고래의 건강이나 생태를 연구하는 과학자들은 배에 승선해 고래를 뒤쫒아가면서 물속에서 공중으로 튀어오르는 순간을 포착해 석궁 등 특수한 도구를 활용해 고래의 피부나 지방 샘플을 채취해 분석해왔다. 광활한 바다속을 헤엄쳐가는 고래를 추적해 고래 피부 및 지방의 샘플을 채취하는 일은 아주 고단한 일이다. 고래에게도 썩 기분 좋은 방법은 아니다. 그렇지 않으면 죽은 고래의 생체 샘플을 이용해 고래의 생태와 건강 상태, 유전적인 특징을 분석해야 한다.
‘IEEE 스펙트럼’에 따르면 ‘오션 얼라이언스(Ocean Alliance)’ 등 고래보호단체와 고래 생태 연구 과학자들은 ‘스놋봇(SnotBot)’이라는 특수 제작된 드론을 활용해 고래의 생태를 연구하고 있다.
‘이앤 커(Iain Kerr)’ 오션 얼라이언스 대표는 알래스카의 광활한 바다에 서식하는 혹등고래를 스놋봇을 이용해 추적해왔다. 혹등고래는 다른 고래들과 마찬가지로 숨구멍(분수공)을 통해 몸속의 분비물을 분출한다. 일반인들의 눈에는 고래들의 이같은 행동은 분수쇼를 하는 것처럼 비쳐지기도한다. 하지만 혹등고래는 분비물을 분출하면서 몸안에 있던 공기를 외부로 배출하고 새로운 공기를 빨아들인다. 생명을 유지하는 기본적인 활동인 셈이다.
오션 얼라이언스가 혹동고래의 연구에 활용하고 있는 스놋봇은 DJI의 ‘인스파이어2’ 드론을 개조한 것이다. 이 드론에는 내비게이션용 전면 카메라, 충돌 방지 장치, 초음파 센서, 기압 센서, GPS 등이 탑재되어 있다. 1080p급의 고화질 동영상을 실시간으로 전송할 수 있다. 동시에 마이크로SD와 SSD에 동영상을 저장한다.
일반적인 드론과 달리 스놋봇에는 혹등고래의 숨구멍에서 분출되는 분비물을 채취할 수 있는 유리접시 용기가 달려 있다. 유리접시 용기를 이용해 고래 숨구멍을 통해 나오는 분비물을 채취하는 이유는 이 분비물에 방대한 생물적인 정보가 들어있기 때문이다. 생물학적 정보는 DNA, 호르몬, 미생물 등을 포함한다. 이들 정보를 분석해 고래의 성별, 건강 상태, 임신 여부, 유전적인 특성 등을 알아낼 수 있다.
오션 얼라이언스는 지난 2015년부터 미 국립해양대기청(NOAA)의 승인을 받아 스놋봇을 이용해 고래의 분비물을 채취하고 있다. 이후 여러 기관과 연구팀이 스놋봇을 이용해 알래스카, 가봉, 멕시코 등 여러 곳에서 고래의 생태 연구에 활용하고 있다.
▲DJI의 ‘인스파이어2’ 드론을 개조한 '스놋봇'
스놋봇의 설계도 계속 진화해왔다. 최초에는 드론 하단부에 거즈와 같은 직물을 부착해 고래의 분비물을 채취했으나 직물 자체가 분비물 분석에 방해 요인으로 작용한다는 사실을 깨달했다. 이 방법은 오래지 않아 폐기됐다. 이어 유리접시 용기를 부착하는 것이었으나 드론 회전자(rotor)에서 떨어지는 물이 분비물을 채취하는데 방해가 됐다. 과학자들은 궁극적으로 회전자의 하강기류가 분비물 채취에 도움이 된다는 사실을 확인하고 연구의 목적에 맞게 드론의 설계 방식을 조금씩 개선해왔다. 현재까지는 유리접시를 이용한 샘플 채취가 가장 과학적인 방법으로 인식되고 있다.
과학자들은 많은 수의 고래 분비물을 채취하는 방법과 한 마리의 고래를 장시간 추적하면서 분비물을 여러번 채취하는 방법을 동시에 진행하고 있다. 한 마리의 고래를 장시간 추적해 분비물을 채취하면 주변 환경 변화와 건강 상태에 따라 분비물의 성질이 어떻게 바뀌는지 발견할 수 있다.
▲'스놋봇'은 한 마리의 고래를 장시간 추적하면서 분비물을 여러번 채취할 수 있다.
오션 얼라이언스의 과학자들은 드론이 촬영한 고래의 동영상과 이미지 데이터베이스를 이용해 고래 개체와 특정 분비물의 상관관계를 확인하는 방법도 연구하고 있다. 사람의 지문처럼 고래는 꼬리 부분의 생김새와 색깔의 패턴이 고래마다 다르다고 한다. 꼬리 부분의 커브 모양, 검은색과 흰색의 배열 패턴에 따라 고래 개체를 특정할 수 있다는 것. 연구팀은 '알래스카 고래재단(Alaska Whale Foundation)'의 고래 꼬리에 관한 데이터베이스를 활용해 분비물 샘플과 고래 개체를 일치시키는 작업을 진행했다.
고래의 개체를 특정하는 작업은 미 NOAA의 규제를 충족하기 위한 방안 중 하나이기도 하다. 미 NOAA는 혹등고래 연구시 개체수가 적은 종류는 분비물 채취 대상에서 제외해줄 것을 요구하고 있다. 알래스카에 서식하는 혹동고래는 대부분 하와이에서 이동한 것인데, 멕시코에서 온 것도 일부 섞여있다. 멕시코에서 알라스카로 이동한 혹동고래는 분비불 채취 대상에서 제외하라는게 NOAA의 요청이다. 하지만 혹등고래가 하와이에서 온 것인지 아니면 멕시코에서 온 것인지 파악하는 것은 매우 힘들다. 외견상으로 차별점이 없기 때문이다.
연구팀은 이때문에 딥러닝 기술을 이용해 고래 개체를 확인하는 작업을 진행하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하는 이유는 고래에 대한 이미지 데이터가 매우 제한적이기 때문이다. 고래 꼬리 부분의 생김새와 색깔 패턴을 이용해 고래의 개별적인 특성을 파악하면 고래에게 ID를 부여하는게 가능하다. 고래에 관한 이미지 데이터는 숫자도 적고 해상도도 떨어진다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기법을 채택한 것이다.
고래가 갖고 있는 특별한 소리도 고래 개체를 확인하는 정보로 활용되고 있다. 고래는 먹이를 찾는 행동 등을 할때 특별한 소리를 내는데 고래마다 소리의 특성이 다르다는 것. 연구팀은 수십년전에 수집한 고래의 소리가 최근 녹음한 고래의 소리와 일치된다는 것을 발견, 동일한 고래 개체라는 점도 확인하기도 했다.
스놋봇을 이용한 고래 연구는 향후 해양 생태계를 모니터링하는 데도 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 고래는 바다에서 최상위의 포식자로 알려져 있다. 특히 혹등고래는 광활한 지역을 이동하기 때문에 혹등고래의 생태를 연구함으로서 해양 생태계의 변화를 모니터링할 수 있다는 지적이다.
