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식물 식별 & 시민과학 & 자연 앱 2026 — iNaturalist / PlantNet / Merlin Bird ID / eBird / BirdNET / PictureThis / 모야모 / Biome 심층 가이드

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프롤로그 — 2026년, 길거리 모든 야생화가 데이터 포인트가 됐다

2026년 5월, 서울 양재천을 산책한다. 봄꽃이 한창이다. 노란 꽃을 한 송이 본다. 옛날이라면 "예쁘네" 하고 지나쳤을 것이다. 2026년의 스마트폰은 다르다. 앱을 켜고 사진을 찍는다. 2초 뒤 화면이 답한다 — "큰개불알풀(Veronica persica). 신뢰도 96퍼센트. 한국 전역에서 흔히 관찰됨. 가장 최근 관찰: 2시간 전, 부산." 그리고 한 줄이 더 있다 — "이 관찰을 iNaturalist에 업로드하시겠습니까? 캘리포니아 과학 아카데미와 내셔널 지오그래픽이 운영하는 글로벌 시민과학 데이터베이스입니다."

이게 2026년의 자연 식별 앱이다. 단순한 도감이 아니라 글로벌 생물다양성 모니터링 네트워크의 끝단 센서다. iNaturalist 한 곳에만 누적 관찰 데이터가 2억 건을 넘었다. 절반은 종 동정까지 끝난 "연구 등급(research grade)" 데이터다. 이 데이터로 학술 논문이 매주 평균 12편씩 출판된다. 평범한 산책자가 자신도 모르게 학술 데이터 공급자가 된 셈이다.

그러나 시장은 둘로 갈렸다. 한쪽은 시민과학·비영리·오픈 데이터의 세계 — iNaturalist, PlantNet, eBird, Merlin Bird ID, BirdNET. 다른 쪽은 SaaS·유료 구독·상용의 세계 — PictureThis, PlantSnap, NatureID, Picture Insect. 둘은 같은 기능을 하지만 철학과 데이터 권리가 완전히 다르다. 그리고 위에 한 켜 더 있다 — 천체 앱(Sky Guide, Stellarium Mobile), 위험한 버섯 앱(ShroomID), 한국·일본의 로컬 앱(모야모, Biome).

이 글은 18장에 걸쳐 이 풍경을 정밀하게 분해한다. 각 앱이 어떤 모델 위에서 도는지, 정확도는 얼마인지, 비용 구조는 어떤지, 그리고 무엇보다 — 시민과학 데이터로서 어떤 가치를 갖는지. 어린이부터 연구자까지 누가 무엇을 골라야 하는지까지 끝까지 따라온다.

모델은 점점 같아지고, 운영 주체가 차이를 만든다. Cornell Lab과 INRIA가 만든 무료 앱과, 캘리포니아 스타트업이 만든 월 3달러 짜리 유료 앱은 같은 결과를 보여주지만, 그 결과가 어디로 흘러가는지가 다르다.

1장 · 2026년 자연 식별 앱 지도 — 식물·새·곤충·천체 4개 카테고리

자연 식별 앱은 크게 네 분류로 나뉜다. 각 분류마다 시장 리더와 데이터 철학이 다르다.

카테고리 1 · 식물(Plants) 가장 경쟁이 치열하다. iNaturalist(전체 분류군 커버), PlantNet(INRIA, 학술), PictureThis(Glority, 상용), PlantSnap, NatureID, Flora Incognita(독일 TU Ilmenau, 학술), 그리고 한국 모야모. 정확도는 대략 85~95퍼센트 사이에 모여 있다. 차이는 비용 구조와 데이터 공유 정책이다.

카테고리 2 · 새(Birds) 의외로 한 기관이 지배한다 — Cornell Lab of Ornithology. Cornell Lab은 eBird(관찰 기록 데이터베이스), Merlin Bird ID(시각/사운드/사진 식별), 그리고 BirdNET(TU Chemnitz와 공동, 오디오만으로 식별)을 모두 운영한다. 셋이 합쳐져 사실상 글로벌 표준이다. 경쟁자로 Audubon Bird Guide가 있지만 식별보다는 도감 + 미국 지역 데이터에 강하다.

카테고리 3 · 곤충(Insects) 가장 어렵다. 종 수가 압도적이고(추정 100만 종 이상), 형태 변이가 크다. iNaturalist의 Seek 모드가 일반 사용자에게는 가장 친숙하지만 정밀 식별은 약하다. 상용으로는 Picture Insect(Glority의 곤충 버전)가 있다. 한국에는 다파고가, 일본에는 Biome가 곤충까지 커버한다.

카테고리 4 · 천체(Astronomy) 다른 카테고리와 성격이 다르다. 식별이 아니라 "지금 이 방향의 별·행성·위성이 무엇인가"를 보여주는 AR 앱이다. Sky Guide(iOS, Fifth Star Labs), SkyView(Terminal Eleven), Stellarium Mobile(오픈소스 데스크톱 Stellarium의 모바일), Star Walk 2(Vito Technology), Star Chart(Escapist Games)가 대표다.

추가로 버섯과 포유류가 있다. 버섯은 식용/독성 식별의 위험 때문에 따로 다룬다. 포유류는 직접 관찰이 어려워 카메라 트랩(Mammal Web, Snapshot Serengeti 같은 프로젝트)이 주요 수단이다.

