개체 식별, 개체군 변동, 이동 양상 등을 모니터링할 수 있는 도구가 되어줄 것”이라며 “앞으로 불곰의 서식지 이동, 공간 이용 패턴, 개체 간 상호작용 등을 정량화하는 데에도 기여할 수 있을 것”이라 내다봤다.
김지숙 기자 suoop@hani.co.kr
몸에 아무런 무늬가 없는 동물을 구분하는 것은 연구자들에게 큰 과제다. 엇비슷한 갈색 털에 검은 눈·코·입을 지닌 불곰은 그 가운데서도 ‘식별 난이도’가 가장 높은 종에 속하는데, 이런 문제를 해결하기 위해 최근 연구자들이 물리적 표식을 붙이지 않고도 곰을 구별할 수 있는 인공지능(AI) 프로그램을 개발했다.
베스 로젠버그 미국 알래스카 퍼시픽대 박사와 스위스 로잔공과대 연구진은 해마다 여름 알래스카 황금성게임랜드 ‘맥닐리버 주립보호구역’을 찾는 불곰 150여마리의 사진 7만2900여장을 활용해 야생 불곰의 개체 식별에 도움이 될 수 있는 인공지능 프로그램 ‘포즈스윈’(Pose Swin)을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구를 담은 논문은 지난 2일(현지시각) 국제학술지 ‘커런트 바이올로지’에 실렸다.
그동안 과학자들은 동물의 고유한 이력, 이동 경로, 바다이야기게임기 행동 습성 등을 알아보기 위해 유전자를 채취하거나 목걸이·인식표 등을 부착하는 등의 방법을 사용해 왔다. 그러나 이런 방식은 비용이 높을 뿐 아니라 장치 부착 과정에서 동물을 포획하거나 마취해야 한다는 단점이 있었다. 또한 불곰의 경우, 얼룩말이나 표범, 기린처럼 개체별로 뚜렷한 무늬를 지닌 것도 아니어서 개체 구분에 어려움이 컸다. 게다가 불곰들은 겨울잠 바다이야기고래 에 대비해 여름철 먹이 섭취량을 급격하게 늘려 체중이 불어나기 때문에 구별이 더욱 쉽지 않다고 한다.
연구진은 먼저 해마다 맥닐리버 주립보호구역에 모여드는 불곰 150여마리를 모니터링해 사진 7만2940장을 취합했다. 이들은 2017년부터 2022년까지 6년 동안 매년 4개월(6~9월)을 보호구역에 머물며 다양한 날씨와 시간대, 그리고 여 야마토게임다운로드 러 자세와 각도로 곰들을 촬영했다. 불곰들은 면적이 면적 500㎢에 달하고 넓은 초지와 강, 폭포가 있는 이곳에서 매년 연어 사냥을 벌인다.
연구진은 2017년부터 2022년까지 6년 동안 매년 4개월(6~9월)을 보호구역에 머물며 다양한 날씨와 시간대, 그리고 여러 자세와 사이다릴게임 각도로 곰들을 촬영했다. 베스 로젠버그/커런트 바이올로지 제공
이들은 특히 곰의 외형에서 시간이 지나도 크게 변화하지 않는 부분에 주목했다. 주둥이 형태와 눈썹뼈의 각도, 귀의 위치 등이다. 눈썹뼈와 주둥이를 덮은 털은 비교적 얇고 지방층이 없기 때문에 체중 변화나 털갈이의 영향을 거의 받지 않기 때문이다. 여기에 각 개체가 서 있을 때 기울어진 각도, 정면·측면 모습 등 ‘자세 정보’를 통합했다. 이런 과정을 거쳐 다양한 연령대의 암수 불곰 109마리에 대한 이미지 데이터를 완성했다. 각 개체의 특징을 담은 일종의 ‘웅명사전’을 제작한 것이다.
연구진은 이렇게 만들어진 데이터베이스를 ‘포즈스윈’이라 이름 붙인 인공지능에 학습시켰다. 개체별 불곰을 인식할 뿐 아니라, 두세장의 곰 사진을 제시해 차이를 인지하도록 만들어 나중에는 이전에 입력하지 않은 ‘새로운 곰’도 구별할 수 있도록 개발했다. 그 결과, 포즈스윈은 같은 해에 찍힌 개체를 식별할 경우 83~86% 정확도를, 학습 데이터에 포함하지 않은 연도의 사진은 62~73%의 정확도를 보였다.
나아가 연구진은 포즈스윈을 이용해 인근의 다른 보호구역인 ‘카트마이 국립공원’에서 촬영된 곰들을 분석해 맥닐리버에서 관찰됐던 14마리 가운데 9마리가 그쪽으로 이동한 것을 확인할 수 있었다. 연구진은 “포즈스윈은 그동안 이미지만으로는 제대로 연구하기 힘들었던 개체 식별, 개체군 변동, 이동 양상 등을 모니터링할 수 있는 도구가 되어줄 것”이라며 “앞으로 불곰의 서식지 이동, 공간 이용 패턴, 개체 간 상호작용 등을 정량화하는 데에도 기여할 수 있을 것”이라 내다봤다.
김지숙 기자 suoop@hani.co.kr
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