인공지능 AI, '독도 해양 생물' 식별한다

부산대와 수과원, AI로 독도 인근 어류 10종 자동 식별
YOLOv11 모델 적용, 평균 검출률 84.8% 달성
AI 기술로 수산자원 밀도 추정 등 정량적 조사 확대 계획
국내 수중 영상 분석 기술 수준 향상, 수산업 발전 기여 기대

국립수산과학원 전경. 사진=과학원 제공.

수중 이미지 특성을 고려한 색상과 채도, 명도, 채널 증강 효과 분석을 통한 어류 식별 성능 향상.

인공지능(AI)이 독도 주변 바다생물을 식별할 수 있는 기술이 개발됐다.

해양수산부 국립수산과학원은 부산대학교와 공동 연구를 통해 독도 인근 해역에서 서식하는 주요 어류 10종을 자동으로 식별하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 이 기술은 약 13만 건의 수중 영상 이미지를 활용해 41종의 어류에 대한 학습데이터를 구축하고, 객체 검출 모델 YOLOv11을 적용해 평균 검출률 84.8%의 높은 정확도를 달성했다.

수과원은 2014년부터 2024년까지 10년간 독도에서 촬영된 수중 영상을 AI 기술로 분석한 결과, 용치놀래기와 돌돔이 94.8퍼센트, 자리돔 93.7%, 말쥐치 92.6%, 놀래기 92.2%의 식별 정확도를 기록한 것으로 분석했다. 이는 수중 영상에서 어종을 육안으로 식별하는 작업의 제약을 극복하고 높은 정확도를 구현한 성과로 평가된다.

최용석 국립수산과학원장은 "AI 기반 어종 식별 기술을 바탕으로 향후에는 어종 식별뿐만 아니라 수산자원의 밀도 추정 등 정량적 조사에도 이 기술을 확대 적용할 계획"이라며 "다양한 수산자원 조사 분야에서 AI 수중 영상 분석 기술이 폭넓게 활용될 수 있도록 지속적으로 연구를 이어가겠다"고 말했다.

이번 연구는 국내 수중 영상 분석 기술의 수준을 한층 끌어올린 의미 있는 성과로, 향후 수산자원 관리와 보존에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
세종=이희택 기자 press2006@