이 글은 위에서부터 차례로 다룬다. 핵심은 — 공짜라고 다 같은 공짜가 아니고, 같은 일을 하는 두 앱의 정확도와 데이터 신뢰성이 5~10배 차이가 날 수 있다.

2장 · iNaturalist — 시민과학의 표준 (누적 관찰 2억 건)

iNaturalist는 2008년 UC Berkeley의 석사 프로젝트로 시작했다. 2014년 캘리포니아 과학 아카데미(California Academy of Sciences)에 합쳐졌고, 2017년 내셔널 지오그래픽 소사이어티가 공동 후원에 들어왔다. 2024년부터는 비영리 독립 법인이 됐고, 후원자는 그대로 유지된다. 2026년 5월 기준 누적 관찰 데이터가 2억 1천만 건을 넘었다. 절반 가까이가 "연구 등급(research grade)"으로 분류되는데, 이는 둘 이상의 식별자가 같은 종으로 합의했음을 의미한다.

어떻게 도는가 사용자가 사진을 올린다. 컴퓨터 비전 모델이 1차 제안을 한다 — 보통 3~5개 후보. 모델은 자체 학습된 CNN(2022년 ResNet 기반에서 2025년 Vision Transformer 기반으로 마이그레이션 완료)이다. 그러나 여기서 끝이 아니다. 관찰은 커뮤니티에 공개되고, 다른 사용자(전문가 포함)가 식별을 더하거나 보정할 수 있다. 두 명 이상이 같은 종으로 동의하면 "연구 등급"이 된다. 모델이 틀리면 사람이 고친다. 그 데이터가 다시 모델 학습으로 들어간다.

데이터 권리 사용자는 라이선스를 직접 선택한다. 기본값은 CC-BY-NC(저작자 표시·비영리). 더 열린 CC0, CC-BY로 바꿀 수도 있다. GBIF(Global Biodiversity Information Facility)에 매주 동기화되고, 거기서 다시 전 세계 연구자·정부·NGO가 쓴다. 즉 당신이 올린 사진 한 장이 학술 데이터베이스의 단위 데이터가 된다.

언어·지역 다국어 지원이 강하다. 한국어, 일본어, 중국어, 스페인어, 포르투갈어 등 35개 이상의 언어. 한국에서는 환경부와 부분적으로 협력 관계를 맺었다(공식 통합은 아직 아님). 일본에서는 도쿄대 박물관과 협업한 지역 가이드가 있다.

약점 세 가지가 있다. (1) 정밀 식별은 여전히 사람 손이 필요하다. 모델은 보조다. (2) 데이터가 편향됐다 — 도시·선진국·날씨 좋은 주말에 몰린다. 시베리아 겨울 데이터는 없다. (3) 어린이/초보자에게 UI가 무겁다. 그래서 Seek이 따로 있다.

누가 써야 하나 진지한 자연 애호가, 학생, 시민과학에 기여하고 싶은 모든 사람. 데이터를 학술적으로 쓸 의사가 있다면 첫 선택지다.

3장 · Seek — iNaturalist의 어린이용 게이미피케이션 버전

Seek은 2018년 iNaturalist가 분리해 출시한 자매 앱이다. 핵심 차이는 세 가지다.

차이 1 · 계정 불필요 회원가입 없이 시작된다. 어린이 개인정보 보호(COPPA, 미국 어린이 온라인 프라이버시 보호법) 때문이다. 관찰은 디바이스 안에만 저장된다. 원하면 iNaturalist 계정으로 업로드할 수 있지만 기본은 로컬이다.

차이 2 · 게이미피케이션 배지(badge) 시스템이 있다 — "포유류 10종 관찰", "꽃 50종 관찰" 같은 식. 챌린지가 매달 바뀐다("4월의 꽃 챌린지" 등). 어린이가 자연 관찰을 게임처럼 받아들이게 설계됐다. 부모/교사 입장에서는 좋은 학습 도구다.

차이 3 · 모델은 같지만 자신감 임계값이 다르다 같은 CNN/ViT 모델을 쓰지만 Seek은 "확신할 때만" 답을 준다. 모호하면 상위 분류군(예: "꿀풀과")까지만 알려준다. 어린이가 잘못된 답을 외우는 것을 막기 위한 설계다.

약점 배지·챌린지가 깊지 않다. 같은 종을 여러 번 관찰해도 새 데이터로 쳐주지 않는다. 게임으로서는 얕다. 정확도도 iNaturalist 본가보다 다소 보수적이다(높은 임계값 때문).

누가 써야 하나 6~14세 어린이가 있는 가족, 초등학교 자연관찰 수업, 자연 캠프 인솔자. 어른이라면 iNaturalist 본가를 쓰는 게 낫다.

4장 · PlantNet (INRIA France) — 학술 프로젝트의 모범 사례

PlantNet은 프랑스의 국립 정보학·자동제어 연구소(INRIA)와 CIRAD(국제농업개발연구센터), IRD(개발연구소), Tela Botanica(시민식물학자 네트워크)가 공동 운영하는 학술 프로젝트다. 2013년에 출시됐고, 2026년 기준 누적 사용자 1,500만 명, 누적 관찰 1억 건을 넘었다. 핵심은 — 학술 기관이 직접 만들었기 때문에 연구자가 어떻게 모델이 학습됐는지 알 수 있다. 데이터셋, 모델 가중치, 평가 프로토콜이 모두 공개돼 있다.

