Ribbit - 아누란 종의 자동 식별 및 분류를 위한 웹 앱

데이터 민주화에 대한 리빗의 접근 방식은 시민이 주도하는 과학적 기여를 신중하게 선별하는 과정을 나타냅니다. 이 애플리케이션은 iNaturalist 사운드와 Anuraset의 기존 공개 데이터 세트를 활용하여 음향 생물 다양성 모니터링을 위한 강력한 기반을 구축합니다. 이러한 초기 데이터 세트는 머신 러닝 학습을 위한 포괄적인 기준을 제공하여 조류 식별을 위한 고품질 초기 모델을 보장합니다.

이 애플리케이션의 혁신적인 데이터 수집 전략은 정보 수집을 넘어 사용자가 제공한 데이터에 대한 엄격한 품질 관리 프로세스를 구현합니다. 시민이 제출한 각 기록은 세계 생물다양성 정보 시설(GBIF)에 기여하기 전에 면밀한 검증을 거칩니다. 이러한 접근 방식은 수동적인 데이터 수집을 시민들이 보존 연구에 의미 있게 기여할 수 있는 능동적이고 협력적인 과학적 과정으로 전환하여 GBF 목표 14인 "모든 수준의 의사 결정에 생물다양성 통합"을 달성합니다.

무엇보다도 리빗은 엄격한 데이터 개인정보 보호 및 보호 프로토콜을 유지하고 있습니다. 특히 희귀종과 정확한 위치 정보에 관한 생태 데이터의 민감한 특성을 인식하여 엄격한 사용자 동의 메커니즘을 구현합니다. 기여자의 명시적이고 사전 동의 없이는 사용자 데이터를 공유하거나 배포하지 않으며, 생태학적 주제와 시민 과학자의 프라이버시를 모두 보호합니다.

시민 과학 앱은 자연 애호가들의 참여를 유도하면서 생물 다양성 모니터링에 도움이 되는 것으로 나타났습니다(Callaghan et al., 2019). 예를 들어, 호주 박물관의 앱인 FrogID는 사용자가 개구리 울음소리를 녹음할 수 있는 앱으로, 사람의 검증을 통해 신원이 확인된 개구리 울음소리를 녹음할 수 있습니다. 현재까지 FrogID는 침입종 모니터링(Rowley and Callaghan, 2023), IUCN 적색 목록 평가 정보 제공(Gallagher 외, 2024), 화재 영향 평가(Mitchell 외, 2023), 도시화 영향 이해(Callaghan 외, 2020), 개구리 울음소리 행동 연구(Liu 외, 2022) 관련 논문을 발표했습니다. 저희의 목표는 리빗을 통해 전 세계의 개구리들을 대상으로 더 짧은 기간에 비슷한 결과를 얻는 것입니다. 현재까지 FrogID 팀은 18,000건 이상의 통화 백로그를 보유하고 있으며, 머신러닝 알고리즘을 구현하여 처리 시간이 크게 단축되었기 때문에 앱을 사용하면 이 수치를 크게 줄일 수 있습니다.

앱의 첫 번째 베타 테스트 기간 동안 50명의 사용자가 신원 확인을 위해 녹음을 제출했습니다. 주제별 전문가들은 자신이 녹음한 종과 리빗이 예측한 종이 일치한다고 지적했고, 자연 애호가들은 새로운 개구리 종을 소개하거나 종의 이름과 가장 일반적인 발성을 통해 익숙한 개구리를 다시 접할 수 있는 '오늘의 개구리' 기능(GBF 목표 11)에 만족해하는 등 긍정적인 피드백이 이어졌습니다.

생태계 보전은 기후 변화를 억제하고 전 세계 GDP의 50% 이상과 밀접한 관련이 있는 생태계 서비스 (GBF 목표 11)를 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 금세기에는 100만 종 이상의 생물종이 멸종 위기에 직면해 있지만, 지구 북쪽의 관측에 편중된 기존 데이터로는 보존할 지역을 선정하는 데 어려움이 있습니다. 지구 남부의 생물다양성 데이터 양을 늘리는 것은 지구 남부의 생물다양성 핫스팟에서 높은 밀도로 발견되는 멸종위기종을 보전하는 데 매우 중요합니다. 양서류는 다양한 발성으로 인해 청각적 식별에 이상적이며, 멸종 위기에 처한 종의 40% 이상을 차지하는 중요한 생태계 지표(Estes-Zumpf 외., 2022)입니다(Cañas 외., 2023). 전 세계 7,000여 종의 양서류에 대한 라벨링 데이터를 늘리면 보존 노력을 강화하고 취약한 생태계에 대한 지식 격차를 줄일 수 있습니다. 시민 과학 플랫폼을 사용하여 생물다양성 손실 완화를 지원함으로써 이러한 중요한 서식지에 대한 지역 환경 관리를 확립하는 데 도움을 줄 수 있습니다(GBF 목표 20).

