야생동물 보전에서의 AI

야생동물 보호는 생태계의 섬세한 균형을 유지하는 데 매우 중요합니다. 모든 동물, 식물, 생물은 깨끗한 공기, 비옥한 토양, 수질 정화와 같은 자연적 과정의 지속에 기여합니다. 산림과 야생동물 보호를 통해 이러한 생태계를 지키는 것은 필수적입니다.

시간이 지남에 따라 야생동물 보전 노력은 진화해 왔습니다. 초기 전략은 보호구역 지정과 야생동물 보호법 같은 기본 규제 시행에 초점을 맞추었습니다. 그러나 인간 활동이 생태계를 점점 더 위협함에 따라 더욱 발전된 방법들이 필요해졌습니다. Animal Matters에 따르면 매년 약 30,000종, 즉 시간당 약 3종이 멸종 위기에 처해 있으며, 이는 더 나은 야생동물 보전 전략의 시급한 필요성을 강조합니다.

오늘날 AI는 야생동물 보호 활동에 혁신을 일으키며 야생동물을 모니터링하고 보호하며 보존하기 위한 새로운 도구를 제공하고 있습니다. 이 글에서는 야생동물 보호에서 AI가 수행하는 혁신적인 역할을 살펴보고, 종 식별, 개체군 모니터링, 서식지 매핑 및 밀렵 방지 활동을 향상할 수 있는 잠재력을 강조합니다.

야생동물 보호에서 비전 AI의 역할#

인간의 활동과 기후 변화가 계속해서 야생동물을 위협함에 따라 환경 보호 활동가들은 비전 AI와 같은 첨단 기술을 활용하고 있습니다. 시각 데이터를 처리하고 분석하는 이 기술은 판도를 바꾸는 기술로 입증되고 있습니다. 비전 AI는 이미지와 동영상을 해석하여 환경 보호 활동가들이 더욱 정확하고 효율적으로 작업하도록 지원할 수 있습니다. 이 기술이 어떻게 변화를 만들어 내고 있는지 살펴보겠습니다.

종 식별#

비전 AI는 야생동물을 식별하고 여러 그룹으로 분류하는 데 도움을 줍니다. 카메라 트랩과 드론으로 촬영한 이미지 및 영상에 객체 감지를 적용하면 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델이 까다로운 조건에서도 다양한 종을 정확하게 식별할 수 있습니다. 이 기술을 활용하면 연구자들은 기존 방법보다 효과적으로 생물 다양성을 모니터링하고 새로운 종이나 멸종 위기종을 감지할 수 있습니다.

그림 1. 야생동물 종을 식별하는 Ultralytics YOLOv8.

개체군 모니터링#

동물 개체군 추적은 보호 활동의 중요한 부분입니다. 드론과 카메라 트랩에 구현된 비전 AI와 같은 솔루션을 사용하면 지속적이고 비침습적인 관찰이 가능합니다. YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 움직임을 추적하고 행동 패턴을 관찰하며 객체 카운팅을 사용해 개체군 규모를 파악할 수 있어 동물의 이동과 행동에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이러한 솔루션은 국립공원뿐만 아니라 축산업과 같은 분야에서도 동물 복지를 모니터링하고 기타 유용한 데이터를 수집하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그림 2. 소를 카운팅하는 Ultralytics YOLOv8 모델.

서식지 매핑#

서식지 매핑은 야생동물이 의존하는 생태계를 이해하고 보호하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 컴퓨터 비전 모델은 위성 이미지와 환경 데이터를 분석하여 시간에 따른 서식지 변화를 추적할 수 있습니다. 이 정보는 환경 보호 활동가들이 번식지와 이동 경로 같은 중요 지역을 식별하고, 이러한 중요한 산림 및 야생동물 자원을 보호하기 위한 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다.

실제 사례로는 VITO가 유럽 환경청 (EEA) 및 Wageningen Environmental Research와 협력하여 네덜란드, 오스트리아, 포르투갈 남부를 포함한 지역의 AI/ML 분류 서식지 지도를 제작한 작업을 들 수 있습니다. VITO는 플랑드르 기술 연구소입니다.

그림 3. 오스트리아의 10m 공간 해상도 레벨 2 EUNIS 서식지 AI/ML 분류 지도.