기술적 구조 이미지넷 사전학습 백본 위에 PlantNet 자체 데이터셋(약 600만 장 라벨링 이미지)으로 파인튜닝한 CNN 계열 모델. 2024년부터 ViT-B/16 기반으로 마이그레이션 시작. 2026년 모델은 전 세계 4만 5천 종 이상의 식물을 식별한다. 정확도는 지역 플로라(예: 서유럽)에서는 95퍼센트 이상, 그러나 열대 아시아·아프리카 일부에서는 70퍼센트대로 떨어진다. 이건 데이터셋 편향(유럽 데이터가 압도적)이다.

Pl@ntNet vs PlantNet 같은 앱이다. 공식 표기가 Pl@ntNet(@ 들어간)이다. 발음과 검색 편의 때문에 PlantNet으로도 자주 표기된다. 이 글에서는 일반 표기인 PlantNet으로 통일한다.

프로젝트 시스템 PlantNet의 차별점이다. 특정 지역·특정 주제(예: "지중해 침입종", "마다가스카르 고유종")의 프로젝트를 만들어 그 안에서만 분류하고 데이터를 모을 수 있다. 학술 조사, 환경 모니터링, 시민과학 캠페인에 유용하다.

데이터 공유 모든 관찰은 기본적으로 학술 사용 가능. GBIF에 동기화. iNaturalist와 달리 라이선스 옵션이 적다(기본 학술 사용 동의가 디폴트).

약점 (1) iNaturalist만큼 커뮤니티가 활발하지 않다 — 동정 토론이 적다. (2) 새·곤충은 다루지 않는다 — 순수 식물 전용. (3) UI가 다소 학술적이다 — 일반 사용자에게는 차갑다.

누가 써야 하나 대학생, 식물학 전공자, 농업 종사자, 학술 데이터로 정확도가 검증된 도구가 필요한 모든 사람. iNaturalist와 함께 쓰면 정확도 교차검증에 좋다.

5장 · PictureThis (Glority) — 상용 시장의 리더

PictureThis는 미국 캘리포니아의 Glority가 운영한다. 2017년 출시 이후 가장 빠르게 성장한 상용 식물 식별 앱이다. 2026년 기준 누적 다운로드 2억 회 이상, 월간 활성 사용자 5천만 명. App Store 식물 카테고리에서 거의 항상 1위다. 무료가 아니다 — 7일 무료 체험 후 월 3달러(연 30달러) 구독이 기본. 무료판은 일일 식별 횟수 제한과 광고가 있다.

왜 인기 있나 세 가지다. (1) 사용자 경험이 압도적이다. 사진 한 번 찍으면 끝. 식별, 자세한 정보(원산지, 독성, 재배 팁), 비슷한 종, 관리 가이드까지 한 화면에. iNaturalist는 학술적 — PictureThis는 가드너 친화적. (2) 다국어가 정말 잘 된다. 한국어·일본어·중국어 인터페이스가 영어와 거의 동급. (3) 빠르고 정확하다 — 일반 정원 식물에 한해서. 정원·실내식물·도시 흔한 종에서는 95퍼센트 정확도를 자랑한다.

한계 야생화·희귀종·지역 토착종에서는 정확도가 떨어진다. PlantNet과 iNaturalist가 다루는 학술 범위를 PictureThis는 안 다룬다. 데이터는 비공개다 — 사용자가 올린 관찰은 학술 데이터베이스로 가지 않는다. Glority의 사유 자산이다.

Glority의 다른 앱들 같은 회사가 Picture Insect(곤충), Picture Bird(새), Picture Mushroom(버섯), Rock Identifier(암석), Healthy Cat/Dog(반려동물 건강) 등을 운영한다. 사실상 "Picture 시리즈"의 식물판이다. 같은 백엔드/구독을 공유하는 경우가 많다.

가격 디테일 PictureThis Premium은 3/month(월단위구독)또는3/month(월 단위 구독) 또는 30/year(연간 구독). 평생 구독($80)도 있다. Family Plan(가족 공유)이 따로 있다. 무료 체험 7일 후 자동 갱신이라 — 모르고 가입하고 까먹는 사람들이 많아 환불 분쟁이 잦다는 App Store 리뷰가 다수.

누가 써야 하나 정원사, 실내식물 키우는 사람, 식물 관리 정보가 필요한 일반 사용자. 학술 정확도가 필요하다면 PlantNet/iNaturalist 병행 필수.

6장 · PlantSnap / NatureID / Flora Incognita — 그 외 식물 앱들

상용·학술의 1군 외에 시장에는 여러 2군 앱이 있다. 각자 약간씩 다른 포지션이다.

PlantSnap (Earth.com) 2017년 출시. 미국 Earth.com 산하. 한때 마케팅을 공격적으로 했고("60만 종 식별") 다운로드 4천만을 찍었지만, 2020년대 중반부터 PictureThis에 시장을 내줬다. UI가 다소 구식이고, 무료/유료 구분이 혼란스럽다. 정확도도 PictureThis보다 평균 5~10퍼센트 낮다는 사용자 비교 리뷰가 다수.

NatureID 영국 Next Vision Limited가 운영. 식물 + 동물 + 새 + 곤충 + 버섯을 한 앱에서. "올인원"을 노렸지만 결과는 각 카테고리에서 1군에 못 미친다. 다만 UI는 깔끔하고 한국어/일본어 지원도 있다. 가격은 PictureThis와 비슷($3.99/월).

