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나뭇잎을 사진 찍는 것만으로도 식물을 식별할 수 있는 모바일 애플리케이션이 최초로 개발되었다. 'Leafsnap'이라 불리는 아이폰과 아이패드의 무료 애플리케이션은 스미소니언 연구소가 축적한 나뭇잎 이미지 라이브러리를 검색하여 몇 초안에 유사 종의 이름, 나무의 꽃, 열매, 씨앗, 껍질에 관한 고해상도 사진 정보를 담고있다. 이용자는 최종 식별하는 동시에 앱스 데이터베이스와 그 결과물을 공유하게 된다. 5월에 등장한 'Leafsnap'은 뉴욕의 센트럴 파크와 워싱톤 락 크릭 파크에 있는 모든 나무를 대상으로 한다. 첫 달에는 150,000건 이상이 다운로드 되었다. Leafsnap 설계자는 안드로이드폰에 확장되면 건수가 더욱 증가할 것을 예상한다. 올 여름까지, 미국 북동쪽의 나무들을 포함할 예정으로, 결국 북미의 모든 나무를 범주대상으로 작업할 것이다. 콜롬비아 대학과 메릴랜드 대학의 공학자들과 작업한 스미소니언 연구식물학자 John Kress에 따르면, 애플리케이션의 제작 목적은 원래 과학자들을 위해 2003년에 알려지지 않은 서식지의 새로운 종을 탐색하기 위한 첨단기술로 고안하는 것이었는데, 스마트 폰의 출현으로 일반시민이 연구에 참여할 수 있는 새로운 방식으로 진화되었다. 미국에 있는 모든 나무에 대한 데이터베이스를 추가하게 되면서 수백만 그루의 나무에 대한 정보들이 정리될 것이다고 했다. 이어서, 이 프로젝트의 의미는 일반 시민들이 처음으로 스미소니언 자연사 국립 박물관 소속의 미국 국립 식물표본실의 5백만종 이상의 샘플을 직접 액세스하는 기회이며, 이 식물 콜렉션은 1848년에 시작하여 지금은 전세계의 10대 대규모 식물 콜렉션 중의 하나이며, 이용자들이 공원이나 앞마당에 있는 식물의 다양성에 대해 쉽게 배울 수 있는 기회이다. 또한 게임도 할 수 있고, 학교의 수업 레슨 또는 물건 찾기 게임으로 활용될 수 있다. 캘리포니아 주립 대학의 사서, 도보여행가인 Colleen Greene은 '애플리케이션은 교육 웹사이트에서 시민과학자와 특별히 학생들이 활용할 수 있는 다양한 잠재력을 갖고있으며, 이미 애플리케이션을 다운로드하여 이용중이다. 여행시에 책보다는 모바일 애플리케이션이 훨씬 편리하여 젊은이들에게 활용이 쉽다.'고 말했다. 그리고 데모 비디오에 나오는 한소녀가 나뭇잎을 따서 애플리케이션으로 스냅샷을 찍는 장면은 국립공원을 포함해서 많은 공원에서 야외 활동 관리 원칙 중의 “ 흔적을 남기지 마라.”에 대한 위반이고 불법적인 행위가 될 수 있으며 파장효과의 위험성을 지적했다. 이 의견에 대해 Kress는 '환경을 배우는 것은 환경을 보존하는 첫 번째 단계이기 때문에 애플리케이션이 중요한 도구로 활용될 것이라고 말했다.' 물론 자연에 미칠 영향을 고려했지만, 교육가와 과학자로써 사람들이 나뭇잎 몇 개를 뜯는 작은 영향에 비중을 두기보다는 환경을 좀더 배우는것에 가치를 우선하기로 하였다고 했다. 프로그램 활용법은 나무를 식별하기 위해서는, 이용자가 사진의 흰 배경위에 나뭇잎 한 장을 놓는 것으로, 공학자는 얼굴인식기술의 알고리즘을 이용하여 그 모양과 특징을 인식하여 나뭇잎을 식별할 수 있도록 했다. 이미지는 서버에 업로드되고 몇초안에 이용자가 찾은 나무종의 우선순위를 보여주면서 나무의 개체성을 확인시켜 주도록 하며, 또 다른 기능들도 추가 하도록 했다. 프로젝트 팀은 애플리케이션의 신뢰할만한 데이터베이스를 구축하기 위해서 처음엔 스미소니언의 방대한 샘플(견본)콜렉션의 사진찍은 나뭇잎으로 시작하였으며 애플리케이션을 정확하게 하기 위해서 생생한 표현의 이미지가 요구되었으며, 그 다음 단계로 “Finding Species”라고 하는 비영리 그룹에게 수천개의 나뭇잎 이미지를 캡쳐하여 애플리케이션에 업로드하도록 요청했다. 전세계의 나무에 관한 답을 찾기 외에도, 평범한 일반이용자들도 과학 연구에 기여할 수 있다. 자동적으로 휴대폰에서 'Leafsnap' 데이터베이스로 매핑 정보와 함께 이미지와 나무 식별정보를 보내고, 과학자는 그 데이터를 나무 개체수의 성장과 감소를 맵하고 모니터하는데 이용할 수 있다. 아이패드 버전은 애플리케이션 이용자의 위치 근처에서 누군가가 라벨을 붙인 모든 나무들을 보여주는 “Nearby Species”라고 부르는 기능을 포함한다. 애플리케이션 프로그램에 참여한 콜롬비아 대학교 컴퓨터학 교수 Peter Belhumeur는 '현재 활용중인 애플리케이션은 레스토랑을 찾거나 스마트폰상에서 기록된 short clips으로 노래를 구별하도록 개발된 사례가 있으며, 다양한 과학 애플리케이션 프로젝트들이 현재 진행중이다. 본인과 그 아들도 현재 물고기나 벌레에 대해 구별할 수 있도록 애플리케이션을 고려중이다. 과학자들은 애플리케이션의 가능성을 프랑스, 모로코, 태국 등의 나라로 확대시킬 계획이고, 세계화하고자 한다.'고 말했다. kress도 '스미소니언 과학자는 나비와 생물에 그 가능성을 탐구하고 있는 중이다.'고 언급했다. ' Leafsnap' 애플리케이션은 국립과학재단의 연구기금으로 재정을 지원받아 개발되었는데, 2백오십만 달러가 지원되었으며, 다음 18개월 동안 800종의 전미국의 모든 나무들을 작업하는데 드는 비용은 백만달러라 예측한다. |
