생물 종류를 분류는 왜 하는거죠?

생물의 특성과 생물 다양성의 이해 및 체계화, 생물의 진화계통의 이해 , 그리고 이를 바탕으로 우리가 살아가는 자연 생태계의 안정성이나 생태학적 상호작용 등에 대한 연구 등이 있을 것 같습니다. 그런 연구의 결과는 생물자원 관리, 보호, 농업이나 환경, 산업 등에 필요한 응용을 위한 기술 개발 등에 활용될 것이구요. 

새의 종 분류는 어떻게 되나요?

중/고등학교 때 배운 '계-문-(아문)-강-목-과-속-종'의 생물 분류 체계가 혹시 기억나시나요? 새는 생물학적 분류체계로는 '동물계 -> 척삭동물문 -> 척추동물아문 -> 조강' 에 해당됩니다. 이 하부에는 '목-(아목)-과-속-종'의 세부 분류들이 존재합니다. 예를 들어 참새의 경우는 '참새목>참새과>참새속>참새'가 되는 것이죠.

새의 종류를 분류하는 방식에는 어떤 것이 있나요?

새의 종류를 분류하는 기술은 크게 형태학적 방법과 분자생물학적 방법이 있습니다. 전자는 외형적 특징을 기반으로, 후자는 새의 DNA를 분석하여 분류합니다. 이외에도 생리학적 분류, 행동학적 분류 방식도 있다고 합니다.

최근에는 인공지능을 이용해 이미지나 소리 등의 속성을 이용해서 분류하기도 합니다. 위에서 언급한 것 가운데 주로 형태학적인 측면을 다루는 것인데요... 수없이 많은 새 사진과 새의 울음소리를 데이터화해서 학습해서 분류하는 것입니다. 과거에는 이런 것들을 전문으로 연구하는 연구원들에 의해 동정(identification)이 이뤄졌지만 현재는 이런 기술들이 보완적인 수단으로 활용되고 있습니다. 분류학에 대한 전문적인 내용을 얘기하는 것은 아니니 이 정도로 대충 정리하겠습니다. 

새와 관련된 정보는 어디에서 얻을 수 있나요?

최근에는 정말 많은 정보들이 있습니다. 각종 서적들도 많이 나와 있죠. '한국의새 생태와 문화 (지오북)', '한반도의 새: 세밀화로 보는 야생조류 540종(한길사)'와 같은 책과 '우리 새소리 백가지 (현암사)'등과 같이 실제 소리를 담은 CD와 함께 제공되는 도감류의 책들이 다수 있습니다. '백가지' 시리즈의 하나라 제목이 이렇게 되어 있긴 하지만 실제로 담겨있는 소리는 100가지는 아닙니다. 하지만 담겨있는 새 소리는 눈 감고 들어보면 너무 좋습니다. (그러고보니 두 책 다 한 분이 쓰신 거네요... PPL 의도는 없습니다 ^^;) 이외에도 위키백과에서는 새 종 분류에 따라 세부 링크를 타고 하나씩 공부할 수도 있습니다. 

최근에는 유튜브가 인기를 끌면서 탐조나 새 생태를 관찰하는 유튜버들이 다수 등장했습니다. 예를 들어 새덕후 (Korean Birder)를 운영 중인 김어진씨 같은 분이죠. 개인의 지적 호기심이나 관심이라면 그 영상들을 보면서 이해를 넓혀가셔도 좋을 것 같습니다. 물론 전문적인 지식을 위해서는 별도의 공부를 하셔야겠지만요...

새의 종(Species)과 관련된 재미난 이야기나 기록이 있으면 알려주세요.

