고대 식물 씨앗도 이젠 AI가 식별, 중국 연구진 시스템 개발

by 링난 대학교Lingnan University

고대 식물 씨앗의 공간 분포. 그림은 수집된 씨앗들의 공간 분포를 보여주며, 고대 중국 대부분 지역을 포괄한다. 출처: npj Heritage Science (2026). DOI: 10.1038/s40494-026-02736-9

 

고대 식물 씨앗은 인류 문명의 진화를 연구하는 데 중요한 고고학적 증거를 제공한다.

링난대학교와 산둥대학교는 고대 중국 식물 씨앗을 식별하는 데 특화한 세계 최초의 인공지능(AI) 고고학 시스템을 공동 개발했다.

이 시스템은 고고식물학 전문가의 식별 과정을 모방해 90% 이상의 분류 정확도를 달성했다.

연구진은 고고학 유적에서 발굴된 식물 씨앗을 식별하는 기존 방식은 전문가가 씨앗 하나하나를 개별적으로 검사하는 것에 의존했는데, 이는 시간이 많이 소요되고 대규모 생산에 어려움을 초래한다고 밝혔다.

연구팀이 구축한 대규모 표준화 데이터베이스는 연구 효율성을 높이는 동시에 고고식물학 연구와 문화유산 디지털화에 기여한다.

이번 연구 결과는 Heritage Science에 게재되었다.

고대 식물 종자 이미지 아카이브 구축

연구팀은 기원전 5400년부터 서기 220년까지 5000년이 넘는 기간 동안 중국 전역 18개 유적에서 발굴된 17개 대표적인 고대 식물 종자 이미지를 수집했다.

이에는 보리(Hordeum vulgare L.), пшеница(Triticum aestivum L.), 조(Setaria italica (L.) P. Beauv.), 수수(Panicum miliaceum L.)와 같은 일반 작물뿐만 아니라 복숭아씨(Prunus persica (L.) Batsch)와 같은 과일 종자도 포함한다.

총 8,340장 이미지를 바탕으로 연구팀은 고대 식물 종자(Ancient Plant Seeds, APS) 데이터베이스를 구축했다.

 

인공지능 고고학 시스템이 고고식물학 전문가 식별 과정을 모방해 90% 이상 분류 정확도를 달성했다. (사진 제공: 링난대학교)

 

연구팀은 APS 데이터베이스를 기반으로 고대 식물 종자를 식별하도록 특별히 설계한 세계 최초의 인공지능 고고학 시스템인 APSNet이라는 AI 모델을 개발하고 훈련시켰다.

이 모델은 고고식물학자들이 사용하는 식별 과정을 통합해 전문가들이 먼저 크기와 모양에 따라 종자를 구분한 후 배아 위치 및 표면 질감과 같은 세부적인 특징을 분석하는 방식을 모방했다.

이를 통해 시스템은 매우 유사하게 생긴 식물 종을 자동으로 식별하고 분류할 수 있다.

연구원들은 종자 이미지를 시스템에 업로드하거나 디지털 현미경을 연결하기만 하면 신속하게 식별 결과를 얻을 수 있다.

기록은 자동으로 저장되어 효율적이고 공유 가능한 워크플로우를 제공한다.

테스트 결과, APSNet은 90.2%의 분류 정확도를 달성했다.

연구팀은 또한 28개 주요 AI 이미지 분류 모델과 비교해 벤치마킹한 결과, 새로운 시스템이 전반적으로 가장 우수한 성능을 보였으며, 분류 정확도에서 기존 최고 모델보다 5.3%포인트 높은 수치를 기록했다고 밝혔다.

전문가 병목 현상 해소

링난대학교 전략연구 부총장 겸 J.K. 리 석좌교수, 대학원 학장인 샘 쾅 탁우Sam Kwong Tak-wu는 고고식물학 전문가가 고대 식물 종자를 독립적으로 식별하려면 일반적으로 수년간의 훈련이 필요하다고 말했다.

게다가 전문가들은 여전히 ​​현미경으로 종자를 하나하나 검사하고 비교하는 데 상당한 시간을 할애해야 하므로, 이 과정은 매우 노동 집약적이다.

그는 자동 식별 시스템 개발이 고고식물학 분야에서 오랫동안 중요한 연구 방향이었으며, 연구팀이 개발한 AI 고고학 시스템은 인공지능, 고고학, 문화유산 보존을 통합해 핵심적인 과제를 해결한다고 강조했다.

Kwong은 "고대 식물 종자 식별에 인공지능을 적용한 연구는 아직 매우 제한적이며, 공개적으로 이용 가능한 대표적인 표준 데이터베이스도 부족하다. 본 연구에서 개발한 인공지능 고고학 시스템은 향후 고고식물학 연구를 위한 중요한 분석 기반을 제공한다.

이 시스템은 연구자들을 위한 보조 도구로 설계되어 신속한 예비 분류를 가능하게 하고 최종 식별은 전문가에게 맡긴다. 이를 통해 연구자들 업무 부담을 줄이고 심층적인 고고식물학 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 함으로써 연구 효율성을 향상시킨다"고 말했다.

현장 조건으로 인한 분류의 어려움

산둥대학교 제어과학공학과 교수이자 링난대학교 방문학자인 콩룬민(Cong Runmin)은 고대 식물 종자는 같은 종의 종자라도 크기와 모양이 상당히 다를 수 있기 때문에 식별이 본질적으로 어렵다고 설명했다.

그는 "식물은 서로 다른 시대와 환경에서 자랐고, 발굴된 종자 또한 장기간 보존되는 동안 물리적 변화를 겪었을 수 있다. 따라서 같은 종의 종자라도 크기와 모양이 크게 다를 수 있다. 또한, 다른 식물 종이라도 모양과 표면 질감이 매우 유사할 수 있어 정확한 분류가 특히 어렵다"고 말했다.

그는 고대 식물 종자의 초기 분류 및 식별은 여전히 ​​개별 종자의 특징을 수작업으로 조사하는 고고식물학 전문가에게 크게 의존한다고 덧붙였다.

새로운 시스템은 산둥대학교 문화유산연구소 고고식물학 연구실에서 시범 운영될 예정이며 고대 작물 재배, 주요 식량원, 생태 환경 연구를 지원해 고대 식문화와 농업사에 대한 새로운 통찰력을 제공할 것이다.

More information
Rui Xing et al, Towards ancient plant seed classification: a benchmark dataset and baseline model, npj Heritage Science (2026). DOI: 10.1038/s40494-026-02736-9 

Provided by Lingnan University