동물원에서의 컴퓨터 비전이 동물 보호를 개선하는 방법

동물원, 보호구역 및 보호소는 야생동물 보호를 지원하고 생태계 균형을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 다양한 종이 서식하고 각기 다른 요구 사항을 가진 이러한 공간에서 일상적인 운영을 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 사육사들이 동물을 관찰하고 치료하며 지원하는 방식을 개선하기 위해 새롭고 혁신적인 방법을 도입하는 이유입니다.

특히 인공지능(AI)은 동물 관리 및 동물원 운영 분야에서 신뢰할 수 있는 도구가 되고 있습니다. 이에 따라 동물 건강 분야의 AI 글로벌 시장은 빠르게 성장하고 있으며 2034년까지 82억 3천만 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.

이미 큰 영향력을 발휘하고 있는 AI 분야 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 기계가 인간처럼 이미지를 보고 해석할 수 있게 합니다. 동물 관리 측면에서 Vision AI는 개별 동물을 감지하고, 움직임을 모니터링하며, 눈에 띄지 않을 수 있는 질병 징후를 포착하는 데 사용할 수 있습니다.

그림 1. YOLO11을 사용한 코끼리 감지.

이 글에서는 컴퓨터 비전이 동물원과 수의학적 진료에서 건강 모니터링, 행동 추적, 동물 복지 지원에 어떻게 활용되고 있는지 살펴봅니다. 시작하겠습니다!

Link to this section동물원 및 수의학 분야에서 컴퓨터 비전의 역할#

아픈 동물을 돌보는 사육사가 하루 종일 동물의 행동을 주의 깊게 관찰하며 변화를 포착하려 한다고 가정해 보겠습니다. 이제 카메라 시스템이 그 작업을 지속적으로 수행하여 24시간 내내 동물을 모니터링하고 이상 징후가 보이면 즉시 직원에게 알린다고 상상해 보십시오. 컴퓨터 비전이 이를 가능하게 합니다.

컴퓨터 비전이 통합된 카메라는 실시간으로 동물 모니터링을 지원하여 스트레스, 부상 또는 질병의 초기 징후를 더 쉽게 감지하도록 돕습니다. 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원하는 Ultralytics YOLO11과 같은 모델은 동물을 감지하고 움직임을 추적하며 행동 모니터링과 같은 일상적인 업무를 지원할 수 있습니다.

그림 2. YOLO11은 동물원에서 동물을 감지하고 추적하는 데 사용할 수 있습니다.

마찬가지로 수의학 분야에서 컴퓨터 비전은 해부학적 구조가 크게 다른 종들에 걸쳐 안과 질환 진단과 같은 복잡한 작업을 수의사들이 수행하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 도구는 백내장이나 녹내장 같은 문제를 정확하게 감지하여 진단의 속도와 일관성을 모두 향상시킵니다.

효과적인 동물 관리에 대한 필요성이 커짐에 따라 동물원과 클리닉에서는 일상적인 운영을 보다 효율적으로 관리하기 위해 컴퓨터 비전 솔루션을 도입하고 있습니다. 조기 질병 감지부터 일상적인 검사 자동화에 이르기까지, YOLO11과 같은 모델은 특히 자원이 제한적인 상황에서 사육사들이 더 일관되고 즉각적인 관리를 제공하도록 돕습니다.

Link to this section동물원에서 컴퓨터 비전의 응용 분야#

컴퓨터 비전이 동물원과 클리닉에서 어떻게 동물 관리를 지원하는지 살펴보았으니, 이제 실제 야생동물 보호 및 동물 건강 모니터링 노력에서 이 기술이 어떻게 사용되는지 보여주는 몇 가지 글로벌 사례 연구를 자세히 살펴보겠습니다.

Link to this section동물 안면 인식: 멸종 위기 판다의 AI 모니터링#

한때 멸종 위기에 처했다가 현재 취약종으로 분류된 자이언트 판다는 여전히 주요 보호 활동의 대상입니다. 하지만 판다는 얼굴 특징이 서로 비슷하기 때문에 개별 판다의 건강, 행동, 번식을 추적하는 것은 어려울 수 있습니다. 숙련된 전문가조차 판다를 서로 구분하는 데 애를 먹을 수 있습니다.

