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시작했지? 아니었다. 일시 않았어요. 아주 새라면 너도 기자 admin@slotnara.info스코틀랜드 스카이 섬에서 발견된 쥐라기 시대 공룡 발자국을 사진측량 모델 기반 5㎜ 등고선으로 표현했다. 기계 학습 신경망을 나타내는 도식도가 중첩된 모습. 영국 에든버러대 제공
공룡 발자국 화석은 뼈 화석과는 달리 공룡의 실제 행동과 보행 방식, 사회성, 생태 환경을 파악할 수 있는 ‘살아 있는 화석’으로 고생물학 연구에서 매우 중요하다. 공룡 발자국 화석은 중요한 연구 지표이지만, 기존 방법으로는 해석이 쉽지 않다. 기존에는 발자국 화석을 특정 공룡에 맞추는 컴퓨터 데이터 세트를 수동으로 구축해야 했기 황금성오락실 때문에 편향이 발생할 수 있다.
이런 상황에서 독일 헬름홀츠 재료·에너지 연구센터 광학과, 영국 에든버러대 지구과학부, 리버풀 존 무어스대 생명·환경과학부 공동 연구팀은 수백만 년 전 형성된 공룡 발자국을 식별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 앱을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNA 체리마스터모바일 S’ 1월 27일 자에 실렸다.
고생물학자들은 수많은 공룡 발자국을 연구하면서 이들이 사나운 육식공룡, 온순한 초식공룡, 비행 공룡인지 빠르게 구분할 수 있는 방법을 찾아왔다. 이에 연구팀은 컴퓨터가 공룡 발자국 형태의 변이를 스스로 학습하도록 했다. 연구팀은 약 2000개의 화석 발자국과 가장자리 변위 같은 현실적 변화를 모방한 수백만 릴게임골드몽 개의 추가 변이를 학습시켰다. 발가락 간격, 발뒤꿈치 위치, 지면에 닿는 접촉 면적 크기, 발 각 부분에 실리는 무게 분포 등 발자국 변이의 8가지 핵심 특징을 식별하도록 했다. 이런 변이를 인식한 인공지능 모델은 기존 화석 발자국과 비교를 통해 어떤 공룡의 발자국인지를 예측할 수 있다.
이 기술을 적용한 앱인 ‘디노트래커’는 스마트폰으로 릴게임 공룡 발자국 사진이나 스케치를 업로드하면 즉시 분석 결과를 받을 수 있다. 이 알고리즘은 논란 여지가 있는 종을 포함해 인간 전문가의 분류와 약 90% 일치율을 보였다.
스코틀랜드 스카이 섬에서 발견된 중기 쥐라기 시대의 수각류 발자국 한 쌍. 영국 에든버러대 제공
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특히 2억 년 전에 만들어진 여러 공룡의 발자국이 멸종된 조류와 현대 새의 발자국과 놀라울 정도로 유사한 특징을 공유한다는 사실을 발견했다. 또, 새가 기존에 생각했던 것보다 수천만 년 더 일찍 기원했을 가능성이 있고, 원시 공룡이 우연히 새의 발과 유사한 발을 가졌을 가능성이 큰 것으로 확인했다. 연구팀은 이 앱을 이용해 1억 7000만 년 전의 것으로 스코틀랜드 스카이 섬 갯벌에 찍혀 오랫동안 미스터리로 남아 있던 발자국을 분석한 결과, 가장 오래된 오리부리공룡의 친척들에 의해 만들어졌을 가능성이 크다고 밝혔다.
연구를 이끈 스티븐 브루사티 영국 에든버러대 교수는 “이번 연구 결과는 1세기 넘게 전문가들을 난관에 빠뜨렸던 공룡 발자국 분류를 객관적이고 데이터 기반 방식으로 해결할 수 있음을 보여준다”며 “이번 방법은 발자국 변이를 인식하고 그 생성자에 대한 가설을 검증하는 편향 없는 방식을 제공해 연구, 교육, 현장 조사에도 탁월한 도구가 될 것”이라고 말했다.
유용하 과학전문기자
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이런 상황에서 독일 헬름홀츠 재료·에너지 연구센터 광학과, 영국 에든버러대 지구과학부, 리버풀 존 무어스대 생명·환경과학부 공동 연구팀은 수백만 년 전 형성된 공룡 발자국을 식별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 앱을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNA 체리마스터모바일 S’ 1월 27일 자에 실렸다.
고생물학자들은 수많은 공룡 발자국을 연구하면서 이들이 사나운 육식공룡, 온순한 초식공룡, 비행 공룡인지 빠르게 구분할 수 있는 방법을 찾아왔다. 이에 연구팀은 컴퓨터가 공룡 발자국 형태의 변이를 스스로 학습하도록 했다. 연구팀은 약 2000개의 화석 발자국과 가장자리 변위 같은 현실적 변화를 모방한 수백만 릴게임골드몽 개의 추가 변이를 학습시켰다. 발가락 간격, 발뒤꿈치 위치, 지면에 닿는 접촉 면적 크기, 발 각 부분에 실리는 무게 분포 등 발자국 변이의 8가지 핵심 특징을 식별하도록 했다. 이런 변이를 인식한 인공지능 모델은 기존 화석 발자국과 비교를 통해 어떤 공룡의 발자국인지를 예측할 수 있다.
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연구를 이끈 스티븐 브루사티 영국 에든버러대 교수는 “이번 연구 결과는 1세기 넘게 전문가들을 난관에 빠뜨렸던 공룡 발자국 분류를 객관적이고 데이터 기반 방식으로 해결할 수 있음을 보여준다”며 “이번 방법은 발자국 변이를 인식하고 그 생성자에 대한 가설을 검증하는 편향 없는 방식을 제공해 연구, 교육, 현장 조사에도 탁월한 도구가 될 것”이라고 말했다.
유용하 과학전문기자





