벌집에 떨어진 죽은 진드기 숫자로 감염 정도 파악
꿀벌 이미지
스위스 로잔연방공과대(EPFL) 제공
벌의 개체수 감소는 살충제 같은 화학물질의 과다사용과 함께 지구온난화로 인한 해충 증가 등이 원인으로 꼽히고 있다. 특히 유럽에서는 ‘바로아 진드기’라는 해충이 벌집을 파괴해 벌의 장기적 생존을 위협하는 것으로 알려져 있다. 이 때문에 벌을 키우는 양봉가들은 바로아 진드기 침입을 감시해 막는 방법을 고민하고 있다.
과학자들이 바로아 진드기의 침입 상황을 정확히 파악해 꿀벌과 벌집을 보호할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.
스위스 로잔연방공과대(EPFL) 신호처리 제5연구실(LST5)은 지역 양봉가들과 함께 인공지능(AI)를 활용해 침입한 진드기의 숫자를 계산하는 애플리케이션(앱)을 개발했다.
양봉가들은 벌통 아래에 대놓은 나무판에 죽은 진드기 수를 세어 얼마나 감염됐는지를 파악하는데 이 방법은 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 진드기의 크기가 1㎜에 불과하고 나무판에 떨어져 있는 먼지나 오염물질들이 섞여 구분하기가 쉽지 않기 때문이다. 더군다나 벌집이 한 두개가 아니라 많은 벌집을 갖고 있는 경우는 이런 방법은 사실상 무용지물이라고 할 수 있다.
EPFL LST5 장 필립 티란 교수팀은 AI를 활용한 웹 기반 애플리케이션으로 진드기 숫자를 셀 수 있는 시스템을 만들었다.
벌을 키우는 사람들은 여전히 벌집 아래에 나무판을 대놓아야 하지만 예전처럼 일일이 육안으로 관찰해 진드기 숫자를 셀 필요가 없게 됐다. 그저 나무판을 찍어 온라인 사이트에 올리기만 하면 된다. 연구자들은 진드기를 구분해낼 수 있는 앱을 개발하기 위해 머신러닝 기법을 활용해 나무판 위에서 진드기와 다른 오염물질을 구분해 인식할 수 있도록 학습시켰다.
또 양봉가들이 보내준 사진들이 선명하지 않고 역광 상태에서 찍혀 이미지를 인식하기 쉽지 않다는 문제점을 연구진은 맞닥뜨렸다. 이를 위해 연구팀은 화질 선명도를 높이고 역광에서도 진드기만을 구분해 낼 수 있도록 컴퓨터를 학습시키는 한편 벌집마다 QR코드를 부여해 각 벌집마다 시간별, 장소별 죽은 진드기의 숫자, 현재 남아있을 것으로 예상되는 진드기 숫자, 다음 침투 장소 등을 예측할 수 있는 프로파일을 만들 수 있게 했다.
그 결과 앱은 죽은 진드기를 나무판에서 재빨리 인식하고 몇 초만에 벌집 하나 당 진드기가 몇 마리 죽었으며 그를 통해 얼마나 벌집에 남아있는지를 빠르게 인식할 수 있게 했다.
연구팀이 개발한 AI 시스템은 벌의 생존을 위협하는 진드기의 확산 정도 등을 손쉽게 전국단위로 파악할 수 있게 해준다.
티란 교수는 “지금까지는 진드기의 숫자를 정확히 알 수 없기 때문에 과도한 양의 살충제가 투입돼 벌들의 괴사를 부르는 등 문제가 심각했다”며 “이번 기술을 통해 벌과 벌집을 구할 수 있는 자료 확보는 물론 바로아 진드기의 확산 정도, 그리고 잠재적으로 진드기에 내성이 있는 벌을 찾는데도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.
유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
