양봉농가 괴롭히는 '장수말벌' 퇴치기술 나왔다

이철희 안동대 교수, 말벌 퇴치 탐지·분류 기술 개발

이철희 안동대 교수

[안동=뉴시스] 이철희 안동대 컴퓨터공학과 교수가 국내 처음으로 말벌 퇴치를 위한 실시간 말벌 탐지 및 분류 기술을 개발했다.

3일 안동대에 따르면 이 교수팀은 양봉 농가에 가장 큰 피해를 주는 장수말벌, 최근 등장한 외래종인 등검은말벌을 포함한 킬러 말벌 5종, 양봉꿀벌 등을 실시간 분류하고 탐지하는 기술 개발에 성공했다.

실시간 딥러닝 기술의 하나인 YOLO와 기존 CNN기반 영상인식기술을 분석해 VGG19와 YOLO를 결합한 말벌 탐지 및 분류알고리즘을 개발한 것이다.

이 모델을 이용해 6종의 벌을 분류한 결과 분류 정확도가 0.832로 기존의 가장 우수한 ResNet50+YOLO기반 Darknet알고리즘에 비해 3%가 향상되는 결과를 보였다.

평균 초당 400장의 실시간 처리가 가능하다.

특히, 벌이 차지하는 영역이 매우 작은 경우 기존 방법으로는 탐지 및 분류가 어렵지만 이 교수가 개발한 방법은 탐지 및 분류가 용이하다.

이번 연구는 지난 9월호 양봉학회에 게재됐다.

한편, 농촌경제연구원에 따르면 국내 벌꿀(천연꿀기준) 생산량은 2014년 2만1414t에서 2018년 5395t으로 75% 감소했다.

이는 세계적인 현상으로 국내외적으로 말벌 증가는 꿀벌 개체수 감소의 중요한 원인으로 손꼽힌다.

이 중 장수말벌은 말벌 피해의 88.5%를 차지하는 것으로 보고돼 있다.