인공지능으로 삵 개체를 구분하는 기술적 시도

멸종위기종 한국 야생 고양이 삵의 개체 식별은 보전 생태학에서 가장 까다로운 과제 중 하나다. 눈에 잘 띄지 않는 야행성 습성과 넓은 행동 반경 탓에, 기존의 관찰 기반 조사는 한계가 뚜렷했다. 최근에는 인공지능(AI) 과 딥러닝 영상 분석 기술을 활용해 삵의 무늬, 체형, 걸음걸이 등 세밀한 특징을 자동 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 글은 인공지능이 어떻게 삵 개체를 구분하고,
그 과정이 생태 보전의 새로운 전환점을 만들어내는지 살펴본다.

인공지능으로 삵 개체를 구분하는 기술적 시도

보이지 않는 한국 야생 고양이 삵을 읽는 기술

한국 야생 고양이 삵은 한국의 숲 속에 은밀히 살아가는 야생 고양이다. 밤이 되면 조용히 사냥에 나서지만, 낮에는 거의 모습을 드러내지 않는다. 이 때문에 과학자들이 삵의 개체 수나 행동을 파악하기란 결코 쉽지 않았다. 그러나 21세기에 들어, 과학자들은 새로운 눈을 갖게 되었다. 그것은 바로 카메라 트랩과 인공지능의 결합이다. 수천 대의 카메라가 포착한 수많은 야생 사진 속에서 인공지능은 인간이 구분하기 어려운 미세한 특징들을 찾아내며, 삵 한 마리 한 마리의 정체를 밝혀내고 있다. 이 기술은 단순한 감시가 아니다. AI 분석은 삵의 이동 경로, 사회적 행동, 번식 패턴 등을 파악하게 해 결국 멸종위기종 보호의 전략적 기반을 제공한다. 즉, 기술은 야생의 비밀을 푸는 새로운 언어가 되고 있는 것이다.

1. 한국 야생 고양이 삵은 카메라 트랩과 AI의 만남

기존의 야생동물 모니터링은 현장 연구자가 수작업으로 사진을 분류하고, 각 개체를 눈으로 식별하는 방식이었다. 그러나 삵처럼 무늬가 미묘하고 개체 간 차이가 적은 동물의 경우, 이 작업에는 막대한 시간과 인력이 필요했다.이에 연구진은 딥러닝 기반 이미지 분석 모델을 도입했다. 대표적으로 CNN을 활용해 삵의 털 무늬, 귀의 형태, 꼬리 길이, 걸음걸이 패턴 등을 학습시킨 것이다. 국립생태원과 일부 대학 연구팀은 약 10만 장의 카메라 트랩 이미지를 학습 데이터로 사용했다. AI는 수많은 이미지 속에서 삵의 특징을 스스로 학습하며, 사람보다 빠르고 정확하게 이 사진의 삵이 누구인지를 구분할 수 있게 되었다. 이 기술은 단순히 개체 식별에 그치지 않는다. AI가 분석한 데이터를 기반으로 삵의 이동 반경과 서식지 겹침 영역을 자동으로 시각화할 수 있다. 즉, 한 마리의 삵을 정확히 구분함으로써 삵 전체의 생태를 입체적으로 이해하는 길이 열리고 있는 것이다.

2. 한국 야생 고양이 삵은 무늬, 체형, 걸음걸이로 구분하는 AI 인식의 원리

한국 야생 고양이 삵 개체 구분의 핵심은 패턴 인식이다. 삵의 몸에는 사람의 지문처럼 고유한 반점 무늬(rosette pattern) 가 있다.
AI는 이 무늬를 이미지에서 추출해 개체를 식별한다. 특히 최근에는 단순히 무늬뿐 아니라 보행 분석 기술이 활용되고 있다. 이는 삵이 걷거나 뛰는 영상에서 다리의 각도, 꼬리의 흔들림, 척추의 곡률 변화 등을 분석하여 각 개체의 걸음 습관을 학습하는 방식이다.

또한 AI는 3차원 형태 인식 알고리즘을 통해 카메라 각도가 달라도 동일한 개체임을 판별할 수 있다. 이는 다양한 환경(눈, 비, 안개, 조명 변화 등)에서도 정확도를 유지하게 하는 핵심 기술이다. 이처럼 인공지능은 단순한 시각적 정보가 아닌, 삵의 동적 생태적 특징을 이해함으로써 생물 개체 인식의 새로운 기준을 만들어내고 있다.

