이번 연구의 수석 저자인 제프 클룬은 야생 동물 데이터를 더 정확하고, 방해받지 않으며, 비용 효율적으로 수집할 수 있다고 말했다. 그뿐만이 아니다. 이 기술을 야생 생물학, 생태학, 동물학, 보존 생물학, 동물 행동학 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 이런 변화는 인류가 야생 동물 및 다른 중요한 생태계를 연구하고 보존하는 능력을 향상시킬 것이다.
연구진은 스냅샷 세렝게티(Snapshot Serengeti)의 공개 데이터를 사용했다. 스냅샷 세렝게티는 탄자니아에서 사자, 표범 등 자연 서식지의 동물 사진을 수백만 장 단위로 모으는 대규모 카메라 트랩 프로젝트다.
과거에는 자원 봉사자들의 도움을 받아 수동으로 각 이미지에 라벨을 붙이고 분석해야 했다. 하지만 새로운 딥러닝 시스템은 48종의 동물이 어떤 장소에서 무엇을 하고 있었는지 밝혀낼 수 있다. 이 시스템은 8년 안에 300만 장의 이미지를 처리할 수 있을 전망이다.
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