Flora Incognita (TU Ilmenau, 독일) 독일 일메나우 공과대학과 막스 플랑크 화학생태학 연구소의 학술 프로젝트. 2018년 출시. 무료. PlantNet과 비슷한 학술 포지션이지만 독일·중부 유럽 플로라에 특화. 약 4,800종 커버. 식별 후 IUCN 적색목록 상태, 보호종 여부 같은 정보를 함께 보여준다. 환경 교육용으로 자주 추천된다.

LeafSnap 2011년 출시. 컬럼비아 대학, 메릴랜드 대학, 스미소니언이 공동 개발한 초기 모델이다. 잎 모양 기반 식별이라 매우 특화된 앱이었다. 2020년대 들어 사실상 유지보수만 되는 상태. 역사적 의미는 크지만 2026년에는 활성 사용자가 적다.

선택 가이드 일반 사용자라면 PictureThis(유료) 또는 PlantNet(무료). 학술이면 PlantNet + iNaturalist. 독일·중부 유럽 거주자면 Flora Incognita 추가. 한 앱에서 모든 분류군을 보고 싶다면 NatureID 시도 가능.

7장 · eBird (Cornell Lab) — 조류 관찰의 글로벌 표준

eBird는 코넬 대학 조류학 연구소(Cornell Lab of Ornithology)와 오듀본 협회가 2002년 공동 출시한 시민과학 프로젝트다. 2026년 기준 누적 관찰 데이터가 17억 건을 넘는다. 매년 2~3억 건씩 추가된다. 전 세계 조류 분포·이동·개체수 추정에 가장 큰 데이터 소스다. 학술 논문이 매주 평균 20편 이상 출판된다.

어떻게 도는가 사용자(주로 진지한 버더, birder)가 산책·탐조 후 체크리스트를 올린다. 체크리스트는 "어디서, 언제, 얼마나 오래, 무엇을, 몇 마리" 정보를 담는다. 단순 사진 식별이 아니라 개체수 카운팅이 핵심이다. 한 명의 베테랑 버더가 한 시간 동안 30종을 50마리 관찰했다는 데이터가 — 그 시점·그 장소의 조류 활동을 정량화한다.

Hotspot 시스템 전 세계 유명 탐조지가 "Hotspot"으로 등록돼 있다. 어디로 가야 어떤 새를 볼 수 있는지, 계절별로 가능성이 어떤지 — 이 모든 게 시민 데이터로 만들어졌다.

eBird Status & Trends Cornell Lab이 eBird 데이터를 기반으로 만든 학술 출판물이다. 종별로 연간 분포·이동·개체수 변화를 시각화한다. 무료 공개. 보전 정책의 기반이 된다.

약점 (1) 자동 식별 기능이 없다. eBird는 사용자가 종을 직접 입력하는 시스템이다. 자동 식별이 필요하면 Merlin Bird ID를 따로 써야 한다(아래 8장). (2) 진지한 버더 중심이다. 일반인이 시작하기에는 학습 곡선이 있다. (3) UI가 데이터 입력 중심이라 무겁다.

누가 써야 하나 진지한 탐조인, 조류학 전공자, 자연 보전 관계자, 그리고 자기 관찰을 글로벌 학술 데이터로 기여하고 싶은 모든 사람. 한국에서도 사용자 수가 늘고 있다(2026년 기준 한국 활성 사용자 약 8천 명).

8장 · Merlin Bird ID — 시각 + 사운드 + 사진 통합 식별

Merlin Bird ID 역시 Cornell Lab이 만들었다. eBird가 "관찰 기록"에 특화됐다면, Merlin은 "식별"에 특화됐다. 2014년 출시. 2026년 누적 다운로드 5천만 회 이상. 무료. 광고 없음. Cornell Lab의 비영리 사명 안에 있다.

세 가지 식별 모드 (1) Photo ID — 사진 한 장 식별. iNaturalist와 비슷. (2) Sound ID — 새소리 5~10초만 들려주면 종 식별. BirdNET 기술(아래 9장)이 통합돼 있다. 2021년 출시 후 가장 인기 있는 기능이 됐다. (3) Step-by-Step ID — 사용자가 크기, 색, 행동을 단계별로 답하면 가능한 종을 좁혀준다. 옛 도감 방식.

Sound ID가 게임 체인저 새는 보기 어렵지만 듣기는 쉽다. Sound ID는 마이크를 켜놓으면 백그라운드에서 계속 듣고, 들리는 새를 실시간으로 화면에 띄운다. 새벽 합창(dawn chorus)에서 동시에 78종이 우는 걸 한 화면에서 보면 — 놀랍다. 정확도는 흔한 종에서 90퍼센트대, 희귀종에서 6070퍼센트.

Bird Pack 시스템 지역별로 모델을 따로 받는다. "South Korea Pack", "Japan Pack" 식. 다운로드 후 오프라인 사용 가능. 한 팩이 보통 200~500MB.

eBird와의 연동 Merlin에서 식별한 새를 한 번에 eBird 체크리스트에 추가할 수 있다. 식별 → 기록 → 글로벌 데이터베이스가 한 흐름.

약점 (1) 소리 식별은 환경 소음에 약하다. 도시·바람·교통 소음에서는 정확도가 떨어진다. (2) 희귀종/유사종은 여전히 사람 검증이 필요하다. Empidonax 속의 작은 솔새들 같은 유사종은 모델이 자주 틀린다. (3) 일부 지역 팩은 데이터가 부족하다.

