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구글 TensorFlow, 뉴질랜드 멸종위기 조류 울음소리 자동 분류에 활용
핵심 발표
뉴질랜드 웰링턴 빅토리아 대학교 박사과정생 빅터 안톤(Victor Anton) 연구팀이 3년간 조류 보호구역 '질랜디아(Zealandia)' 50개 지점에서 수집한 수만 건의 조류 울음소리 녹음을 구글의 오픈소스 머신러닝 라이브러리 TensorFlow로 자동 분류했다.
세부 내용
연구팀은 히히(Hihi), 티에케(Tīeke), 카카리키(Kākāriki) 등 멸종위기종의 이동과 개체수를 파악하기 위해 녹음 데이터를 수집했지만, 어떤 소리가 어떤 새의 울음소리인지 수작업으로 구분할 인력과 방법이 없었다. 빅터 안톤은 "매우 가치 있는 데이터가 녹음 속에 갇혀 있었지만, 이를 풀어낼 인력도 실질적인 해결책도 없었다"고 밝혔다. 이에 연구팀은 TensorFlow를 활용해 방대한 오디오 데이터를 자동으로 처리하는 방식으로 전환했다.
왜 중요한가
멸종위기종 보호 활동에서는 개체가 어디에 있고 어떻게 이동하는지에 대한 신뢰할 수 있는 정보가 없으면 보호 노력을 어디에 집중해야 할지 판단하기 어렵다. 이번 사례는 오픈소스 머신러닝 도구가 비영리·연구 조직처럼 자원이 제한된 환경에서도 대규모 생태 데이터를 실질적인 의사결정 정보로 전환할 수 있음을 보여준다.
Google Blog (Technology/AI)
delayseconds · 2026.01.07