발자국 확인이나 DNA 검사와 같은 전통적인 방법들이 사용되어 왔지만, 이러한 방법은 일반적으로 비용이 많이 들고 침습적이며 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다.

이 문제를 해결하기 위해 중국 청두 자이언트 판다 번식 연구 기지의 연구진은 컴퓨터 비전을 사용하는 안면 인식 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 Vision AI를 사용하여 얼굴의 미묘하고 독특한 특징을 분석함으로써 개별 판다를 식별합니다.

이 안면 인식 기술을 통해 연구진은 해를 끼치거나 방해하지 않고도 판다의 움직임, 섭식 습관, 건강을 지속적으로 추적할 수 있습니다. 이를 통해 정확한 실시간 정보를 쉽게 수집할 수 있어 모니터링 과정이 훨씬 더 효과적이고 신뢰할 수 있게 됩니다.

그림 3. 판다 감지 및 식별 모델 학습에 사용된 주석 데이터의 예시.

Link to this section동물 건강 모니터링을 통한 레서판다의 스트레스 감소#

레서판다는 수줍음이 많고 단독 생활을 하는 동물로 생존에 심각한 위협을 받고 있습니다. 지난 18년 동안 약 3세대에 걸쳐 서식지 파괴와 불법 포획으로 인해 전 세계 개체 수가 50% 이상 감소했습니다. 이들은 미얀마, 네팔, 인도, 중국의 일부 지역, 특히 히말라야와 서부 쓰촨 지역에 살고 있으며 약 6,000~7,000마리의 레서판다가 남아 있습니다.

동물원과 같이 보호된 환경에서도 위험은 존재할 수 있습니다. 레서판다의 건강 문제는 종종 움직임 저하, 상호작용 감소, 수면 부족 등 행동의 작은 변화로 나타납니다. 하지만 이러한 징후는 매우 미묘하여 놓치기 쉽습니다.

To help protect these endangered animals, researchers are developing new ways to care for them. For instance, data collected from motion-activated cameras at Bifengxia Wildlife World in China was used to train a YOLOv8-based computer vision model designed to monitor red panda behavior.

이 모델은 사육사들이 동물을 방해하지 않으면서 비정상적으로 움직이지 않거나 활동이 줄어드는 등 스트레스나 질병의 초기 징후를 포착하도록 도울 수 있습니다. 이는 레서판다를 편안하고 스트레스 없는 상태로 유지하면서 24시간 모니터링을 가능하게 하는 비침습적인 접근 방식입니다.

그림 4. 컴퓨터 비전을 사용하여 레서판다 행동 모니터링.

Link to this section컴퓨터 비전을 활용한 동물 추적: 돌고래 모니터링#

큰돌고래와 같은 동물이 물속에서 어떻게 행동하는지 관찰하는 것은 까다로울 수 있습니다. 이들은 빠르게 헤엄치고 깊이 잠수하며 종종 무리를 지어 움직이기 때문에 사육사들이 일과를 추적하거나 작은 변화를 감지하기 어렵습니다. 그러나 이들이 어떻게 휴식을 취하고, 상호작용하며, 공간을 사용하는지 이해하는 것은 건강 유지에 핵심적입니다. 이는 환경을 세심하게 관리해야 하는 동물원과 수족관에서 특히 중요합니다.

미국 브룩필드 동물원에서 연구자들은 컴퓨터 비전을 사용하여 인클로저 전체에서 돌고래의 움직임을 추적하는 시스템을 설계했습니다. 그들은 하루 종일 돌고래의 움직임을 기록하기 위해 인클로저 주변에 고해상도 카메라를 설치했습니다. 이 기록들은 수영, 휴식, 상호작용 또는 탐색과 같은 행동 패턴을 이해하는 데 분석됩니다.