누가 써야 하나 탐조 입문자부터 베테랑까지 모두. iNaturalist를 압도하는 새 식별 정확도와 사용자 경험. 새에 관심이 있다면 첫 번째 다운로드.

9장 · BirdNET (Cornell + TU Chemnitz) — 오디오만으로 식별

BirdNET은 Cornell Lab과 독일 켐니츠 공과대학(TU Chemnitz)의 Stefan Kahl 연구팀이 2019년 공개한 오디오 기반 새소리 식별 모델이다. 처음에는 학술 모델로만 공개됐고, 2021년 일반 사용자용 BirdNET 모바일 앱(무료)이 나왔다. 동시에 BirdNET-Analyzer라는 오픈소스 도구가 GitHub에 공개돼, 연구자들이 자체 녹음 데이터에 적용한다.

모델 구조 EfficientNet 백본 위에 새소리 데이터셋(주로 Xeno-canto와 Macaulay Library)으로 학습한 CNN. 음성을 멜 스펙트로그램으로 변환한 뒤 이미지 분류 문제로 푼다. 3초 단위 윈도우로 슬라이딩. 한 윈도우당 후보 종과 신뢰도를 출력한다.

모바일 앱 사용자 경험은 Merlin Sound ID와 비슷하다. 사실 Merlin Sound ID가 BirdNET을 차용해 만들어졌다. 차이점은 — BirdNET 앱은 연구자/엔지니어 친화적이다. 신뢰도 임계값을 직접 조절할 수 있고, 결과를 raw CSV로 내보낼 수 있다. Merlin은 사용자 친화적, BirdNET은 데이터 친화적.

BirdNET-Pi 라즈베리 파이에 BirdNET을 돌려 24시간 새소리 모니터링을 하는 커뮤니티 프로젝트가 인기다. 정원·연구지에 설치해 자동으로 데이터를 수집한다. GitHub 스타 2만 개 이상.

커버리지 전 세계 6천 종 이상. 북미·유럽 데이터가 강하고, 동아시아는 점진적으로 개선 중. 한국 조류는 약 300종이 모델에 포함돼 있다.

약점 (1) 시각 식별은 없다. 오로지 오디오. Merlin이나 iNaturalist와 병행 필요. (2) 저음·바람 소음에 약하다. 도시 환경에서 어려움. (3) UI가 다소 학술적이라 입문자에게는 친절하지 않다.

누가 써야 하나 조류 음향학에 관심 있는 사람, 정원에 새소리 모니터링을 두고 싶은 사람, 학술적으로 데이터를 출력해야 하는 모든 사람. 일반 탐조인은 Merlin Sound ID로 충분.

10장 · Audubon Bird Guide — 미국의 클래식

Audubon Bird Guide는 미국 오듀본 협회(National Audubon Society)가 만든 앱이다. 오듀본 협회는 1905년 설립된 미국에서 가장 오래된 조류 보전 단체다. 앱은 2010년 출시. 2026년 기준 누적 다운로드 1천만 회 이상. 무료.

포지셔닝 Merlin과 비교하면, Audubon은 식별보다는 도감(field guide)에 가깝다. 미국 북부 821종을 다루는 가장 완성도 높은 디지털 도감이다. 각 종에 대해 — 일러스트, 사진, 분포지도, 4계절 패턴, 행동, 유사종 비교, 음성 샘플(여러 변종 포함)이 정리돼 있다.

자동 식별 기능 Photo ID와 Sound ID가 있지만 Merlin/BirdNET보다 정확도가 다소 낮다는 게 일반적 평이다. 식별이 핵심이라면 Merlin을 쓰고, 도감으로서는 Audubon을 같이 쓰는 게 미국 버더의 표준.

Audubon Migration Explorer 오듀본의 자체 데이터 + eBird 데이터를 결합해 만든 시각화 도구. 종별로 연간 이동 경로를 인터랙티브하게 보여준다. 보전 교육·정책 도구로 강력하다.

약점 미국 + 캐나다 + 멕시코 일부 중심. 아시아·유럽·남미는 거의 다루지 않는다. 한국에서는 부분적으로만 유용하다(겨울 철새 일부 겹침).

누가 써야 하나 미국·캐나다 거주 탐조인, 미국 조류 도감을 디지털로 갖고 싶은 사람, 영어 학습 겸 자연 학습을 하려는 사람. 다른 지역 거주자에게는 우선순위 낮음.

11장 · Sky Guide / SkyView / Stellarium Mobile / Star Walk 2 — 천체 식별

천체 앱은 식별 카테고리 중 가장 성숙한 시장이다. 2010년대 초부터 AR(증강현실) 기술이 잘 작동했기 때문이다. 폰을 하늘로 향하면 별·행성·위성·은하·인공위성이 실시간으로 라벨링된다.

Sky Guide (Fifth Star Labs, iOS) 2014년 출시. iOS 전용. $2.99 일회성 구매(서브스크립션 없음). 디자인이 가장 아름답다는 평이 다수. 별자리 일러스트, 어두운 모드, 인공위성 추적(ISS, 스타링크), 천체 행사 알림. 사용자 평균 평점 4.9. iOS 사용자에게는 거의 디폴트.

SkyView (Terminal Eleven) iOS·Android. 무료판 + Pro $1.99. AR이 가장 안정적이라는 평. 별자리 외에도 인공위성을 잘 추적한다. ISS, Hubble, 스타링크 위성 등 실시간. 일회성 결제라 구독 피로가 없다.

