교토대학과 옥스퍼드대학 연구팀은 인공지능을 이용해서 야생 침팬지의 얼굴을 식별하고, 행동을 분석하는 데 성공했다고 발표했다.

이를 통해서 야생 동물 연구와 보호를 위한 비디오 영상 분석에 걸리는 시간과 자원을 크게 줄일 수 있을 것으로 전망된다.

연구 결과는 지난 4일 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 저널에 게재되었다.

딥러닝을 활용한 침팬지 안면인식 소프트웨어 개발

서아프리카 기니의 보수(Bossou)에 있는 교토대학 ‘영장류 연구소(Primate Research Institute, PRI)’는 1976년부터 야생 침팬지의 행동을 관찰해왔다. 그동안 연구자들은 수작업으로 개체를 식별해서 연구했지만 수십 년간 축적된 방대한 비디오 자료를 분석하는 것은 매우 어려운 일이었다.

이에 PRI는 옥스퍼드대학 ‘영장류 모델 연구실(Primate Models Lab, PML)’과 함께 딥러닝을 활용한 AI ‘패턴 인식’ 소프트웨어를 개발, 비디오에 나오는 침팬지의 얼굴과 표정을 분석하기 시작했다.

연구 대상이 된 침팬지 무리의 비디오 자료는 1999년부터 2012년까지 14년간 기록된 것이다. 자료에 등장하는 개체 수는 갓 태어난 침팬지부터 57세의 침팬지 등을 포함하여 모두 23마리로, 그중 3마리는 관찰 기간 동안 탄생했다.

인공지능은 총 50시간 분량의 비디오에서 약 1000만 장의 얼굴 이미지를 추출하여 학습했고, 침팬지 개체들을 92.5%의 정확도로 구별해냈다. 성별 인식의 경우에는 정확도가 96.2%에 이른다.

PRI의 마쓰자와 테츠로(松澤 哲郎) 교수는 교토신문과의 인터뷰에서 “무엇을 분석하는가에 대한 설정은 인간 연구자가 해야 한다. 하지만 AI를 사용하면 얼굴뿐만 아니라 몸짓이나 음성까지 분석 영역을 더욱 넓힐 수 있다”라고 밝혔다.

장기간 관찰 기록을 쉽게 분석할 수 있어

PML의 댄 스코필드(Dan Schofield) 연구원은 “수십 년 동안 복잡한 사회생활을 하면서 살아가는 침팬지의 경우, 현장에서 단기간 관찰하는 것으로는 많은 것을 알 수 없다. 그보다 장기간에 걸친 비디오 기록을 분석하려면 인공지능의 도움이 필요하다. 예를 들어 침팬지 무리가 여러 세대에 걸쳐 어떻게 변화하는지 관찰하는 것도 가능해진다”라고 말했다.

연구의 공동 저자인 아르샤 나그라니(Arsha Nagrani) 연구원은 “비디오 기록을 분석하기 위해서 최첨단 신경망 기술을 사용했다. 이 방법을 수동 분석이나 사전 처리가 제한된 비디오 자료에 적용하면 시간과 자원을 절약할 수 있다”라며 이전에 개발된 영장류 얼굴 인식 소프트웨어와는 다르다고 강조했다.

침팬지 무리의 사회관계망 변화를 파악해

연구팀은 장기간 이어진 비디오 기록에서 야생 침팬지의 얼굴 탐지, 추적 및 인식을 위해 완전 자동화된 파이프라인을 제공하는 심층적인 ‘컨볼루션 신경망(Convolutional neural network, CNN)’ 접근 방식을 제시했다.

그러한 파이프라인을 사용하면 개별 침팬지들이 성장하는 과정을 계속 추적할 수 있고, 무리 내에서 어떤 역할을 맡고 있는지 알아낼 수도 있다. 이것을 무리 전체로 확장하면 사회관계망 지도가 완성된다.

이외에도 각 개체 간의 친밀도 파악이 가능하다. 연구에서는 실험 대상 개체끼리 얼마나 같이 지내는 시간이 많은지 확인한 결과, 암컷 침팬지 두 마리는 각자 새끼를 잃고 나이가 들어감에 따라 함께 행동하는 경향이 강해진 것으로 나타났다.

다른 영장류 종에도 적용 가능

이 기술은 다양한 종을 연구하는 데 사용할 수 있다. 현재는 침팬지에 중점을 뒀지만, 새로운 소프트웨어는 여우원숭이, 오랑우탄, 고릴라 등의 다른 영장류 종에도 적용할 수 있다. 또한, 야생 동물 연구의 다양한 문제를 해결하기 위해 이러한 AI 시스템의 도입을 유도할 것으로 기대된다.

나그라니 연구원은 “우리 연구팀이 개발한 모든 소프트웨어는 오픈 소스로 제공된다. 이러한 조치가 전 세계 다른 지역의 연구자들이 관찰하고 있는 고유한 동물 데이터에 동일한 최첨단 기술을 적용하는 데 도움이 되길 희망한다”라고 소감을 밝혔다.