생물 다양성 보호: Ultralytics YOLOv5 및 YOLOv8을 사용한 Kashmir World Foundation의 성공 사례
Ultralytics 팀
2023년 2월 28일
야생 동물 보호 및 밀렵 퇴치를 위한 Kashmir World Foundation의 AI 및 YOLOv5 활용 사례를 살펴보세요.
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2023년 2월 28일
야생 동물 보호 및 밀렵 퇴치를 위한 Kashmir World Foundation의 AI 및 YOLOv5 활용 사례를 살펴보세요.
Kashmir World Foundation(KWF)은 2008년 버지니아 주 그레이트 폴스에 설립되었으며, 전 세계적으로 야생 동물을 보존하고 보호하기 위한 싸움에 최신 기술을 구현하는 사명을 가지고 있습니다. KWF는 보존 및 밀렵 방지 노력을 지원하는 자율 무인 시스템을 구축하고 운영합니다. 2013년에 KWF는 운영에 인공 지능을 도입하기 시작했습니다.
WWF에 따르면 서식지 손실은 멸종 위기에 처하거나 위협받는 종으로 분류되는 “레드 리스트”에 있는 모든 종의 85%에 가장 큰 실존적 위험을 제기합니다. 동시에 전통 의약품, 진미 또는 이국적인 애완 동물에 사용하기 위해 밀렵된 야생 동물에 대한 수요가 증가하고 있으며 보고에 따르면 증가했습니다. 서식지 손실과 밀렵은 함께 전 세계 생물 다양성을 위협하고 지역 사회와 환경에 파괴적인 영향을 미칩니다.
창립자 겸 총괄 이사인 Aliyah Pandolfi는 강력한 내부 협력을 강조하며 “전 세계의 학생, 학자, 엔지니어, 과학자들이 기꺼이 시간과 전문 지식을 자원하고 있습니다.”라고 설명합니다. KWF는 전 세계 자원봉사자들에 의해 100% 운영됩니다. KWF는 이러한 노력을 통해 카타르의 모래 고양이, 코스타리카의 바다 거북, 히말라야의 눈표범과 같이 멸종 위기에 처한 다양한 종을 보호하는 데 큰 진전을 이루었습니다.
"우리 모두는 동물을 사랑하기 때문에 이 일을 하지만, 더 중요한 것은 우리의 기술을 사용하여 세상에 좋은 일을 하고, 그렇지 않으면 살아남지 못할 종들에게 긍정적인 변화를 만들고 싶기 때문입니다."
Aliyah Pandolfi
Kashmir World Foundation 설립자 겸 상임 이사
많은 경우 보존 활동가가 밀렵이 발생하는 위치에 접근하는 것은 매우 어렵습니다. KWF는 세계 외딴 지역에서 보존 노력을 기울이는 데 있어 다음과 같은 네 가지 주요 장애물에 직면해야 합니다.
과거에는 환경 보호론자들이 나중에 영상을 다시 보기 위해 현장에 비디오 녹화 장치를 배치했습니다. 수백, 수천 시간의 영상으로 인해 이 프로세스는 시청자가 동물 종과 밀렵꾼을 꼼꼼하게 감지하고 식별하는 데 의존합니다. 시간 제약과 인적 오류로 인해 이 접근 방식은 환경 보호론자들을 불리한 위치에 놓는 것으로 입증되었습니다. KWF의 자원 봉사자들은 밀렵꾼과 불법 사냥에 맞서기 위해 더 나은 장비를 갖춰야 한다는 것을 알고 있었습니다.
기술의 불가피한 발전은 양날의 검과 같습니다. 기술의 품질이 계속 높아지고 접근성이 향상됨에 따라 보존론자와 악의적인 행위자 모두 최신 기술을 손에 넣을 수 있습니다. 경쟁력을 유지하려면 보존론자들은 최신 기술의 힘을 활용하여 유리하게 사용할 준비가 되어 있어야 합니다.
Pandolfi는 KWF에 실시간 정보를 제공하는 현장에서 적극적인 솔루션이 필요했습니다. 인적 오류를 제거하고 네 가지 주요 장애물에 대처할 수 있는 솔루션이 필요했고, 밀렵 방지 임무에서 단 몇 초 차이로 결과가 달라질 수 있다는 것을 알았습니다. 즉, 실시간 인사이트는 동물이 죽는 것을 막는 데 직접적인 역할을 할 수 있습니다.
Pandolfi는 창의력을 발휘하여 프로젝트에 필요한 기술과 자원을 고려했습니다. 그녀에게 필요한 기술의 대부분은 현재 사용할 수 있지만, Pandolfi는 가까운 미래에 출시될 하드웨어 및 소프트웨어를 예상하고 있습니다. 드론, AI 및 GPS 기능을 활용하는 접근 방식을 개발하기 위해 KWF에서 그녀의 팀을 이끌고 있습니다.
“이 프로젝트를 시작할 때 커뮤니티에서 많은 의문이 제기되었습니다. 불가능하다, 할 수 없다, 기술이 존재하지 않는다는 말을 들었지만, 저는 장기적으로 컴퓨터 과학과 드론 기능이 진화하고 융합되어야 한다고 생각했습니다.”
KWF는 위험 지역에 다양한 카메라와 센서를 배치하여 전 세계 위치에서 데이터를 수신하고 즉각적인 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
“특정 위치에 밀렵꾼이 있다고 상상해 보세요.” Pandolfi는 말합니다. “우리는 그들을 추적하고 순찰대에게 그들의 위치를 알려서 그들이 동물을 죽이기 전에 밀렵꾼을 막을 수 있기를 바랍니다.”
