생물다양성 보호: Ultralytics YOLOv5 및 YOLOv8을 활용한 Kashmir World Foundation의 성공 사례

Kashmir World Foundation(KWF)은 전 세계 야생동물의 보전과 보호를 위해 최신 기술을 도입한다는 사명으로 2008년 버지니아주 그레이트폴스에서 설립되었습니다. KWF는 보전 활동과 밀렵 방지 활동을 지원하는 자율 무인 시스템을 구축하고 운영합니다. 2013년 KWF는 활동에 인공지능을 도입하기 시작했습니다.

WWF에 따르면, 서식지 손실은 멸종 위기 또는 위협종을 분류하는 ‘레드리스트’ 등재 종 전체의 85%에 가장 큰 실존적 위협입니다. 동시에 전통 의약품, 진미, 이국적인 반려동물 용도로 밀렵된 야생동물을 찾는 수요가 계속되고 있으며, 보고에 따르면 증가하고 있습니다. 서식지 손실과 밀렵은 함께 전 세계 생물다양성을 위협하고 지역사회와 환경에 치명적인 영향을 미칩니다.

창립자 겸 전무이사 Aliyah Pandolfi는 내부 협업의 중요성을 언급하며 “전 세계의 학생, 학자, 엔지니어, 과학자들이 자신의 시간과 전문성을 기꺼이 봉사에 제공합니다”라고 설명합니다. KWF는 전 세계 자원봉사자들이 100% 운영합니다. KWF는 이들의 활동을 통해 카타르의 모래고양이, 코스타리카의 바다거북, 히말라야의 눈표범 등 위협받거나 멸종 위기에 처한 여러 종을 보호하는 데 큰 진전을 이루었습니다.

“우리는 모두 동물을 사랑하기 때문에 이 일을 합니다. 하지만 더 중요한 것은 우리의 기술을 활용해 세상에 좋은 일을 하고, 그렇지 않으면 살아남지 못할 수도 있는 종에 긍정적인 변화를 만들어내고 싶다는 것입니다.” Aliyah Pandolfi, Kashmir World Foundation 설립자 겸 사무총장

밀렵 문제 해결하기#

많은 경우 보호 활동가가 밀렵이 일어나는 장소에 접근하는 것은 매우 어렵습니다. KWF는 세계의 외딴 지역에서 보전 활동을 추진하면서 다음 네 가지 주요 장애물에 맞서야 합니다.

• 위험한 기상 조건
• 예측할 수 없는 사회·정치적 요인
• 험난한 지형
• 언제든 해당 지역에 사람을 파견할 수 있는 자원의 부족

과거에는 환경보호 활동가들이 현장에 영상 녹화 장치를 설치하고 나중에 영상을 다시 시청했습니다. 수백 또는 수천 시간에 달하는 영상을 검토하는 이 과정에서는 시청자가 동물 종과 밀렵꾼을 세심하게 탐지하고 식별해야 합니다. 시간 제약과 인적 오류로 인해 이 방식은 환경보호 활동가에게 불리한 것으로 드러났습니다. KWF 자원봉사자들은 밀렵과 불법 사냥에 맞서기 위해 더 나은 장비가 필요하다는 사실을 알고 있었습니다.

기술의 필연적인 발전은 양날의 검과 같습니다. 기술의 품질이 높아지고 접근성이 좋아짐에 따라 보호 활동가와 악의적인 행위자 모두 최신 기술을 손에 넣을 수 있습니다. 경쟁력을 유지하려면 보호 활동가도 최신 기술의 힘을 활용해 자신에게 유리하게 사용할 준비를 해야 합니다.

창의적인 해결 방안#

Pandolfi는 KWF에 실시간 정보를 제공할 수 있는 현장용 강력한 솔루션이 필요했습니다. 사람의 실수를 없애고 네 가지 주요 장애물에 대응할 솔루션을 모색하던 그녀는 밀렵 방지 임무에서 단 몇 초도 큰 차이를 만들 수 있음을 알고 있었습니다. 따라서 실시간 인사이트가 동물의 죽음을 막는 데 직접적인 역할을 할 수 있습니다.