위키백과를 보면 '새 또는 조류는 백악기 대멸종에서 살아남은 수각류 공룡을 의미한다' 라고 되어 있습니다. 새가 공룡? 네, 현재의 연구 결과는 그런 것 같습니다. 그동안의 연구 결과는 '새와 공룡은 다른 종' → '새는 공룡과 같은 종이고 진화한 것' → '새는 대멸종에서 살아남은 공룡 그 자체'로 변천되고 있는 것 같습니다. 물론 다른 의견들도 있습니다. 상세한 내용은 다음 링크를 참고하시기 바랍니다.  (링크, 링크)

그리고, 전세계에는 약 10,000여종 500억 마리 가량의 새가 있다고 합니다. 이 가운데 단일 종으로 10억마리 이상이 되는 것들로는 참새, 찌르레기, 제비, 갈매기 등이 있답니다. 종이야 발견된 것을 기반으로 할 수 있다지만, 마리 수까지 파악하는 것을 어떻게 진행하는지는 모르지만 조사가 가능하다는 것이 놀랍습니다. (기사)

예전에는 많이 보이던 새들이 최근 보기 힘들어졌어요.

그렇습니다. 인삿말에서 제 경험으로 제비 얘기를 했었지만 비단 그 종만 그런 것은 아닙니다. 기후나 자연환경 변화, 개발로 인한 서식지 파괴 등 다양한 원인으로 인해 사라지는 조류들이 계속 나타나고 있죠. 그래서 이들 중 일부는 멸종위기 야생동물로 보호하고 있습니다.

국내 조류 가운데 멸종 위기종으로 지정된 새들은 다음과 같습니다. 낯익은 새도 많이 있죠?

• 1급 : 검독수리, 고니, 넓적부리도요, 노랑부리백로, 느시, 두루미, 먹황새, 뿔제비갈매기, 저어새, 참수리, 청다리도요사촌, 크낙새, 호사비오리, 흑고니, 황새, 흰꼬리수리
• 2급 : 개리,검은머리갈매기,검은머리물떼새,검은머리촉새,검은목두루미,고대갈매기,긴꼬리딱새,긴점박이올빼미,까막딱다구리,노랑부리저어새,독수리,따오기,뜸부기,매,무당새,물수리,벌매,붉은가슴흰죽지,붉은배새매,붉은어깨도요,붉은해오라기,뿔쇠오리,뿔종다리,새매,새호리기,섬개개비,솔개,쇠검은머리쑥새,쇠제비갈매기,수리부엉이,시베리아흰두루미,알락개구리매,알락꼬리마도요,양비둘기,올빼미,재두루미,잿빛개구리매,조롱이,참매,청호반새,큰고니,큰기러기,큰덤불해오라기,큰뒷부리도요,큰말똥가리,팔색조,항라머리검독수리,흑기러기,흑두루미,흑비둘기,흰목물떼새,흰이마기러기,흰죽지수리

새의 종류를 인공지능으로 분류하는 사례를 소개해 주세요. 

새 이미지를 이용한 분류 

CNN, Transformer 기반 이미지 분류 기법을 이용해서 새의 종을 구분하는 사례는 많아서 대표적인 예시 일부만 소개하겠습니다. 

• Image-Based Bird Species Identification Using Machine Learning | Python Final Year IEEE Project 2023 (영상)
• What Bird is That?  (깃헙, 데모)
  ImageNet 데이터셋에서 사전 훈련된 EffcientNetB4을 전이학습을 이용해 특징 추출 및 미세조정을 해서 만든 것으로 BIRDS 525 SPECIES- IMAGE CLASSIFICATION ㄷ데이터셋에서 97% 정확도를 제공합니다. 

새 소리를 이용한 분류 

구글의 생체음향학팀의 소개한 '새소리 구분 및 분류' 기술이 있습니다. 구글에서는 이와 관련된 기술을 논문이나 연구보고서 형태로 꾸준히 공개해 오고 있습니다. 아래 두 논문은 야생에서 여러 새의 소리가 혼합되어 있는 오디오 멜 스펙트로그램에서 각 새의 종류 별 소리를 분리해내어 종 분류를 더 정확하게 할 수 있는 기술을 설명하고 있습니다. 