밀렵 방지 활동#

밀렵은 여전히 야생동물에 대한 주요 위협입니다. World Animal Foundation이 작성한 최근 보고서에 따르면 밀렵은 매우 수익성이 높은 거래로, 매년 70억~230억 달러의 수익을 창출합니다.

비전 AI는 환경 보호 활동가들이 이러한 불법 활동을 감지하고 방지하는 데 도움을 줍니다. AI는 감시 카메라와 드론을 사용해 보호 구역을 모니터링함으로써 의심스러운 활동을 포착하고 당국에 실시간으로 알릴 수 있습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 밀렵 방지 활동을 강화하고 멸종 위기종을 보호합니다.

Discover Magazine에 따르면 Harvard Teamcore 그룹은 Air Shepherd와 같은 조직과 협력하여 이 활동에서 중요한 역할을 하는 AI 탑재 드론을 개발했습니다. 열적외선 카메라를 장착한 이 드론은 어둠 속에서도 밀렵꾼을 식별할 수 있습니다.

그림 4. 밀렵꾼을 감지하는 컴퓨터 비전. (출처: believersias.com)

야생동물 보호에 AI를 활용할 때의 이점#

AI는 생물 다양성을 더욱 효과적으로 보호할 수 있는 새로운 방법을 제공하여 야생동물 보호에 많은 이점을 가져옵니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

효율성과 정확성#

AI는 데이터 수집 및 분석의 효율성과 정확성을 크게 향상합니다. 기존 방법은 수동 관찰에 의존하는 경우가 많아 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 예를 들어 조류 조사 중 환경 보호 활동가들은 일반적으로 서식지의 특정 지점에서 새의 수를 셉니다. 이 방법은 관찰자의 피로 또는 오인식으로 인해 많은 노동력이 필요하고 부정확할 수 있습니다. AI는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하여 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하고 실수 가능성을 줄일 수 있습니다.

"초원의 조류 조사" 연구에서 사례를 확인할 수 있으며, 이 연구에서는 지점 계수법과 선형 조사법이라는 두 가지 방법을 비교했습니다. 이 연구는 감지율의 변동성과 환경 요인이 관찰자의 정확성에 미치는 영향 등 수동 데이터 수집의 어려움을 강조했습니다. 수동 조사는 상당한 인력과 시간이 필요하며, 인간 관찰자의 한계로 인해 불완전하거나 일관되지 않은 데이터가 생성되는 경우가 많습니다.

그러나 AI는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하여 환경 보호 활동가들에게 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하고 실수 가능성을 줄일 수 있습니다.

확장성#

AI의 주요 장점 중 하나는 확장성입니다. AI 시스템은 광대한 지역과 수많은 종을 동시에 모니터링할 수 있으며, 이는 인간 팀만으로는 달성하기 어렵습니다. 이러한 확장성은 다양한 생태계를 종합적으로 모니터링할 수 있도록 하여 보호 활동의 범위를 넓히고 더 많은 종에 효과적으로 도달하게 합니다.

비용 효율성#

AI 기술은 장기적으로 비용 효율적일 수도 있습니다. AI 시스템에 대한 초기 투자 비용은 높을 수 있지만, 대규모 인력에 대한 필요성이 줄어들면 시간이 지남에 따라 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 자동화된 데이터 수집 및 분석은 인건비를 줄이고 환경 보호 활동가들이 자원을 더욱 효율적으로 배분하도록 합니다.

24시간 모니터링#

AI를 사용하면 야생동물과 그 서식지를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 인간의 활동과 달리 AI 시스템은 휴식이 필요하지 않으며 24시간 작동할 수 있습니다. 이러한 지속적인 감시는 밀렵이나 환경 변화와 같은 위협을 적시에 감지하는 데 중요하며, 멸종 위기종을 보호하고 중요한 서식지를 보존하기 위한 즉각적인 조치를 가능하게 합니다.

과제와 단점#

AI는 야생동물 보호에 상당한 이점을 제공하지만 해결해야 할 여러 과제와 단점도 제시합니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.

기술적 한계#

AI 시스템은 정확도 제한, 데이터 처리 병목 현상, 대규모의 잘 레이블링된 학습 데이터셋의 필요성과 같은 기술적 과제에 직면할 수 있습니다. 식별 오류는 잘못된 데이터로 이어질 수 있으며, 대량의 고해상도 이미지나 영상을 처리하는 일은 부담이 될 수 있습니다.