3. 데이터의 축적과 생태학적 가치

AI 기반 삵 식별 기술의 또 다른 강점은 시간이 지날수록 정확도가 계속 향상되는 자기 학습 능력이다. 초기에는 잘못된 식별(오인식)이 자주 발생했지만, AI는 연구진의 검증 피드백을 통해 스스로 학습 정확도를 높여왔다. 현재 일부 프로젝트에서는 개체 식별 정확도가 95% 이상에 달한다. 이렇게 축적된 데이터는 단순히 개체 수를 세는 데 그치지 않는다. 삵이 어떤 계절에 어디서 더 자주 출현하는지, 어떤 개체가 번식에 참여하는지, 심지어 서로의 행동 반경이 겹치는지까지 추적이 가능하다. 이 데이터는 삵의 사회 구조와 행동 생태를 이해하는 데 결정적인 기여를 한다. 또한 동일한 기술은 담비, 오소리, 수달 등 다른 멸종위기종의 모니터링에도 확장될 수 있다. 결국 인공지능은 야생동물 보전 연구의 ‘데이터 생태계’를 구축하며,과학적 근거에 기반한 정책 수립을 가능하게 하고 있다.

4. 한국 야생 고양이 삵은  AI 생태 연구의 한계와 기술적 과제

하지만 인공지능 기술이 완벽한 것은 아니다.
첫째, 데이터 불균형(data imbalance) 문제가 존재한다.
삵의 사진은 대부분 낮은 해상도, 불규칙한 조명, 부분적으로 가려진 형태로 찍히기 때문에 AI가 오인식할 가능성이 높다.

둘째, 서식지마다 삵의 외형 차이가 존재한다.
예를 들어 한반도 남부와 북부의 삵은 털색과 무늬 패턴이 미세하게 다르기 때문에 지역별 데이터 보정이 필요하다.

셋째, AI 분석에는 막대한 연산 자원과 전력이 필요하다.
이는 장기적인 생태 모니터링 시스템 구축에 비용 부담으로 작용한다.

따라서 연구자들은 엣지 컴퓨팅(edge computing) 과 경량화된 AI 모델(lightweight neural network) 을 개발하여
현장에서도 실시간 분석이 가능한 시스템을 구축하고자 노력하고 있다.

즉, 기술의 진보는 단순히 인식 정확도 향상만이 아니라, 현장 친화적 생태 연구 인프라를 만드는 방향으로 나아가고 있다.

5. 인간과 기술, 그리고 생태 보전의 새로운 협력

AI를 이용한 한국 야생 고양이 삵 개체 인식은 단순한 연구 도구가 아니라 인간과 자연의 협력 체계를 상징한다. 기술이 자연을 지배하는 것이 아니라, 자연을 더 깊이 이해하고 보호하기 위한 언어로 기능하기 시작한 것이다. 국립공원관리공단과 국립생태원은 AI 시스템을 이용해 수집한 자료를 정부, 시민단체, 지역사회와 공유하며 삵 보호 정책의 기초 데이터로 활용하고 있다. 또한 시민들이 직접 카메라 트랩 데이터를 제공하거나, AI 분석 결과를 검증하는 시민 과학 플랫폼도 시범 운영 중이다. 이러한 협력 구조는 인공지능이 인간의 도구를 넘어, 생태 보전의 공동 주체로 진화하고 있음을 보여준다.

기술이 자연을 이해하는 방식

한국 야생 고양이 삵은 여전히 숲의 그늘 속에서 살아간다. 그러나 그들의 존재는 이제 인공지능의 눈을 통해 더욱 선명하게 드러나고 있다. AI는 우리가 볼 수 없던 어둠 속의 흔적을 기록하고, 그 기록을 과학으로 변환한다. 이 기술은 삵을 단순히 보호해야 할 동물로 보는 것이 아니라, 함께 관찰하고 이해해야 할 생명으로 인식하게 만든다. AI의 목적은 자연을 대체하는 것이 아니라, 자연의 언어를 더 정확히 해석하는 것이다. 그리고 그 해석이 쌓일수록, 우리는 인간과 야생이 공존할 수 있는 길을 더 명확히 찾게 된다. 삵을 인식하는 인공지능의 눈은 결국, 우리 모두가 잃어버렸던 ‘자연을 보는 감각’을 회복시키는 기술이다.