실시간 객체 감지가 필요했던 KWF는 모델 출력이 매우 정확하고 신뢰할 수 있기를 원했습니다. Pandolfi의 KWF A.I. 팀 리더인 Daan Eeltink(네덜란드 학생)는 선택 사항을 평가하면서 YOLOv4와 YOLOv5의 성능을 비교했습니다. YOLOv5를 통해 KWF 팀은 프로젝트에 YOLOv5를 선택하게 된 몇 가지 차별화된 포인트를 발견했습니다.
KWF는 전 세계의 자원 봉사자, 엔지니어 및 인턴으로 구성된 팀에 의존하여 보존 노력을 위한 기술을 구축합니다. 많은 인턴이 고등학생이며, 그중 일부는 YOLOv5에 대한 경험이 거의 또는 전혀 없습니다. Pandolfi는 사전 경험이 가장 적은 사람들조차도 3주 이내에 YOLOv5를 가동할 수 있다는 것을 알았습니다.
또한, 실험 추적 플랫폼과의 통합으로 모델 및 데이터 세트의 미세 조정이 간편해져 KWF는 현장에서 YOLOv5 모델의 성능을 극대화할 수 있었습니다.
“YOLOv5는 정확했고 동물이 죽기 전에 동물을 구할 수 있도록 도와주었는데, 이것이 우리의 궁극적인 목표였습니다.”
YOLOv5가 없었다면 KWF의 Pandolfi 팀은 좌절했을 것이라고 말합니다. 객체 감지를 구현하기 전에는 보존 프로젝트에 최적의 데이터 양이 부족했습니다.
2023년 초에 KWF는 작업을 YOLO 비전 AI 아키텍처 제품군의 최신 릴리스인 Ultralytics YOLOv8로 이전할 예정입니다.
현재 KWF는 현장의 센서에서 객체 감지를 위해 YOLOv5를 배포하고 있습니다. 이러한 장치는 데이터를 생물학자에게 보내고, 생물학자는 정보를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 내년에 KWF는 드론 이미지가 포함된 데이터 세트에서 YOLOv5를 훈련하여 이러한 드론을 현장에 배포하는 것을 목표로 합니다.
세계에는 7종의 바다 거북이 있으며 각 종은 멸종 위기에 처해 있습니다. 알을 낳을 때 암컷 바다 거북은 해변으로 와서 모래에 둥지를 파고 알을 낳습니다. 이 과정은 몇 시간이 걸릴 수 있지만 완료되면 암컷 바다 거북은 물로 돌아가 알을 55-65일 동안 모래에서 품도록 둡니다. 어미가 영원히 떠나면 알은 밀렵꾼, 포식자 및 자연 요소로부터 거의 방어할 수 없습니다.
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과거에 바다거북을 추적하는 환경 보호론자들의 접근 방식은 해변의 모든 위치에 둥지가 있는 곳을 표시하는 것이었습니다. 이러한 지역의 위협이 높으면 환경 보호론자들은 둥지를 더 안전한 장소로 옮기고 거북이가 부화하면 바다로 풀어줍니다.
이 프로세스에는 30마일 이상 떨어진 해변을 직접 걸어 다니며 둥지를 표시하는 작업이 포함될 수 있습니다. 매일 이 프로세스를 수행할 수 있는 충분한 인력을 확보하는 것은 특히 COVID-19 봉쇄 기간 동안 어려운 것으로 입증되었습니다.
또한, 바다거북 둥지를 표시하는 것이 때로는 역효과를 낳는 것으로 입증되었습니다. 밀렵꾼이 표시된 둥지를 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라 돼지들도 표식이 있으면 근처에 바다거북 둥지가 있다는 것을 알게 되어 알을 먹게 되었습니다.
KWF는 인력 요소를 줄이고 쉽게 식별할 수 있는 마커를 대체하여 이 프로세스 내에서 개선의 기회를 발견했습니다. YOLOv5를 사용하여 자율 항공 시스템을 설정하여 바다 거북 둥지를 감지, 위치 파악 및 특성화함으로써 생물학자들은 바다 거북 둥지의 흔적과 지리적 위치를 포함한 실시간 정보를 받을 수 있으므로 생물학자들이 해변을 직접 걷고 둥지를 표시할 필요가 없습니다.
눈표범의 짙은 흰색 털은 검은색 반점이 있어 히말라야 풍경에서 완벽하게 위장할 수 있습니다. 야생에서 그들은 천적이 없는 최상위 포식자입니다. 그러나 패션 및 전통 의학에서 털 및 기타 신체 부위에 대한 수요가 매우 높고 서식지 손실 및 파편화로 인해 야생에는 4,000~6,500마리의 눈표범만 남아 있는 것으로 추정됩니다.
눈표범 보존 노력은 눈표범이 발견되는 험난한 환경에 기여하는 요인으로 인해 매우 어려운 것으로 입증되었습니다.
또한, 야생에서 눈표범을 발견하는 것은 매우 드뭅니다. 결과적으로 KWF는 드론 기술을 활용하여 이 큰 고양이를 추적하고 보호하는 자동화된 접근 방식을 개발하고 있습니다. 현재 드론 기술은 기계가 눈표범을 추적하는 데 필요한 조건(약 20,000~22,000피트)에서 작동할 수 있는 수준에 도달할 수 있도록 여전히 개발 중입니다.
KWF는 기술이 확보되면 센서와 드론에 YOLOv5를 사용하여 히말라야에 배치할 계획입니다. 추적을 위해 이러한 센서와 드론은 눈 속에서 발자국을 감지할 수 있으며, 발자국은 보통 바람에 빠르게 날아갑니다. 이 실시간 정보는 생물학자 및 환경 보호론자에게 전달됩니다.
Kashmir World Foundation 웹사이트를 방문하여 전 세계 보존 노력을 돕는 방법과 차이를 만드는 방법을 확인해 보세요.
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