멸종 위기에 처한 고래를 구하는 방법, 엔비디아 GPU
안녕하세요, 엔비입니다! 오늘은 최근 급격하게 개체 수가 줄어들어 멸종 위기에 직면하고 있는 고래의 안타까운 사연과 함께 이 재앙을 막기 위해 과학의 힘을 빌리고 있는 사람들에 대해 이야기 해볼까 합니다.
한때 그 수가 넘쳐났던 북대서양참고래 (North Atlantic right Whales)는 현재 전세계에 약 500마리 정도 밖에 남지 않은 극심한 멸종 위기에 처해 있는 동물입니다. 그런데 최근 과학자들이 이 고래들의 멸종 위기 극복을 위해 딥 러닝 기술을 활용하고 있다고 합니다. 도대체 딥러닝과 멸종 위기 동물들과 어떤 관계가 있는지, 지금부터 함께 알아보도록 할까요?
지난 1월, 데이터 과학자 협회인 케글(Kaggle)은 위성 사진 만으로 500마리의 북대서양참고래의 각 신원을 식별할 수 있는 알고리즘 개발을 위한 콘테스트를 개최했습니다. 이번 콘테스트는 사실 미국 해양대기관리처(NOAA)의 해양과학 센터에서 근무하는 크리스틴 칸(Christin Khan)의 아이디어를 토대로 이루어졌는데요, 칸과 그녀의 동료들은 북서양참고래의 머리에 있는 칼로시티(callosities)란 세포를 비교해 각 고래의 생태를 관찰하고, 그 정보를 통합해 북서양참고래 전 개체의 건강을 살피는 일을 하고 있습니다.
북서양참고래 보호 작업은 비행기나 배에서 찍힌 고래의 사진들을 뉴 잉글랜드 수족관의 카탈로그의 이미지와 각각 비교 분석하면서 이루어지고 있는데요, 인간의 눈으로 각 고래들의 개성을 뚜렷하게 구분한다는 것은 쉽지 않은 일입니다. 더 문제가 되는 것은, 사진 대부분이 고래의 전체가 아닌 아주 일부의 몸만 나온 것이라는거죠. 어떤 사진은 도대체가 고래를 찍은 것인지, 바다를 찍은 것인지 헷갈릴 정도라니, 그 어려움이 많았답니다.
이 힘든 작업을 반복하던 칸은 자신의 페이스북을 이용하던 중 큰 힌트를 얻었습니다. 페이스북에서 사진을 올리면, 시스템이 자동으로 사람의 얼굴을 식별하여 태그를 달아주는 것을 떠올린 것입니다. 이 원리를 고래 보호 작업에 활용할 수는 없는 것일까 생각한 건데요.
위 콘테스트의 승리는 딥 러닝 기술과 엔비디아 GPU를 활용해 해결책을 내놓은 빅데이터 분석 회사 deepsense.io에게 돌아갔습니다. deepsense.io의 최고과학책임자(CSO)인 로버트 보국키(Robert Bogucki)씨는 “고래와 고래를 구분해 내는 것은, 예를 들어 강아지, 고양이, 아니면 비행기를 구분해 내는 것보다 훨씬 어려운 일입니다”라며 “고래 구분을 위한 알고리즘은 고래의 머리, 특히 칼로시티의 세포 배열 같은 초미세한 부분을 식별해 내는 수준이 되어야 하니까요”라고 설명했습니다.
딥 러닝은 인간의 뇌를 모방하여 제작된 신경 네트워크를 훈련하는 과정을 통해 구현되는데, 특히 Deepsense.io는 이미지 인식에 최적화된 나선형의 신경 네트워크를 이용하여 그 효과를 극대화 시켰습니다. 또한 엔비디아 테슬라(Tesla) K80 GPU와 그리드(GRID) K520을 활용해 작업 속도를 가속화했다는데요. 콘테스트에 우승한 개발 코드는 긴 시간 수동적으로 이뤄졌던 비교 작업을 훨씬 더 빠르고 효율적인 자율식별식으로 전환할 수 있다고 합니다.
보국키씨는 “이렇게 확실한 답이 주어지지 않은 작업을 진행할 때, 가장 중요한 것은 계속해서 떠오르는 다양한 아이디어들을 꾸준하고 신속하게 시도하는 것입니다. 엔비디아 GPU의 높은 성능이 아니였다면 무척 힘든 일이죠.”며 딥 러닝 네트워크 훈련 작업의 속도를 획기적으로 단축시킨 엔비디아 GPU의 중요성을 다시 한번 강조했답니다.
일찍이 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 세상을 변화시킬 잠재력을 지닌 딥 러닝, 그리고 GPU의 놀라운 성능에 대하여 수 차례 언급한 적 있습니다. 이처럼 엔비디아의 기술력은 단순한 기술적인 혁신에서 그치지 않고, 인간 그리고 자연 모두를 위한 더 나은 미래를 향해 끊임없이 발전하고 있답니다. 다음엔 또 어떤 분야에서 엔비디아의 GPU를 기반으로 한 딥러닝 기술이 활용될까요?^^