Cellytics: 로티퍼 추적을 활용한 신속 수질오염 탐지를 위한 머신러닝 접근법

Abstract

1. 개요 및 연구목적 * First Author : oruino@korea.kr, 044-860-1783 †Corresponding Author : sseo@korea.ac.kr, 044-860-1427

최근 산업과 기술의 발전으로 화학물질 사용이 증가하면서 수질 오염 위험이 커지고 있다. 기존의 생태독성평가는 24시간 이상 관찰 시간과 많은 인력이 필요하여 신속한 현장 평가에 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이미지 처리 기반 머신러닝 플랫폼인 Cellytics가 개발되었다. 이 플랫폼은 CMOS 센서를 활용해 동영상을 분석하여 수질을 빠르게 평가한다. 본 연구에서는 Cellytics를 활용한 환경 모니터링에서의 머신러닝 접근법을 제시한다. 2. 연구방법 본 연구는 해양 수질 평가를 목적으로, 표준 생물로 널리 활용되는 크기 100~200 ？m의 동물성 플랑크톤 Brachionus plicatilis 종을 모델로 사용하였다. 연구팀이 개발한 Cellytics 플랫폼은 반도체 광원을 활용한 렌즈 없는 그림자 이미징 기술을 기반으로 하며, CMOS 센서를 통해 실시간 비디오 데이터를 수집하여 로티퍼의 움직임을 분석한다. 실험 과정에서는 Yolov9을 사용해 개별 로티퍼의 움직임을 추적하고, ResNET-50 알고리즘을 적용하여 독성 수준을 평가하였다. 3. 결과 및 고찰 YOLOv9 객체 탐지 및 추적 알고리즘과 ResNET-50 기반의 이동 패턴 분류를 이용하여 Brachionus plicatilis의 실시간 이동을 분석한 결과, 성공적인 성능을 확인할 수 있었다. 객체 추적 성능은 정확도와 재현율을 종합적으로 고려한 mAP(mean Average Precision) 값이 0.934로, 높은 성능을 나타내었다. 또한, 비오염 및 오염 수질 조건에서의 로티퍼 이동 경로를 10분 이내에 분석하여 76%의 분류 정확도를 달성하였다. 4. 결 론 본 연구는 기존의 현미경 기반 수질 평가 방법보다 분석 시간을 단축 및 높은 정확도를 유지하는 실시간 평가 시스템의 가능성을 입증하였다. Cellytics 프로그램의 객체 추적 시스템은 즉각적인 오염 탐지를 가능하게 했으나, ResNET-50을 이용한 이동 경로 분석의 정확도는 76%로 나타났다. 분석 정확도 향상을 위해 데이터셋 확장이 필요하며, 이는 향후 연구를 통해 보완 예정이다. 본 기술은 실시간 수질 평가를 가능하게 하여 해양 사고 및 산업 폐수 방출 등 상황에서 신속한 수질 관리에 기여할 것으로 기대된다. 사 사 / 감사의 글 / 후 기 This study was supported by the Basic Science Research Programs of the National Research Foundation (NRF) of Korea (Grant#:RS-2024-00353675), the International Science and Business Belt support program through the Korea InnovationFoundation funded by the Ministry of Science and ICT (MSIT) (Grant#:2023-SB-SB-0019), the ITRC (Information Technology Research Center) support program supervised by the IITP (Institute for Information and Communications Technology Planning and Evaluation) and funded by the Ministry of Science and ICT (MSIT), Korea (Grant#: IITP-2023-RS-2023-00258971), and the Korea Institute of Marine Science and Technology Promotion (KIMST) support program funded by the Ministry of Oceans and Fisheries, Korea (Grant# : RS-2021-KS211535)