Stellarium Mobile (Noctua Software) 데스크톱 Stellarium의 모바일 포팅. 무료판 + Plus $9.99/년. 데스크톱 Stellarium은 오픈소스 천체관측 시뮬레이션 소프트웨어의 표준이다. 모바일 버전은 천문학 전공자/아마추어 천문가에게 가장 깊은 도구다. 카탈로그가 압도적이다 — 1,900만 별, 100만 깊은 우주 천체. 망원경 컨트롤 연동도 있다.

Star Walk 2 (Vito Technology) iOS·Android. 무료판 + Pro $2.99. 가장 친숙한 UI. 어린이·가족용으로 자주 추천된다. AR 외에도 "오늘 밤 볼만한 것" 같은 가이드가 강하다. 시간 여행(과거·미래의 하늘 시뮬레이션)도 가능.

Star Chart (Escapist Games) iOS·Android. 무료 + 인앱 결제. 가장 오래된 천체 AR 앱 중 하나(2010년). 여전히 인기. UI가 다소 구식이지만 안정적.

비교 요약

  • iOS 사용자, 디자인 우선 → Sky Guide
  • Android 사용자, AR 안정성 → SkyView
  • 천문 깊이/전공자 → Stellarium Mobile
  • 가족·어린이, 가이드 → Star Walk 2
  • 무료/광고 OK → Star Chart

이 카테고리는 시민과학 데이터를 모으지 않는다 — 데이터는 우주 관측 측에서 이미 정밀하게 측정되기 때문에. 사용자는 "보는 사람"이지 "기록하는 사람"이 아니다.

12장 · 곤충 식별 — Picture Insect / Seek / iNaturalist

곤충은 가장 어려운 분류군이다. 종이 너무 많고(추정 100만 종 이상, 실제 분류된 종만 90만), 형태 변이가 크고, 사진으로 잡기 어렵다. 그럼에도 식별 앱은 점점 좋아지고 있다.

iNaturalist + Seek 일반 사용자에게는 둘이 가장 친숙. iNaturalist는 전문가 커뮤니티가 동정을 도와주는 게 강점. 곤충 학자들이 활발하다. Seek은 게이미피케이션으로 어린이가 시작하기 좋다.

Picture Insect (Glority) PictureThis의 곤충 버전. 3/month(또는3/month(또는 30/year). 4천 종 이상 식별. UI가 깔끔하고 빠르다. 일반 곤충(개미, 무당벌레, 나비 흔한 종)에서는 90퍼센트 이상. 그러나 작은 파리·벌·나방 같은 어려운 분류에서는 정확도가 떨어진다. iNaturalist를 병행하는 게 안전하다.

Insect Identifier 2020년 이후 등장한 여러 소규모 앱들. 정확도는 들쭉날쭉. 주의 권장.

한국·일본의 위치 한국에는 다파고가, 일본에는 Biome가 있다(14, 15장). 둘 다 곤충까지 커버한다.

어려운 분야 — 거미·다지류 거미는 사실상 어떤 앱도 종 단위까지 못 가는 경우가 많다. 가장 좋은 방법은 — iNaturalist에 사진을 올리고 거미 전문가 동정자(아라크놀로지스트)가 동정해줄 때까지 기다리는 것.

누가 써야 하나

  • 어린이/입문자 → Seek
  • 일반인, 정확도 우선 → iNaturalist + Picture Insect 병행
  • 한국 거주자 → 다파고
  • 일본 거주자 → Biome
  • 전문가 → iNaturalist + 분류군별 전문가 커뮤니티

13장 · 버섯 식별 — 위험성 + ShroomID / PictureMushroom

먼저 경고. 버섯 앱의 결과를 보고 야생 버섯을 먹지 마라. 학명도 외관도 거의 같은 버섯이 식용일 수도 있고 치명적 독성일 수도 있다. Death cap(Amanita phalloides)과 식용 Volvopluteus는 사진 한 장으로 구분이 어렵다. 2010년대부터 식별 앱을 믿고 야생 버섯을 먹은 사람들이 사망한 사건이 다수 보고됐다. 미국 질병통제예방센터(CDC)와 유럽 식품안전청(EFSA) 모두 — 앱 결과를 식용 판단 근거로 삼지 말 것을 공식 권고했다.

그럼에도 존재하는 이유 관찰·학습·기록 목적으로는 가치가 있다. "이 버섯이 뭔지" 알고 싶어 하는 호기심은 정당하다. 다만 식용은 절대 별개의 문제다.

ShroomID / Picture Mushroom (Glority) Glority의 버섯 버전. UI는 PictureThis와 동일. 무료/유료 구조도 동일($3/month). 식용/독성 표시가 함께 나오지만 — 앱 자체가 "이 정보로 식용 판단을 하지 말 것"을 디스클레이머로 명시한다.

Mushroom World 오래된 학술 도감 앱. 정확도가 다소 높다는 평. 식별은 약하지만 도감으로서 유용.

iNaturalist 버섯도 전문가 커뮤니티가 활발하다. 사진을 올리면 마이콜로지스트(버섯 전문가)가 동정해주는 일이 흔하다. 시간은 걸리지만 정확도는 최고.

Boletes / Russula 같은 어려운 속 사진 한 장으로 종 단위 식별이 사실상 불가능한 속이 다수다. DNA 시퀀싱이 필요한 경우도 있다. 앱은 속(genus) 단위까지만 알려주는 게 안전한 디자인이다.

