새로운 딥러닝 도구가 연어의 자연산 여부를 판별한다

by 옥스퍼드 대학교 출판부

연어 비늘 하나만 봐도 연어의 삶에 대해 많은 것을 알 수 있다.

연어가 성장함에 따라 비늘은 동심원을 형성하며, 비늘 개수와 간격은 연어의 성장 과정을 반영한다. 출처: Eva Setsaas, Eva Thorstad, Bengt Finstad / Biology Methods and Protocols

Biology Methods and Protocols에 게재된 한 논문은 딥러닝을 이용하여 야생 연어와 양식 연어를 구별할 수 있음을 보여주며, 이는 환경 보호 전략을 크게 개선할 수 있는 잠재력을 지닌다.

이 논문 제목은 "딥러닝을 이용하여 비늘에서 탈출한 양식 연어 식별Identifying escaped farmed salmon from fish scales using deep learning"이다.

노르웨이는 세계에서 가장 많은 야생 야생 연어 개체군이 서식하는 국가이자 양식 연어 최대 생산국 중 하나다.

노르웨이의 대서양 연어 개체 수는 1980년대 이후 50% 이상 감소하여 현재 역사상 최저 수준을 기록한다.

탈출한 양식 연어가 이러한 감소의 중요한 원인이다.

노르웨이는 매년 150만 톤 이상의 대서양 연어를 양식한다.

그러나 매년 약 30만 마리 양식 연어가 야생으로 유출된다.

탈출로 인한 생태적 및 유전적 위협

탈출한 연어는 먹이와 산란 서식지 등 제한된 자원에 대한 경쟁을 심화시켜 야생 연어를 대체하거나 번식 성공률을 감소시킬 수 있으므로 야생 개체군에 상당한 생태적 및 유전적 위협이 된다.

양식 연어는 또한 바다이sea lice와 같은 병원균과 기생충을 유입시켜 기후 변화와 서식지 파괴로 이미 취약한 야생 연어 개체군에 대한 압력을 더욱 심화한다.

양식 연어는 야생 개체군과 유전적으로 다르며, 탈출된 양식 연어와 야생 연어 간 교배는 유전적 변화를 초래하여 야생 연어가 환경 변화에 적응하거나 주변 위협에 대처하는 데 적합하지 않게 한다.

유전자 분석 결과 노르웨이 야생 연어의 약 3분의 2가 양식 연어와의 교배를 나타내는 유전적 특징을 지닌 것으로 나타났다.

탈출 연어 모니터링 및 식별

과학자들은 유전자 분석과 어류 비늘 검사를 통해 탈출된 양식 연어를 모니터링한다.

하지만 어류 비늘 패턴 차이를 수작업으로 모니터링하는 일은 시간이 많이 걸리고 비용도 매우 많이 든다.

연구자들은 연어 비늘이 표면에 동심원을 형성하며 자라기 때문에 야생 연어와 양식 연어를 구별할 수 있다.

나무 나이테와 마찬가지로, 이러한 나이테 수와 간격은 어류의 성장에 따라 결정된다.

양식 연어는 빠르고 꾸준한 성장을 나타내는 비늘을 지녀, 계절적 지표가 제한적인 규칙적인 간격의 비늘을 형성한다.

반대로, 야생 연어는 불규칙한 수온, 먹이 공급, 그리고 이동으로 인해 성장에 뚜렷한 계절적 변화를 겪는다.

딥러닝 모델Deep learning model  개발 및 결과

연구자들이 더 큰 규모에서 다양한 종류의 연어를 구별할 수 있도록, 본 연구진은 노르웨이 수의학 연구소Norwegian Veterinary Institute와 노르웨이 자연연구소Norwegian Institute for Nature Research에서 수집한 약 9만 장 대서양 연어 비늘 이미지를 사용하여 새로운 합성곱 신경망convolutional neural network을 학습시켰다. 

표준화한 처리 파이프라인을 구축하고, 인간 크기의 판독기와 원산지가 알려진 어류를 대상으로 모델을 평가했다.

전체 데이터 세트는 노르웨이 전역 수백 개 강을 포함하는 약 9만 장 이미지로 구성되었으며, 1930년대 초까지 거슬러 올라간다.

양식 연어는 야생 연어에 비해 전체 이미지의 약 8.5%를 차지했다.

연구진은 데이터 파이프라인과 모델이 이미지를 빠르게 처리하고 관련 신뢰도 추정치를 포함한 예측을 제공할 수 있음을 발견했다.

이 모델은 매우 우수한 성능을 보였으며, 2009년부터 2023년까지 노르웨이 대부분의 연어 강에서 양식 연어와 야생 연어를 95%의 정확도로 구분할 수 있었다.

More information: Identifying escaped farmed salmon from fish scales using deep learning, Biology Methods and Protocols (2025). DOI: 10.1093/biomethods/bpaf078 

Provided by Oxford University Press 

 

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