지구상에는 거의 40만 종의 식물이 있어 식물을 식별하는 법을 배우기가 쉽지 않습니다. 지역의 야생화를 식별할 수 있더라도 정원 꽃과 침입 식물에 대해서도 신경 써야 합니다. 이 모든 것이 정말 압도적일 수 있습니다. 마치 라디오를 듣는 것처럼, 9700만 곡 중 어떤 곡을 좋아하는지 모르는 기분일 수 있습니다.
걱정하지 마세요. 이 두 가지 문제를 해결할 앱이 있습니다.
하나는 노래를 듣고 (주로 몇 초 내에) 곡을 인식하는 인기 음악 식별 앱 Shazam입니다. 훨씬 최신 식물 식별 앱은 PlantSnap으로, 흔히 "식물을 위한 Shazam"으로 불립니다.
PlantSnap이 “식물을 위한 Shazam”인 이유
알겠습니다: 앱을 “X를 위한 Uber” 또는 “Y를 위한 AirBnB”와 같다고 표현하는 건 다소 식상할 수 있습니다. 하지만 PlantSnap을 식물을 위한 Shazam으로 만드는 많은 이유가 있습니다. Shazam이 작동하는 방식에 대한 매우 심층적인 분석 덕분에 Shazam과 PlantSnap 사이의 유사점을 볼 수 있습니다.
1. PlantSnap과 Shazam 모두 ‘지문(Fingerprint)’을 사용해 식별합니다.
무언가를 식별하기 위해 알고리즘은 일종의 “지문”을 가져야 합니다. Shazam의 경우, 앱 개발자들이 노래의 디지털 요약정보를 미리 로드해두었습니다. 기술적인 설명을 제외하면, 노래의 지문은 노래의 주파수로 구성됩니다. 마찬가지로 PlantSnap은 잎 모양이나 맥 패턴 같은 식물의 특정 특성을 사용해 식물을 식별합니다.
2. 두 앱 모두 빠르게 작동합니다.
누가 바에서 노래를 식별하려고 몇 시간씩 기다리겠습니까? 혹은 하이킹 중 식물을 식별하려고 그렇게 오랫동안 기다리겠습니까? 아무도요! PlantSnap과 Shazam의 놀라운 점 중 하나는 매우 빠르게 작동한다는 점입니다. 알고리즘이 사진이나 음성 녹음을 미리 저장된 지문과 빠르게 비교하여 몇 초 만에 식별해 줍니다.
3. PlantSnap과 Shazam 모두 사용자가 많은 작업을 할 필요가 없습니다.
누가 잎 무늬 사진을 여러 장 넘기거나 노래 일부를 반복해서 듣고 식별하려 하겠습니까? 이 앱 사용자들은 원치 않습니다. Shazam과 PlantSnap 모두 최대한 간단하게 사용자의 역할을 만들어 줍니다. 대부분 경우, 휴대폰을 올바른 방향으로 향한 뒤 몇 초만 기다리면 됩니다. 정말 쉽게 말이죠.
4. 인공지능이 PlantSnap과 Shazam 모두를 구동합니다.
요즘은 거의 모든 것이 AI에 의존하는 것처럼 보이고, 식물을 위한 Shazam(원조 Shazam 포함)도 예외는 아닙니다. 인공지능 없이는 이 앱들이 매우 복잡하고 다루기 어려워질 것입니다. PlantSnap이나 Shazam이 인공지능 없이는 거의 작동이 불가능할 것입니다.
PlantSnap을 “식물을 위한 Shazam”이라 부를 만한 여러 큰 이유가 있습니다. 하지만 완벽한 비교는 아닙니다. PlantSnap이 꼭 Shazam과 같지는 않은 몇 가지 핵심 차이점이 있습니다.
Shazam과 PlantSnap의 차이점
Shazam과 PlantSnap 사이에는 명확한 차이점이 있습니다. 우선, Shazam은 음질이 나쁘거나 노래의 어느 부분에서든 노래를 인식할 수 있도록 설계되었습니다. PlantSnap은 특정 식물 부분이 잘 프레임화되고 조명이 잘 된 사진이 필요합니다.
이는 식물 식별에 대한 세계의 이해가 노래 식별만큼 명확하지 않기 때문입니다. 열대 식물 중 많은 종은 아직 과학적으로 완전히 밝혀지지 않았으며 이름도 없는 경우가 많습니다. 어떤 식물은 매우 닮아 보이기도 합니다(대개 모방 때문). 원예용 식물의 선택적 육종이 일부 식물에 극단적인 모양이나 색상을 부여하기도 합니다. 다른 식물 종 간의 교배가 혼란을 가중시키기도 하죠. 식물학자를 혼란에 빠뜨리는 경우도 흔합니다! 하지만 걱정 마세요 — PlantSnap은 끊임없이 개선 중입니다.
또한, PlantSnap의 알고리즘은 인공지능 기반으로 끊임없이 학습합니다. 반면 Shazam은 우리가 찾은 바로는 자동으로 업데이트하거나 학습하지 않는 듯합니다. 이는 하루에 2500곡 이상의 신곡이 출시되기 때문일 수 있습니다. 같은 기간에 발견되는 식물 종 수는 훨씬 적죠! 어떤 면에서는 식물 데이터베이스 업데이트가 노래 데이터베이스 업데이트보다 더 쉽기도 합니다.
즉, PlantSnap의 알고리즘은 이미 알려진 식물 정보를 바탕으로 자체 학습이 가능합니다. Shazam은 노래 권리를 가진 사람이 노래를 제출해야 하지만, PlantSnap 사용자라면 누구나 추가 검토를 위해 식물을 제출할 수 있습니다.
Shazam은 식별 속도를 높이기 위해 단계별 시스템을 사용합니다. 앱은 가장 인기 있는 노래부터 자동으로 검사한 후 점차 검색 범위를 넓힙니다. 이 덕분에 때로는 Shazam 검색 20건 중 1건이 같은 인기곡일 정도로 앱이 빠르게 작동합니다! PlantSnap은 아직 이러한 단계별 시스템을 사용하지는 않지만 미래에는 가능할 수 있습니다.
어떤 노래든 리믹스가 제한적이고 저작권법 덕분에 유사점이 제한적이지만, 지구상의 식물들은 종 내에서도 극적으로 다양하고 동시에 서로를 모방하기도 합니다. 상황이 매우 복잡하지만 두 앱 모두 잘 작동하는 것이 놀랍습니다.
결론: PlantSnap은 주로 식물을 위한 Shazam입니다
결국 PlantSnap과 Shazam은 처리하는 소재가 매우 다름에도 불구하고 두 앱은 매우 비슷합니다. Shazam은 주로 인간이 만든 소리를 다루고, PlantSnap은 심지어 가장 숙련된 식물학자들조차도 인식하지 못하는 식물을 다룹니다.
“식물을 위한 Shazam”을 직접 사용해 보세요 — 지금 PlantSnap을 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 앱을 사용함으로써 알고리즘을 “교육”하는 데 도움을 주어 다음 사용자를 위해 PlantSnap을 더욱 개선할 수 있습니다.