[정보통신신문=최아름기자]

IT장비·컴퓨팅 전문기업 에스엠시스템즈가 최근 현장 기반 꿀벌 질병 데이터셋을 성공적으로 구축했다.

꿀벌의 감소는 인류의 생존에 심각한 영향을 미치고 있다.

꿀벌은 100대 농작물 중 75%의 수분 작용에 영향을 미치고 있으며, 꿀벌이 식량 재배에 기여하는 경제적 가치는 373조원으로 추산된다.

농약과 바이러스, 기후변화로 인한 먹이 부족 등으로 인해 꿀벌 개체수는 급감 중이다.

이에 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 중 꿀벌 질병 데이터 이미지 구축 사업을 제안요청서(RFP)에 포함시켰다.

에스엠시스템즈는 대한꿀벌수의사회, 한국양봉농협과 꿀병 질병 관련 데이터 현황을 확인하고 실제 양봉 현장을 방문해 양봉주들과 인터뷰 및 양봉 농장 실사를 통해 사업 추진 가능성을 타진했다.

컨소시엄의 조사 결과, 그간의 벌통 내부 질병 데이터는 실제 현장에서 얻은 것이 아니었고, 실험실 환경에서 배양해 얻은 이미지들뿐이었다. 이러한 이미지들은 실제 벌통 내부의 복잡한 환경을 반영하지 못하고, 질병 진단에 필수적인 다양한 변수들을 포함시킬 수도 없었다.

또한 △급성마비증 등 영상에서의 행동으로만 확인 가능한 질병 △유럽부저병 등 벌방과 벌집 출입구에서만 확인 가능한 질병 △바로아응애 등 크게 촬영해야 확인 가능한 질병 등이 있음을 확인했다.

이에 더해 꿀벌 질병은 이미지만이 아닌 냄새와 형태, 반응, 전문검사 등이 병행돼야 질병을 확정할 수 있음도 확인했다. 또한 벌통 내외부의 온습도, 이산화탄소량 등이 질병 확산에 영향을 미친다는 것도 알게 됐다.

컨소시엄은 데이터 구축 방향 결정 및 카메라 구조물 디자인, 영상과 메타데이터를 이용해 시계열로 구분해낼 수 있는 병종과 규모를 선택한 뒤 제안 작업을 시작했다.

꿀벌 이미지 31만2000장을 수집하고 온습도, 이산화탄소, 조도 센서를 통한 벌통 내부 환경도 메타 데이터로 수집하기로 했다.

이어 비전인, 호서대학교산학협력단, 대한꿀벌수의사회 및 한국양봉농협을 컨소시엄으로 구성해, 경쟁을 통해 사업자로 선정됐다.

선정 이후 과제조정위원회를 통해 △부저병 △기생충 △석고병 △날개불구바이러스감염증 등 데이터 수집기간(7~9월)에 확실히 취득 가능한 질병 4종과 정상 이미지만 수집하는 것으로 상황을 반영해 계획을 축소 수정하기도 했다.

또한 인공지능 학습 시각에서 특징이 분명한 이미지를 추출하는 정제 작업을 꿀벌수의사와 3회에 걸쳐 실시해 원천데이터의 품질을 확보했다.

최초 데이터 취득 시에는 수의사들이 이미지 분류작업을 진행했고, 이를 크라우드워커가 라벨링하고 검수하는 절차를 거쳐 학습용 데이터가 완성됐다.

에스엠시스템즈와 크라우드워커 플랫폼 전문기업 베네솔루션은 짧은 사업 기간에 맞춰 정제, 라벨링, 검수를 포함한 워커 운영 플랫폼을 단시간 내에 구축 개발해 전체 가공 절차를 정확하게 진행할 수 있도록 했고, 이를 기반으로 라벨러 임금 정산 또한 투명하게 정산할 수 있도록 하나의 환경으로 구현했다.

꿀벌 질병 데이터는 사업 참여 전 테스트 검증, 사업 초기 원사이클 검증, 최종 검증 과정을 통해 구축 품질에 대해 평가했다. 특히, 최종 검증 시 의미정확성 95.8%, 구문정확성 100% 등의 평가를 받아 ”학습용으로 충분히 사용될 수 있음“이라는 평가를 받았다.

이번 사업을 총괄한 한수연 PM은 ”벌통 내 질병 진단에 관련된 현장 이미지 데이터가 전무한 상황에서 획기적인 전환점을 마련하는 데이터를 구축했다“고 의의를 밝히며 ”벌통 내 질병 이미지에 기반한 인공지능 데이터는 꿀벌 질병 관련 애플리케이션 등의 서비스 개발에 활용돼 양봉 산업에 실질적인 변화를 가져올 것이다. 꿀벌 질병의 조기 발견과 대응에 필요한 정보를 제공하며, 꿀벌 및 벌통 관리를 효율적으로 만드는 데 계기를 마련할 것“이라고 덧붙였다.

이번에 구축된 데이터는 NIA의 최종 점검 이후, 올해 상반기 말에 ‘AI허브’를 통해 공개될 예정이다.

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