싱가포르, AI로 상어 지느러미 불법 거래 잡는다
아시아 최초 AI 기반 지느러미 식별 앱 'Fin Finder' 출시…DNA 검사 1주일을 수 초로 단축
- •싱가포르 NParks·마이크로소프트·국제보전협회가 아시아 최초 AI 지느러미 식별 앱 'Fin Finder'를 출시했다.
- •기존 DNA 검사 방식은 최대 1주일이 걸렸지만, AI 앱은 1만 5,000장 이상의 이미지 DB로 수 초 내 식별이 가능하다.
- •2012~2020년 싱가포르 국경을 통과한 CITES 등재 지느러미는 16만 킬로그램 이상으로, AI 기술이 불법 거래 단속의 게임 체인저가 될 전망이다.
수 초 만에 불법 거래 상어 지느러미 판별
싱가포르 국립공원청(NParks)과 마이크로소프트(Microso), 국제보전협회(Conservation International)가 공동 개발한 인공지능(AI) 기반 모바일 앱 'Fin Finder'가 2022년 6월 8일 공식 출시됐다. 아시아 최초로 AI를 활용해 상어·가오리(ray) 지느러미를 육안으로 식별하는 이 앱은 마이크로소프트 애저(Microso Azure) 클라우드 위에서 구동되며, 1만 5,000장 이상의 지느러미 이미지 데이터베이스와 AI 알고리즘을 통해 현장에서 수 초 내 종(species) 식별이 가능하다. 개발은 싱가포르 기반 팀이 주도했으며, 마이크로소프트의 'AI for Earth' 프로그램이 지원했다.
왜 지금, 왜 싱가포르인가
상어와 가오리는 전 세계적으로 급격한 개체수 감소를 겪고 있다. 멸종위기야생동식물국제거래협약(CITES·사이테스) 부속서 Ⅱ에는 전 세계 약 1,000종의 상어·가오리 중 30종 이상이 규제 대상 교역종으로 등재돼 있다. 그러나 현실에서의 단속은 느리고 비효율적이었다.
아시아의 주요 무역 허브인 싱가포르는 불법 야생동물 거래 경유지로도 지목돼 왔다. 국제 해양 생태계 보호와 통관 단속 효율화라는 두 가지 과제를 동시에 안고 있는 싱가포르 당국이 AI 기술로 답을 찾은 셈이다.
DNA 검사 vs. AI 식별: 무엇이 달라졌나
| 항목 | 기존 방식 (DNA 검사) | Fin Finder (AI 식별) | 변화 |
|---|---|---|---|
| 식별 소요 시간 | 최대 1주일 | 수 초 | 99%+ 단축 |
| 현장 적용 가능 여부 | 불가 (실험실 필요) | 가능 (모바일 앱) | 현장 즉시 판별 |
| 데이터 기반 | 개별 샘플 DNA | 1만 5,000장 이상 이미지 DB | 확장성 대폭 향상 |
| 인프라 요구 | 전문 장비·인력 | 스마트폰 + Azure 클라우드 | 진입 장벽 낮춤 |
| 식별 범위 | 종별 정밀 검사 | CITES 등재 전 어종 대응 | 광범위 커버리지 |
Fin Finder는 단속 현장에서 NParks 직원이 스마트폰 카메라로 지느러미를 촬영하면 AI 알고리즘이 데이터베이스와 대조해 종을 식별하고, 의심 화물을 즉시 추가 DNA 검사로 분류할 수 있도록 지원한다. DNA 검사 자체를 대체하는 것이 아니라, 불필요한 전수 검사를 줄이고 진짜 위험 화물에 자원을 집중하도록 설계됐다.
기술 구조: Microso Azure가 뒷받침하는 보전 인프라
Fin Finder의 핵심은 마이크로소프트 클라우드 플랫폼 애저 위에 구동되는 컴퓨터 비전(computer vision) 기반 AI다. 1만 5,000장 이상의 지느러미 이미지로 학습된 모델은 복잡한 현장 조건—부분적으로 가공된 지느러미, 조명 차이 등—에서도 종을 판별할 수 있도록 훈련됐다. 마이크로소프트 'AI for Earth' 프로그램은 환경·생태 보전 분야에 AI 기술과 클라우드 자원을 지원하는 이니셔티브로, Fin Finder는 이 프로그램의 아시아 대표 성과 중 하나로 꼽힌다.
앱 개발은 싱가포르 기반 Conservation International 팀이 주도했으며, NParks와의 협의를 통해 실제 단속 현장의 요구사항을 반영했다. 싱가포르가 이 앱의 '아시아 최초' 타이틀을 가져간 배경에는 강력한 규제 집행 역량과 기술 생태계, 그리고 CITES 이행 의지가 복합적으로 작용했다.
이 앱이 열어가는 보전 기술의 지평
전문가들은 이 모델이 상어·가오리를 넘어 다른 CITES 등재 종—상아, 희귀 목재, 해삼 등—의 시각적 식별 시스템으로 확장될 수 있다고 본다. 이미지 데이터베이스와 AI 모델이 충분히 구축된다면, 유사한 앱이 아시아 전역의 세관 및 항만 당국에 도입될 가능성도 있다.
다만 한계도 분명하다. AI 식별은 시각적 특징에 의존하기 때문에, 고도로 가공되거나 분쇄된 제품에서는 정확도가 낮아질 수 있다. 또한 AI 모델의 지속적인 재학습과 데이터베이스 갱신이 뒷받침되지 않으면 정확도 유지가 어렵다는 점도 과제다.
장기적으로는 Fin Finder가 아세안(ASEAN) 전역의 세관 네트워크와 연계된 국제 공조 플랫폼으로 발전할 가능성이 있다. 불법 야생동물 거래 근절이라는 목표 앞에서 AI 기술은 이제 선택이 아닌 필수 도구로 자리매김하고 있다.
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