서울대학교 농업생명과학대학 농림생물자원학부 김현석 교수팀이 나무껍질(수피) 사진만으로 42종의 수종 동정이 가능한 딥러닝 모델 및 데이터셋을 제작하고, 각 수종의 핵심적인 분류 키를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 해당 연구 결과는 2022년 3월 국제학술지 Scientific Reports에 게재되었다.

국내에서 흔히 볼 수 있는 42종의 수종들에 대해 사진 자료를 직접 수집하고, 연구팀에서 개발한 딥러닝 모델은 90% 이상의 예측 정확도를 나타내며 개발된 딥러닝 모델이 활용하는 주요 분류 키를 추출하는 알고리즘을 Class Activation Mapping 기술을 활용하여 구현하고 있다. 해당 알고리즘을 이용하면, 각 수종별로 수피의 어떤 부분에 집중해서 분류를 해야하는지 도출할 수 있다. 연구팀은 지속적인 자료수집을 통해, 국내에서 흔히 볼 수 있는 수종 100~150종의 데이터베이스를 구축하고, 동정이 가능하게끔 하는 것이 목표로 현재 특허출원을 통한 권리화를 진행하고 있으며, 지식재산권 확보가 완료되면 앱 서비스 개발 등 사업화에 착수할 예정이다.

참고 사진: 연구에서 제안한 방법론으로 시각화한 각 수피별 주요 분류 키. 빨간 색으로 표시된 부분일수록 높은 중요도를 가짐.
논문 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08571-9