구체적으로 객체 추적 기술을 사용하여 시간 경과에 따른 각 돌고래의 움직임을 따라갑니다. 이 컴퓨터 비전 기술은 돌고래들이 서로 가까이 헤엄치거나 물속으로 잠수할 때도 시스템이 개별 돌고래를 식별하고 활동을 모니터링할 수 있게 합니다. 이러한 패턴을 추적함으로써 사육사들은 돌고래가 공간을 어떻게 사용하고, 서로 어떻게 상호작용하며, 환경 변화에 어떻게 반응하는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

그림 5. 이중 카메라가 브룩필드 동물원에서 돌고래의 움직임을 추적합니다.

Link to this section동물원 내 컴퓨터 비전의 장점과 단점#

오늘날 컴퓨터 비전은 동물원부터 수의학 클리닉에 이르기까지 다양한 동물 관리 환경에서 모니터링을 개선하고, 진단을 지원하며, 전반적인 복지를 증진하는 데 사용되고 있습니다. 동물 관리 관행을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

• 인클로저 사용 분석: 히트맵과 행동 추적은 동물이 선호하거나 피하는 인클로저 영역을 보여주어, 사육사가 서식지 설계와 풍부화 계획을 개선하도록 돕습니다.
• 업무 부하 감소: 일상적인 모니터링 작업을 자동화하면 동물 관리 팀이 실질적인 풍부화, 훈련 및 의료 관리에 집중할 수 있는 더 많은 시간을 확보할 수 있습니다.
• 원격 협업 및 진단: 실시간 영상과 행동 데이터를 외부 수의사, 행동 전문가 또는 연구자와 공유하여 협력적인 진료와 더 빠른 진단을 가능하게 합니다.
• 야간 모니터링 강화: 적외선 및 저조도 비전 시스템을 사용하면 직원이 야간 시간대나 야행성 활동을 모니터링할 수 있는데, 이는 동물을 방해하지 않고 수동으로 수행하기 어려운 작업입니다.

컴퓨터 비전은 동물 관리 측면에서 많은 이점을 제공하지만, 고려해야 할 몇 가지 과제도 있습니다. 이 기술을 도입할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 제한 사항과 요소는 다음과 같습니다.

• 종별 행동 복잡성: 일부 종은 광범위하고 고품질인 학습 데이터 없이는 정확하게 라벨링하고 감지하기 어려운 미묘하고 희귀하며 연구가 부족한 행동을 보입니다.
• 높은 초기 설치 비용: 고해상도 카메라, 내구성이 뛰어난 방수 장비, 서버 및 엣지 장치의 비용은 특히 소규모 동물원이나 보호 시설의 경우 상당한 투자가 될 수 있습니다.
• 제한된 범위 및 사각지대: 동물들은 종종 굴 속으로 들어가거나 나무 또는 바위 뒤에 숨거나 수직 공간을 사용하는데, 이는 광범위하고 비용이 많이 드는 다각도 설정 없이는 고정 카메라가 포착하지 못할 수 있는 영역입니다.
• 복잡한 행동에 대한 제한된 실시간 통찰력: 수면이나 움직임과 같은 단순한 행동은 감지하기 쉽지만, 미묘한 사회적 상호작용이나 감정 상태는 AI 모델이 정확하게 해석하기 더 어렵습니다.

Link to this section핵심 요약#

컴퓨터 비전은 동물원, 수의학 클리닉, 보호구역에서 동물이 관리되는 방식을 꾸준히 변화시키고 있습니다. 움직임을 모니터링하고 초기 질병 징후를 감지하며 개별 동물을 추적하는 능력은 이를 신뢰할 수 있는 도구로 만듭니다. 이러한 시스템이 인간 사육사를 대체할 수는 없지만, 인간 사육사가 더 효율적으로 업무를 수행하도록 도울 수 있습니다.

앞으로 동물 건강 모니터링에서 AI의 더 고급 활용 사례를 볼 수 있을 것입니다. 예를 들어, 감정 감지는 스트레스나 편안함 수준을 실시간으로 추적하는 데 도움이 될 수 있으며, 자세 추정은 부상이 눈에 띄기 전에 초기 징후를 포착할 수 있습니다. 스마트 인클로저 및 웨어러블 센서와 통합될 때 컴퓨터 비전은 사육사들에게 각 동물의 복지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하는 연결된 시스템의 일부가 될 수 있습니다.

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