재정적 장벽#

야생동물 보호에 첨단 AI 시스템을 도입하는 데는 많은 비용이 듭니다. 드론, 카메라 트랩 및 기타 장비의 구매와 유지 관리뿐만 아니라 데이터 저장 및 처리에도 비용이 발생합니다. 또한 국립공원과 같이 넓고 광범위한 지역에 카메라를 설치하면 비용이 더욱 증가합니다. 이러한 재정적 장벽은 많은 보호 단체, 특히 자원이 제한된 단체에 제약이 될 수 있습니다.

기존 방법과의 통합#

AI를 기존의 보호 기술과 통합하는 일은 복잡할 수 있습니다. 이를 위해서는 절차와 직원 교육에 상당한 변화가 필요합니다. 새로운 기술 도입에 대한 저항과 AI를 기존 방법과 결합하는 과정의 복잡성은 성공적인 구현을 방해할 뿐만 아니라 구현 일정을 지연시킬 수 있습니다.

기술 의존성#

AI에 과도하게 의존하면 하드웨어 오작동, 소프트웨어 버그 및 기타 장애와 같은 위험이 발생합니다. 기술에 대한 의존은 환경 보호 활동가들의 기존 기술과 지식을 약화시켜 기술을 사용할 수 없거나 적합하지 않은 상황에서 대응 능력을 떨어뜨릴 수 있습니다. 보호 활동의 회복 탄력성과 적응력을 유지하려면 AI 사용과 기존 방법의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

야생동물 보호에서 AI의 미래#

AI 기술이 계속 발전함에 따라 야생동물 보호에 혁신을 일으킬 잠재력은 더욱 커지고 있습니다. 새로운 기술 발전은 야생동물을 모니터링하고 보호하며 보존하는 방식을 크게 개선하여 보호 활동이 더욱 효과적이고 앞으로의 과제에 더 적합하도록 만들 것으로 예상됩니다.

자율 드론과 로봇#

야생동물 보호 분야에서는 새로운 기술이 끊임없이 개발되고 있습니다. 예를 들어 AI를 탑재한 자율 드론과 로보틱스에 대한 연구가 이미 시작되었으며, 야생동물 모니터링, 밀렵 방지 활동, 심지어 산불 모니터링에서도 유망한 가능성을 보여주고 있습니다.

무인 드론을 활용한 산불 모니터링에 관한 연구에 따르면 이러한 드론은 인간의 개입을 최소화하면서 광대하고 접근하기 어려운 지역을 효과적으로 순찰하고, 실시간 데이터를 제공하며 위협에 더욱 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다.

산불 상황에서 이러한 드론은 화재 발생을 감지하고 화재를 모니터링하여 야생동물과 서식지를 모두 보호하기 위한 신속한 대응을 가능하게 합니다. AI 기술이 발전함에 따라 이러한 드론과 로봇은 이동 중에 더욱 정교한 결정을 내릴 것으로 예상됩니다. 예를 들어 동물을 따라 비행 경로를 변경하고, 장애물을 피하거나, 산불 확산을 추적하여 향후 야생동물 보호의 효과를 더욱 높일 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 발전#

더욱 정교한 객체 인식 및 행동 분석 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델의 향후 발전은 야생동물을 모니터링하고 이해하는 능력을 한층 강화할 것입니다. 컴퓨터 비전 모델은 계속 발전하면서 더 높은 해상도의 이미지와 영상을 더욱 효율적으로 처리하여 동물의 행동, 개체군 동태 및 서식지 이용에 대해 더욱 정확하고 상세한 인사이트를 제공할 것이 분명합니다.

핵심 요점#

이 글에서는 종 식별, 개체군 모니터링, 서식지 매핑 및 밀렵 방지 활동을 향상하여 AI가 야생동물 보호를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보았습니다. 또한 효율성 향상, 확장성, 비용 효율성 및 24시간 모니터링을 비롯한 이점을 논의하고, 기술적 한계, 재정적 장벽 및 기술 의존성과 같은 과제도 다루었습니다.

앞으로 AI의 지속적인 발전은 유망한 진전을 가져올 것이지만, 효과적인 보호 전략을 수립하고 미래 세대를 위해 생물 다양성을 보호하려면 윤리적 사용과 지속적인 연구가 필수적입니다.

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