물고기 다 자랐는지 인공지능이 알려준다 작성일 10-28 276 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HfBmwuaVTr"> <p dmcf-pid="Xjnt5eTNTw" dmcf-ptype="general"><strong>수과원, AI 활용한 성숙체장 추정 연구</strong></p> <p dmcf-pid="ZrA7UgZwCD" dmcf-ptype="general"><strong>판별 정확도 50% 향상·시간 30% 단축</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="5mczua5rvE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="국립수산과학원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/28/khan/20241028102622348nxgm.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="GrQWT4sdhm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/28/khan/20241028102622348nxgm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 국립수산과학원 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="1skq7N1mCk" dmcf-ptype="general">국립수산과학원은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 기계학습 기법을 활용해 물고기의 성숙체장을 신속·정확하게 파악하는 방법을 국제학술지 ‘피쉬즈’ 9월호에 게재했다고 28일 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="tixYy8OJyc" dmcf-ptype="general">기계학습은 방대한 자료를 분석해 미래를 예측하는 기술로 인간이 학습하는 방식을 모방해 스스로 정확도를 향상한다.</p> <p dmcf-pid="FnMGW6IiyA" dmcf-ptype="general">이번 연구에서는 장기간 축적한 참조기 생태 자료를 바탕으로 다양한 인공지능 기법을 활용해 참조기의 성숙단계(미숙-중숙-완숙)와 성숙체장을 추정했다.</p> <p dmcf-pid="3LRHYPCnvj" dmcf-ptype="general">성숙체장은 물고기의 생태학적 특성을 파악하는 중요한 기초자료이며, 수산자원관리 정책 중 하나인 포획금지체장을 설정하는 데 핵심적이고 과학적인 근거자료로 활용되고 있다.</p> <p dmcf-pid="0QVhIbkPCN" dmcf-ptype="general">기존 방법은 참조기의 성숙단계를 사람의 눈으로 직접 관찰하거나 조직판별을 통해 분석했기에 많은 시간과 인력이 필요했다. 반면 이번 연구에서는 체장, 체중, 성숙도, 어획 시기 등 대량의 데이터를 인공지능에 학습시켜 인공지능이 성숙단계를 독자적으로 판별하고, 성숙체장을 추정할 수 있도록 했다.</p> <p dmcf-pid="pxflCKEQla" dmcf-ptype="general">이는 판별 정확도를 높이고 분석시간도 크게 단축했다. 판별자의 주관적 기준이 배제돼 일관성 있고 신뢰도 높은 판별을 지속할 수 있게 됐다.</p> <p dmcf-pid="UM4Sh9Dxlg" dmcf-ptype="general">기존 방법에서는 성숙체장 14.2㎝를 기준으로 신뢰구간은 11.8~15.6㎝였다. 인공지능기법에서는 15.2㎝를 기준으로 신뢰구간 14.1~15.9㎝로 개선됐다. 신뢰구간의 상한과 하반의 범위가 3.8㎝에서 1.8㎝로 좁아졌다. 판별 과정이 생략돼 전체 측정 시간이 30% 단축됐다.</p> <p dmcf-pid="uU1gLHxpSo" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 인공지능을 활용해 성숙체장을 추정한 국내 첫 사례이다. 이 같은 방법은 다양한 어종에도 적용할 수 있어 수산자원관리에 크게 기여할 수 있을 것으로 수과원은 기대하고 있다.</p> <p dmcf-pid="7utaoXMUlL" dmcf-ptype="general">최용석 수과원장은 “수산분야에서도 인공지능 연구를 확대해 국제적으로 이 분야를 선도하는 연구기관이 되겠다”고 말했다.</p> <p dmcf-pid="z7FNgZRuTn" dmcf-ptype="general">권기정 기자 kwon@kyunghyang.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 경향신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 극내향 오연수, 생일날 유튜브 첫 도전!… 둘째 아들 적극 추천, ‘손지창 無❤️’ 10-28 다음 SKT, 삼성전자와 AI 5G 기지국 품질 관리 기술 개발 10-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