누가 써야 하나

  • 버섯 관찰·기록만 → iNaturalist
  • 도감 학습 → Mushroom World + iNaturalist
  • 식용 판단은 절대 앱으로 하지 말고, 지역 전문가/협회를 거치라

14장 · 한국 — 모야모 / 다파고 / 환경부 자연관찰

한국 시장은 글로벌 앱과 로컬 앱이 공존한다. 한국 토착종 식별과 한국어 정보 깊이에서 로컬 앱이 강하다.

모야모 (Moyamo) 2017년 출시. 한국 식물 식별 + 커뮤니티 앱의 사실상 표준. 사용자가 사진을 올리면 컴퓨터 비전이 1차 제안하고, 커뮤니티(특히 식물 전문가·가드너 동호회)가 동정을 도와준다. 한국 식물의 정확도가 PictureThis보다 높다는 평이 다수다 — 한국 토착종/귀화종 데이터가 풍부하기 때문. 무료 + 광고. 일부 프리미엄 기능. iNaturalist와 다른 점은 — 데이터가 한국 사용자 커뮤니티 안에서 주로 순환한다(글로벌 학술 동기화는 부분적).

다파고 다양한 자연 동정 앱. 식물뿐 아니라 곤충·새도 어느 정도 커버. 모야모가 식물 중심이라면 다파고는 더 분류군이 넓다. 한국 환경부 자연환경조사 데이터와 연계가 있다. UI는 다소 무겁지만, 한국 토착종 곤충 식별에서는 글로벌 앱보다 정확한 경우가 많다.

환경부 자연관찰 가이드 환경부와 국립생물자원관이 제공하는 공식 자연관찰 자료. 앱보다는 웹 기반 도감(species.nibr.go.kr)에 가깝다. 한국 멸종위기종, 특정야생식물, 천연기념물 정보가 가장 정확하다. 정확한 학명·국명 매핑을 확인할 때 가장 신뢰할 만한 출처.

iNaturalist 한국 글로벌 iNaturalist 안에 한국 사용자가 점점 늘고 있다. 2026년 기준 한국 누적 관찰 약 200만 건. 모야모와 병행하는 사용자가 다수.

한국 새 — eBird/Merlin 한국 조류 관찰은 글로벌 eBird/Merlin이 사실상 표준. 한국 조류학회의 한국조류목록과도 동기화되고 있다.

누가 무엇을 써야 하나

  • 한국 식물 식별 → 모야모(첫째), iNaturalist(보조)
  • 한국 곤충 식별 → 다파고, iNaturalist
  • 한국 새 → Merlin Bird ID + eBird
  • 학명·법적 보호종 확인 → 환경부/국립생물자원관 species.nibr.go.kr
  • 글로벌 학술 기여 → iNaturalist 메인

15장 · 일본 — Biome / Picture Insect 일본 / 学研 図鑑 LIVE

일본은 자연 식별 앱 시장이 한국보다 깊다. 학습 만화·도감 문화가 강하고, 1억 인구가 안정적인 시장을 만든다.

Biome (생물다양성 일본판) 2019년 출시. 일본의 생물다양성 시민과학 플랫폼. 식물·곤충·새·물고기·양서류·파충류·균류까지 전 분류군 커버. 일본 데이터가 압도적이다. 게이미피케이션이 강하다 — 미션, 배지, 종 컬렉션. 일본의 어린이·청소년에게 매우 인기. 환경성(일본 환경부) 자연관찰 캠페인과 연계. 데이터는 일본 환경성·국립환경연구소에 일부 공유된다. 한국·중국 사용자도 일부 있지만 일본 외 데이터는 적다.

Picture Insect 일본판 Glority의 일본 로컬라이즈 버전. 일본 곤충 데이터셋이 추가돼 있다. 일본 어린이의 여름 자유연구(自由研究)용으로 인기. 한국판과 같은 구조 + 일본어 인터페이스.

学研 図鑑 LIVE (Gakken Zukan LIVE) 학연(學硏)은 일본의 교육 출판사다. "학연 도감 LIVE"는 종이 도감 시리즈의 디지털 동반 앱. AR로 도감 페이지 위에 동영상이 뜨고, 사진 식별 기능도 일부 있다. 정확도는 글로벌 앱 수준이 아니지만, 어린이 교육 도구로서는 압도적이다. 종이책 + 앱 + 동영상의 통합 경험이 일본의 가족 시장에 특화돼 있다.

Yamap 산행 + 자연 관찰을 결합한 앱. 일본 등산객의 표준. 등산 로그와 함께 만난 식물·새를 기록할 수 있다. 시민과학 데이터로서도 의미가 있다.

기타 일본 앱 일본의 종이 도감 문화는 여전히 강하다. 디지털 앱 외에 종이 도감을 함께 쓰는 게 일본의 표준. 神奈川県의 川と海の生き物 같은 지역 특화 도감 앱도 다수.

누가 무엇을 써야 하나

  • 일본 거주, 어린이 교육 → 学研 図鑑 LIVE + Biome
  • 일본 거주, 일반 식별 → Biome + iNaturalist
  • 일본 등산객 → Yamap
  • 일본 새 → Merlin Bird ID(일본 팩) + eBird

16장 · 시민과학의 의미 — 데이터 정확도 + 윤리

이제 한 발 물러서 생각하자. 우리가 산책하면서 사진 한 장 올리는 행위가 어떻게 학술 데이터가 되는지, 거기에 어떤 책임이 따르는지.

