[세종=뉴시스]임소현 기자 = 조사원이 손으로 적어온 철새 관찰 기록을 인공지능(AI)으로 수집·분석하는 기술 개발이 추진된다. 관찰 내용을 말하면 새의 종류와 마릿수 등을 자동으로 기록하고, 위치·시간 정보와 결합해 분포와 밀집도까지 분석하는 방식이다. 현장 기록의 디지털화를 넘어 철새 조사 자료를 체계적으로 축적하고 활용하는 기반을 마련한다는 취지다.

19일 관계당국 등에 따르면 기후에너지환경부 국립생물자원관은 'AI 기반 조사 데이터 구조화 및 분석 기술 개발' 사업에 본격 착수했다. 1억9900만원을 투입해 조류 현장 조사의 기록·분석 자동화를 추진한다는 계획이다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이다.

이번 사업은 수기 중심 조사와 비정형 자료 축적으로 생기는 한계를 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. 현재 모니터링 조사는 조사원이 현장에서 관찰 내용을 손으로 기록하는 방식으로 이뤄진다.

기록 과정에서 오류나 누락 가능성이 있고 축적된 자료도 일정한 형식으로 정리돼 있지 않아 종·관찰 구역·거리별 통계 산출과 위험 분석을 자동화하는 데 한계가 있다는 게 자원관의 설명이다.

이에 현장에서 관찰한 내용을 처음부터 분석 가능한 데이터로 바꾸는 체계를 개발한다. 조사원의 말을 단순히 문자로 옮기는 데 그치지 않고, 발화에 담긴 종·개체수·행동·거리 정보를 각각의 항목으로 구분해 저장하는 것이 핵심이다. 여러 관찰 내용을 이어 말해도 이를 나눠 개별 기록으로 생성하도록 한다.

이렇게 정리한 기록에 관찰 좌표를 결합하면 어느 구역에서 어떤 새가 얼마나 관찰됐는지 통계를 낼 수 있다. 공간을 일정한 격자로 나눠 구역별 현황을 산출하고, 종·행동·거리를 교차 분석하거나 시간에 따른 변화를 살펴보는 기능도 개발한다.

조사 자료를 쌓아두는 데서 나아가 지역과 시기별로 비교·분석할 수 있도록 활용도를 높이는 셈이다. 지리정보시스템(GIS)을 통해 조류의 공간 분포와 밀집도, 위험도를 지도에 표시하고 조건별 검색과 통계 분석을 연계하는 관리 화면도 구축한다.

현장 적용을 위한 과제는 야외 소음과 전문적인 조류 명칭을 얼마나 정확하게 인식하느냐다. 자원관은 소음 제거와 음성 전처리 기술을 적용하고 조류 이름과 행동 표현에 특화된 언어모델을 구축할 계획이다. 대형언어모델을 활용해 복합적인 발화에서 정보를 추출하고, 잘못 인식한 내용을 교차 검증·보정하는 체계도 마련한다.

통신이 끊기는 지역에서는 조사 내용을 임시 저장한 뒤 네트워크가 복구되면 동기화하도록 한다. 야외 조사 여건에 따라 자료 입력이 중단되거나 기록이 누락되는 상황에 대응하기 위한 기능이다.

수집 자료는 국가생물종목록의 종명과 표준화된 분류·코드를 적용해 기존 '한반도의 생물다양성' 내 철새정보시스템과 연계한다. 분석 결과를 기존 보고서 양식에 자동 반영하고 표와 그래프를 생성하는 기능도 개발해 현장 기록부터 자료 정리, 분석, 보고서 작성까지 연결할 계획이다.

실제 효과는 시범 운영을 통해 검증한다. 자원관은 기존 수기 방식과 비교해 음성인식과 데이터 구조화·분석의 정확도, 입력 시간 단축 효과 등을 정량적으로 평가할 예정이다.

사용자 평가를 반영해 성능을 개선하고 향후 다양한 현장 조사와 관측 자료에도 적용할 수 있는 기술 기반을 확보한다는 구상이다.


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