생물다양성 관련 최대 규모의 시민 과학 프로젝트인 eBird는 전 세계 사용자로부터 1억 마리의 새를 관찰한 데이터를 보유하고 있으며, 다른 시민 앱들도 생물다양성 손실 완화에 시민 과학이 가진 잠재력을 보여주었습니다. 이러한 관찰은 "간단한 과학적 틀 안에서 수집된 종 목록을 통해 분포, 풍부함, 서식지 이용 및 조류의 추세를 문서화하는 데 도움이 됩니다."(산체스-클라비호 외., 2024).

컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 종을 식별하는 또 다른 시민 과학 앱인 iNaturalist도 생물 다양성 손실을 완화하는 데 성공했습니다. 현재까지 이 앱은 전 세계적으로 200,000,000건 이상의 관찰을 기록했으며, 매월 600만 건의 관찰이 이루어지고 있습니다. 아이내추럴리스트의 연구용 관측 자료는 GBIF와 공유되며,GBIF는 해당 지식을 정책 결정, 연구 및 커뮤니티 구축에 활용하고있습니다(GBIF, 2023).

현재 저희 앱은 전 세계적으로 71종의 개구리와 두꺼비를 식별하고 있습니다. 이들 중 상당수가 세계자연보전연맹(IUCN)에서 최소 관심종(LC)으로 분류되어 있지만, 한 종은 멸종 위기종인 남부종개구리(R라노이데아 라니포미스)입니다. 이처럼 멸종위기종이 포함되지 않은 것은 생물 음향 생태 모니터링에 다양한 전문가들이 참여해야 할 필요성을 강조합니다. 취약종에 대한 데이터 포인트를 늘리면 데이터 기반 인사이트를 통해 정책 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 지역 커뮤니티와 원주민은 현지 지식을 바탕으로 외딴 지역의 생물종을 추적할 수 있기 때문에 앱에 포함되는 생물종의 수를 늘리는 데 중요한 자산이 될 것입니다.

양서류는 조류나 포유류보다 더 큰 위협에 처해 있으며 개체 수가 더 빠르게 감소하고 있습니다. 기후 변화, 키트리드 균류, 종 밀거래와 같은 기타 인위적인 요인 등 다양한 요인으로 인해 양서류 개체수가 감소하고 있습니다. 그러나 양서류의 위협 수준은 조류 78종(0.8%)에 비해 1294종(22.5%)이 너무 잘 알려져 있지 않아 평가하기 어렵다는 점에서 의심할 여지없이 과소평가되고 있습니다(Stuart et al., 2004).

이러한 지식 부족은 과학 연구의 민주화를 위해 리빗과 같은 교육 도구가 매우 중요하다는 것을 강조합니다. 리빗과 같은 앱은 생태 모니터링의 장벽을 낮춤으로써 수동적인 관찰자를 능동적인 보존 참여자로 변화시킵니다. 교육 기술을 통해 시민 과학자들은 취약한 생태계를 이해하고 보호하는 데 직접 기여할 수 있으며, 연구가 부족한 지역의 데이터 수집을 확대하여 중요한 연구 한계를 해결할 수 있습니다.

이러한 혁신적인 플랫폼은 생물다양성 문제에 대한 대중의 인식을 높이는 동시에 과학적 참여를 위한 접근 가능한 경로를 제공합니다. 연구 인프라가 잘 구축된 조류 중심의 앱과 달리, 아누란 보호 분야에는 종합적인 시민 과학 플랫폼이 부족했습니다. 리빗은 개인이 양서류 연구에 중요한 기여자가 될 수 있도록 권한을 부여하고, 데이터 부족 문제를 해결하며, 기술 기반의 협력적 환경 관리를 통해 전 세계적인 보존 노력을 지원함으로써 이 중요한 격차를 메웁니다. 이 애플리케이션은 800여 종의 양서류에 대한 정보를 4개 언어로 제공하는 최초의 애플리케이션으로, 호출 유형, 사진, CITES 정보(종의 밀매 또는 상업적 목적 사용 여부, GBF 목표 5 및 9에 해당), IUCN 상태(종의 멸종 위기 여부, GBF 목표 4에 해당), 동물 행동 및 번식에 대한 일반 정보 등이 포함되어 있으며, 양서류의 행동과 번식에 대한 정보를 포함하고 있습니다.