데이터 정확도 iNaturalist의 "연구 등급" 데이터는 평균 정확도가 95퍼센트 이상이라는 학술 평가가 다수 있다(보통 90~98퍼센트). 그러나 분류군 차이가 크다. 새는 평균 97퍼센트, 식물은 92퍼센트, 곤충은 85퍼센트, 균류는 80퍼센트 미만. 어떤 분류군이냐에 따라 신뢰도가 다르다.

편향 문제 시민과학 데이터의 가장 큰 약점은 — 샘플링 편향이다. 데이터가 도시·선진국·날씨 좋은 주말·인기 종에 몰린다. 시베리아 겨울의 균류, 사하라 사막의 곤충, 비 오는 날의 새는 데이터에서 빠진다. 학술 사용 시 이 편향을 통계적으로 보정해야 한다. eBird Status & Trends 같은 정교한 모델이 이걸 처리한다.

위치 정보의 윤리 멸종위기종의 정확한 GPS 좌표를 공개하면 — 밀렵·도굴의 표적이 된다. 한국의 멸종위기 식물(가시오갈피, 한라송이풀 등)이나 희귀 곤충 관찰 위치를 무심코 공개하면 누군가 채집하러 갈 수 있다. iNaturalist는 이를 막기 위해 "obscured location" 기능을 제공한다 — 멸종위기종은 자동으로 위치가 ~10km 격자 단위로 흐려진다. 사용자도 임의로 위치를 흐릴 수 있다. 희귀종을 다룰 때는 항상 위치를 흐릴 것.

관찰의 윤리 사진 찍자고 둥지를 가까이 가거나, 식물을 꺾거나, 동물을 쫓아가지 마라. 시민과학의 1원칙은 — 관찰 대상에 영향을 주지 않는 것이다. 새가 도망갈 정도로 다가가면 관찰 자체가 변수가 된다.

저작권·라이선스 사진을 올릴 때 라이선스를 의식하라. iNaturalist 기본값 CC-BY-NC는 비상업적 사용을 허락한다. CC0는 모든 권리 포기. 자기 사진의 운명을 스스로 결정해야 한다.

AI 모델 학습 데이터 당신이 올린 사진이 다음 버전 모델의 학습 데이터가 된다. 라이선스가 그것을 허용한다면. 이는 시민과학과 AI의 선순환이지만, 일부 사용자는 자기 사진을 학습에 쓰는 것에 동의하지 않는다. 라이선스 선택이 그것을 가른다.

17장 · 누가 무엇을 골라야 하나 — 호비 / 학생 / 연구 / 가족

마지막으로 사용자 유형별 추천을 정리한다.

유형 1 · 가벼운 호비(주말 산책자)

  • 식물 → PictureThis(편리, 유료) or PlantNet(무료)
  • 새 → Merlin Bird ID
  • 곤충 → Seek
  • 천체 → Sky Guide(iOS) or SkyView(Android)
  • 한국 거주 → 모야모 추가
  • 일본 거주 → Biome 추가

유형 2 · 어린이/가족(자연 학습)

  • 메인 → Seek(게이미피케이션, 안전, 무료)
  • 천체 → Star Walk 2(어린이 친화)
  • 일본 거주 → 学研 図鑑 LIVE
  • 학교 자연관찰 → iNaturalist + 부모 동행

유형 3 · 진지한 호비(주말 탐조인/자연 동호회)

  • 메인 → iNaturalist
  • 새 전문 → Merlin Bird ID + eBird
  • 식물 보완 → PlantNet
  • 한국 식물 → 모야모

유형 4 · 대학생/대학원생(학술)

  • 데이터 기여 → iNaturalist + PlantNet
  • 새 → eBird + BirdNET-Analyzer
  • 음향 분석 → BirdNET-Analyzer(CLI)
  • 지역 데이터 → 환경부 자료(한국), Biome(일본)

유형 5 · 전문가/연구자

  • 메인 데이터 소스 → GBIF(iNaturalist·eBird 통합)
  • 분류군별 → iNaturalist 전문가 커뮤니티
  • 새 데이터 → eBird Status & Trends
  • 음향 모니터링 → BirdNET-Pi 또는 BirdNET-Analyzer
  • 지역 토착 → 모야모(한국), Biome(일본), Flora Incognita(독일)

유형 6 · 환경 교육 종사자(교사, 캠프 인솔자)

  • 메인 → Seek + iNaturalist 조합
  • 미국 거주 → Audubon Bird Guide 추가
  • 데이터 기반 활동 → eBird 또는 PlantNet 프로젝트 시스템
  • 일본 거주 → 学研 図鑑 LIVE + Biome

유형 7 · 정원사/도시 자연인

  • 식물 관리 → PictureThis(관리 정보 풍부)
  • 정원 새 → Merlin Sound ID(정원에 와있는 새)
  • 정원 곤충 → Picture Insect
  • 정원 모니터링 → BirdNET-Pi(라즈베리 파이 자작)

결정 트리 한 줄 요약

  • 무료 + 학술 → iNaturalist
  • 유료 + 편리 → PictureThis
  • 새 한정 → Merlin Bird ID + eBird
  • 어린이 → Seek
  • 한국 → 모야모 + iNaturalist
  • 일본 → Biome + iNaturalist
  • 천체 → Sky Guide / SkyView / Stellarium

참고 / References

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