국립공원 야생동물 17종 AI가 판별…영상 분석시간 99% 줄인다

무인센서카메라 영상 분석에 투입되는 시간을 기존 대비 99% 줄이고, 생물종과 서식지 보전 업무의 효율성을 높인다는 구상이다. 방대한 야생동물 관측 자료를 인력 중심으로 분석하던 방식에서 벗어나 AI 기반 자연자원 관리 체계로 전환하는 계기가 될 전망이다.

국립공원공단은 업무의 AI 전환사업의 하나로 야생동물 자동 동정 시스템인 ‘반달렌즈 AI’를 개발하고 현장 적용을 추진한다고 13일 밝혔다. 동정은 생물의 분류학적 위치와 종 정보를 확인하는 작업으로, 이번 시스템은 무인센서카메라에 촬영된 영상에서 동물 이미지를 추출하고 AI로 종을 판별하는 방식이다.

현재 전국 국립공원에는 무인센서카메라 1300여 대가 설치돼 있으며, 이를 통해 연간 평균 약 470만 건의 영상이 수집된다. 야생동물의 출현 여부와 분포, 서식지 이용 양상 등을 파악하는 데 활용되는 자료지만, 영상이 대량으로 축적되면서 이를 분석하는 데 상당한 인력과 시간이 필요했다.

공단에 따르면 기존 방식으로 영상 10만 건을 분석하는 데는 약 208일이 소요됐는데, 반달렌즈 AI를 적용하면 같은 분량을 분석하는 데 필요한 시간이 약 8시간으로 줄어든다. 분석 소요시간을 약 99% 단축할 수 있는 셈이다. 

연간 수백만 건에 달하는 관측 자료의 처리 부담을 줄이고, 확보한 인력을 현장 조사와 생태계 보전 등 전문 업무에 집중할 수 있을 것으로 공단은 기대하고 있다.

자동 판별 대상은 반달가슴곰, 여우, 산양, 수달, 담비, 삵, 하늘다람쥐, 고라니, 노루, 너구리, 멧돼지, 오소리, 족제비, 청설모, 다람쥐, 개, 고양이 등 포유류 17종이다. 공단은 이들 종에 대한 AI 자동 동정 정확도가 평균 90% 이상이라고 설명했다.

시스템은 영상에서 분석 대상을 선별한 뒤 종을 분류하는 단계로 구성된다. 먼저 동물과 사람, 차량, 배경 등을 구분하는 소프트웨어를 개발하고, 영상 속 포유류를 고화질 이미지로 추출하는 기능을 구축했다. 

이후 합성곱신경망(CNN)과 트랜스포머(Transformer) 등 AI 기술을 활용해 종 분류 모델을 학습하고 판별 시스템을 마련했다. CNN은 이미지 내 대상 탐지에, 트랜스포머는 종 동정에 활용됐다.

이번 사업은 영상 분석을 자동화하는 데만 그치지 않고, 전국 국립공원으로 활용 범위를 넓히는 데 초점을 맞추고 있다. 

공단은 2026년 10월까지 데이터 인프라와 플랫폼을 구축하고 전국 국립공원으로 확대하는 한편, 12월까지 모델을 고도화하고 관련 AI 모델을 공개할 계획이다. 사업은 2025년 1월부터 2026년 12월까지 진행된다.

특히 공단은 AI 모델과 소스코드를 허깅페이스(Hugging Face), 깃허브(GitHub) 등 공개 플랫폼에 공유해 국내외 연구기관과 관련 단체가 공동으로 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 

이를 통해 야생동물 영상 분석 기술의 활용 범위를 넓히고, 생태 조사와 연구에 필요한 데이터 처리 기반을 강화한다는 목표다.

다만 자동 동정 결과를 실제 생태계 관리에 활용하려면 종별 판별 정확도를 지속적으로 검증하고, 다양한 촬영 환경에서 발생할 수 있는 오분류를 줄이는 작업도 중요하다. 야간이나 악천후, 개체 일부만 촬영된 상황 등에서 확보한 영상의 품질과 조건이 다를 수 있는 만큼, 현장 데이터 축적과 모델 재학습을 통해 판별 성능을 지속적으로 개선할 필요가 있다.

주대영 국립공원공단 이사장은 “반달렌즈 AI 도입으로 국립공원 자연자원 및 서식지 관리의 업무자동화에 한층 더 다가섰다”며 “높아진 업무 효율성을 바탕으로 생물종 및 서식지 보전 업무의 전문성을 강화하고, AI 모델 공개를 통해 유관기관과 연구기관이 공동으로 활용할 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다.