딥러닝 기반 생물 종 이미지 검색 모델을 개발하기 위해서 쌍령근린공원에 우점하고 있는 식물, 포유류, 조류를 대상으로 영상 데이터를 수집하였다. 영상 데이터는 쌍령근린공원에서 직접 수집하였으며 필요한 경우 생물 이미지 데이터베이스에서 수집해 최종 데이터베이스를 구축했다. 이미지에 존재하는 생물을 객체로 지정하고 이를 이용해 딥러닝 모델을 학습시켰다. 딥러닝 모델 중 이미지 내 객체를 실시간으로 탐지하고 분류할 수 있는 객체 인식 모델을 사용하였다. 개발된 모델은 이미지 내 여러 개체의 생물을 모두 판별할 수 있도록 기능을 구현하였다. 학습된 딥러닝 모델은 약 95%의 정확도를 나타냈다.

딥러닝 기반 조류 울음소리 검색 모델을 개발하기 위해 쌍령근린공원에 우점하고 있는 조류를 대상으로 울음소리 데이터를 수집하였다. 울음소리 데이터는 쌍령근린공원 현장에서 직접 수집하였으며 필요한 경우 조류 울음소리 데이터베이스에서 수집해 최종 데이터베이스를 구축했다. 수집된 울음소리 데이터는 음성 정보를 이미지로 변환하여 딥러닝 모델 학습에 이용했다. 딥러닝 모델 중 조류 울음소리에 분석에 최적화된 모델을 이용했다. 학습된 모델은 약 99%의 정확도를 나타냈다.

쌍령근린공원 애플리케이션 주요 기능으로는 메인 화면, 기상 정보, 동.식물 검색, 지역 예술 정보, 마이페이지로 구성하여 개발하였다. 기상 정보는 공간정보 오픈 플랫폼 연계를 통해 표출하였으며 지도에 표출되는 서식 생물 및 역사 정보는 아이콘으로 시각화하여 사용자가 편리하게 정보를 확인할 수 있도록 구현하였다. 메인 화면 중 종 특성 목록은 쌍령근린공원에 서식하는 다양한 생물의 정보 (종 정보, 생태 정보 등)를 제공할 수 있게 구현하였다. 마지막으로 딥러닝 기반 생물 종 검색 모듈을 구현하여 활용할 수 있도록 개발하였다.

활용방안

본 사업은 국내 공원·녹지 서비스 분야에서 빅데이터와 인공지능을 활용한 첫 사례로 생태 빅데이터를 활용한 인공지능 기반 지능형 플랫폼 구축에 모범사례로 자리매김할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 시민들에게 생태체험, 교육 프로그램 등 생태계서비스를 제공할 수 있으며, 시민과학자 양성의 기반이 될 수 있다. 또한, 이용객들에게 지역의 우수한 역사, 도자기 문화 및 전통 예술 정보를 홍보할 수 있으며, 다양한 테마의 탐방로 등 관광 콘텐츠를 개발 및 홍보하여 이용객 수를 증가시켜 지역사회 발전에 기여할 수 있을 것이다. 더 나아가서, 쌍령근린공원이 위치한 마름산의 수목 관리, 병해충 방제, 탄소흡수량 변화 등의 모니터링을 통해 생물다양성 보전에 활용 가능할 것으로 기대된다.