• Improving Bird Classification with Unsupervised Sound Separation (2022)
• Separating Birdsong in the Wild for Classification (2022)

• BIRD SOUND CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING | ANN | LSTM | PYTHON (영상)

• 한반도의 생물 다양성 (국립생물자원관)
• 한국의 야생 새 목록 (위키백과)
• 공룡과 새의 관계 (과신대 칼럼, 2023.5)
• 공룡이 멸종하지 않았다는 매우 과학적인 증거! (과학드림, 2019.3)
• 공룡은 새인가 파충류인가 (슈카월드, 2022.3) 
• 새덕후 Korean Birder (유튜브 채널)
• “기후변화와 생물다양성, AI로 분석하고 대응한다” 최종 선정된 시민과학자와 만난 SK하이닉스 (SK하이닉스, 2023.1)
• 코넬 조류학 연구소의 BirdNET (코넬 조류학연구소,깃헙, 소개)
• Use Sound and Machine Learning to Identify Birds with a Raspberry Pi - BirdNET-Pi (Core Electronics, 2022.5) (사이트, 깃헙)
  BirdNet을 라즈베리파이를 이용해서 구현한 코드와 소개 영상 등입니다. 
• [미래고속도로 알아보공] AI 기반 생태통로 모니터링 시스템 (한국도로공사, 2023.2)
• 데이터셋) 200 Bird Species with 11,788 Images (Kaggle)
• 데이터셋) BIRDS 525 SPECIES- IMAGE CLASSIFICATION (Kaggle)
• Caltech UCSD Birds 200 Classification using Deep Learning with PyTorch (DEBUGGER CAFE, 2023.2)
• BirdCLEF 2023 :Identify bird calls in soundscapes (Kaggle, 2023)
• Bird by Bird using Deep Learning (미디엄, 깃헙, 2021.1)
• 지구상에 조류는 몇 마리나 살고 있을까? (동영상) (theSciencePlus. 2021.5)

• 다수의 언론사, 초거대 언어모델 학습을 위한 데이터 사용 불가 방침 천명
  언론사들이 작성한 수많은 기사 컨텐츠가 초거대언어모델에서 학습데이터로 활용되고 있을 것으로 예상되며 일부에서는 공공연하게 인정한 바도 있습니다. 이 때문에 본격적으로 데이터에 대한 저작권 문제가 수면 위로 떠 올랐습니다. AI는 데이터를 먹고 사는데 먹고 살 데이터를 공급해 온 쪽에서 일종의 브레이크를 건 셈입니다. 기술의 발전과 데이터 소유자 혹은 크리에이터의 권리 사이에서 연관된 기업, 기관, 국가가 어떤 타협점을 찾아갈지가 궁금해집니다. 쉬운 문제가 아니라서요. 관련 기사들을 몇 가지 나열해 봅니다. 
  
  • 허락 없이 AI 학습에 사용한 데이터...'저작권' 문제 현안 부각 (Ai타임스, 2023.7)
  • "AI 학습 금지합니다"…데이터 저작권 논란 확산 (한국경제, 2023.8)
  • 네이버 대표, AI 공짜학습 논란에 "뉴스사용료 논의단계 아냐" (연합뉴스, 2023.8)

• AI 모델을 개발하고 학습 후 서비스를 위한 성능(Accuracy)은 달성했는데, 정작  최적화 엔지니어가 없어서 어플리케이션, 서비스로의 배포를 위한 실행최적화를 못하고 있어요!
• AI 서비스를 이미 제공하고 있지만, 비싼 클라우드 GPU 서버 인스턴스 사용료가 부담이 되네요. 흠... 경비를 절감할 수 있는 방안이 없을까?
• 서비스에 적합한 공개 SOTA 모델이 있지만 그대로 가져다 쓰기에는 우리 쪽 어플리케이션에 접목하기도 어렵고 운영 비용도 많이 들 것 같은데 어쩌지?
• 서비스에 사용되는 AI 모델을 통합적으로 관리, 배포, 모니터링을 하고 싶은데 그렇다고 비싸고 너무 복잡한 솔루션을 쓸 수는 없고 어쩌지?
• 비즈니스 도메인 기업이긴 한데 자체로 인공지능을 적용하기에는 기술적인 난이도도 있고... 어디 함께 공동 솔루션을 개발할 곳은 없을까?