판돌피는 창의적인 아이디어를 바탕으로 프로젝트에 필요한 기술과 자원을 검토했습니다. 필요한 기술의 상당 부분은 현재 이용할 수 있지만, 판돌피는 가까운 미래에 출시될 하드웨어와 소프트웨어도 기대하고 있습니다. 그녀는 KWF 팀을 이끌고 드론, AI, GPS 기능을 활용하는 접근 방식을 개발했습니다.

“이 프로젝트를 처음 시작했을 때 커뮤니티에는 회의적인 시각이 많았습니다. 사람들은 말도 안 된다, 불가능하다, 할 수 없다, 그런 기술은 존재하지 않는다고 했습니다. 하지만 저는 장기적인 관점에서 이 프로젝트에 필요한 컴퓨터 과학과 드론 기술이 발전하고 서로 결합해야 한다고 생각했습니다.”

위험 지역에 다양한 카메라와 센서를 설치하면 KWF는 전 세계 여러 장소에서 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 순식간에 의사결정을 내리는 데 필요한 실행 가능한 인사이트를 얻습니다.

Pandolfi는 “특정 장소에 밀렵꾼이 있다고 상상해 보세요. 밀렵꾼의 움직임을 추적하고 위치를 레인저에게 알려, 레인저가 밀렵꾼을 가로막아 동물을 죽이기 전에 저지할 수 있기를 바랍니다.”라고 말합니다.

YOLOv5를 선택한 이유#

KWF는 실시간 객체 탐지를 위해 모델의 출력을 매우 정확하고 신뢰할 수 있게 만들어야 했습니다. 여러 선택지를 비교하던 중, 네덜란드에서 공부하는 학생이자 Pandolfi의 KWF AI 팀장인 Daan Eeltink는 YOLOv4와 YOLOv5의 성능을 비교했습니다. YOLOv5에는 KWF 팀이 프로젝트에 도입하기로 결정한 몇 가지 차별점이 있었습니다.

• YOLOv5 모델은 더 적은 이미지로 학습할 수 있었습니다.
• 오픈 소스라는 점 덕분에 KWF 팀은 이 기술을 쉽게 활용할 수 있었습니다.
• YOLOv5의 학습 곡선은 가파르지 않았습니다.

KWF는 보전 활동에 필요한 기술을 구축하기 위해 전 세계의 자원봉사자, 엔지니어, 인턴으로 구성된 팀에 의존합니다. 인턴 중 다수는 고등학생이며, 일부는 YOLOv5를 거의 또는 전혀 사용해 본 경험이 없습니다. Pandolfi는 사전 경험이 가장 적은 사람들도 3주가 채 되지 않아 YOLOv5를 설치하고 실행할 수 있다는 것을 확인했습니다.

또한 실험 추적 플랫폼과의 통합으로 모델과 데이터셋을 간편하게 파인튜닝할 수 있었고, KWF는 현장에서 YOLOv5 모델의 성능을 극대화할 수 있었습니다.

“YOLOv5는 정확했고, 궁극적인 목표였던 동물들이 죽임을 당하기 전에 구하는 데 도움이 되었습니다.”

YOLOv5가 없었다면 KWF의 판돌피 팀은 좌절했을 것이라고 합니다. 객체 탐지를 도입하기 전에는 환경 보호 프로젝트에 필요한 데이터가 충분하지 않았습니다. 2023년 초, KWF는 당시 YOLO 비전 AI 아키텍처 제품군의 최신 버전이었던 Ultralytics YOLOv8으로 작업을 이전할 예정입니다(이후 Ultralytics YOLO26이 이를 대체했습니다).

YOLOv5 배포#

현재 KWF는 현장 센서에서 객체 탐지를 수행하기 위해 YOLOv5를 배포하고 있습니다. 이러한 장치는 생물학자에게 데이터를 전송하며, 생물학자는 정보를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 내년에 KWF는 드론 이미지가 포함된 데이터셋으로 YOLOv5를 학습한 다음, 현장에 드론을 배치하는 것을 목표로 합니다.

보전 프로젝트#

바다거북#

전 세계에는 바다거북이 7종 있으며, 그중 5종은 IUCN 적색목록에서 멸종 위협을 받는 종으로 분류됩니다. 암컷 바다거북은 알을 낳을 때 해변으로 올라와 모래에 둥지를 파고 알을 낳습니다. 이 과정에는 몇 시간이 걸릴 수 있지만, 알을 낳고 나면 암컷 바다거북은 바다로 돌아가며 알은 모래 속에서 55~65일 동안 부화합니다. 어미가 영영 떠난 뒤 알은 밀렵꾼, 포식자, 자연환경으로부터 자신을 보호할 방어 수단이 거의 없습니다.

과거 보호 활동가들은 해변에서 둥지가 있는 모든 위치를 표시해 바다거북을 추적했습니다. 해당 지역의 위협 수준이 높으면 보호 활동가들은 우선 둥지를 더 안전한 장소로 옮기고, 알이 부화한 뒤 새끼 거북을 바다로 방류합니다.

이 과정에는 길이가 30마일 이상인 해변을 직접 걸으며 둥지를 표시하는 작업이 포함될 수 있습니다. 특히 COVID-19 봉쇄 기간에는 매일 이 작업을 수행할 인력을 충분히 확보하기가 어려웠습니다.

또한 바다거북 둥지에 표식을 남기는 방식은 오히려 역효과를 낳기도 했습니다. 밀렵꾼들이 표식이 있는 둥지를 찾아낼 수 있었을 뿐만 아니라, 돼지들도 표식이 있으면 근처에 바다거북 둥지가 있다는 사실을 학습해 알을 먹었습니다.

KWF는 인력 의존도를 낮추고 쉽게 식별되는 표식을 없애 이 과정을 개선할 기회를 발견했습니다. YOLOv5를 사용해 바다거북 둥지를 탐지하고 위치와 특성을 파악하는 자율 항공 시스템을 구축하면, 생물학자들은 이동 경로와 지리적 위치를 포함한 바다거북 둥지 정보를 실시간으로 받을 수 있습니다. 이를 통해 생물학자가 해변을 직접 걸으며 둥지를 표시할 필요가 없어집니다.

눈표범#

눈표범의 두꺼운 흰 털과 어두운 점무늬 로제트는 히말라야 지형에서 완벽하게 위장할 수 있게 해줍니다. 야생에서 눈표범은 자연적인 포식자가 없는 최상위 포식자입니다. 하지만 패션과 전통 의약품에 사용되는 털과 신체 부위에 대한 수요가 매우 높은 데다 서식지 손실과 단편화까지 겹쳐, 야생에 남은 눈표범은 4,000~6,500마리에 불과한 것으로 추정됩니다.

눈표범이 서식하는 혹독한 환경을 만드는 다음과 같은 요인 때문에 눈표범 보전 활동은 매우 어려운 것으로 나타났습니다.

• 높은 고도
• 과도한 적설량
• 혹한
• 강풍
• 깊은 협곡
• 험난한 지형

또한 야생에서 눈표범을 발견하는 일은 매우 드뭅니다. 이에 따라 KWF는 드론 기술을 활용해 이 대형 고양잇과 동물을 추적하고 보호하는 자동화 방식을 개발하고 있습니다. 현재 드론 기술은 눈표범을 추적하는 데 필요한 조건, 즉 약 20,000~22,000피트 고도에서 기체가 작동할 수 있도록 아직 개발 중입니다.

기술을 사용할 수 있게 되면 KWF는 YOLOv5를 센서와 드론에 적용하여 히말라야에 배치할 계획입니다. 추적을 위해 센서와 드론은 바람에 쉽게 날아가 버리는 눈 위의 발자국을 탐지할 수 있습니다. 이 실시간 정보는 생물학자와 환경보호 활동가에게 전달됩니다.

Kashmir World Foundation 웹사이트를 방문해 전 세계 보전 활동에 기여할 방법을 확인해 보세요.