생물 다양성 보호: Ultralytics YOLOv5와 YOLOv8을 활용한 Kashmir World Foundation의 성공 사례

Kashmir World Foundation(KWF)는 전 세계적인 규모로 야생동물을 보전하고 보호하기 위한 노력에 최신 기술을 도입한다는 사명으로 2008년 버지니아주 Great Falls에서 설립되었습니다. KWF는 보전 활동과 밀렵 방지 활동을 지원하는 자율 무인 시스템을 구축하고 운영합니다. KWF는 2013년부터 운영에 인공지능을 도입하기 시작했습니다.

WWF에 따르면, 멸종 위기 또는 위협을 받는 종을 분류한 “Red List”에 등재된 전체 종의 85%에 가장 큰 생존 위협이 서식지 손실입니다.). 동시에 전통 의약품, 진미 또는 이국적인 반려동물로 사용하기 위한 밀렵 야생동물 수요가 계속 존재하며, 증가한 것으로 보고되었습니다. 서식지 손실과 밀렵은 함께 전 세계 생물다양성을 위협하고 지역 사회와 환경에 심각한 영향을 미칩니다.

강력한 내부 협업을 강조하며 Founder 겸 Executive Director인 Aliyah Pandolfi는 “전 세계의 학생, 학계, 엔지니어, 과학자들이 자신의 시간과 전문성을 기꺼이 자원하고 있습니다.”라고 설명합니다. KWF는 전 세계 자원봉사자들이 100% 운영합니다. KWF는 이들의 활동을 통해 카타르의 스나캣, 코스타리카의 바다거북, 히말라야의 눈표범 등 위협을 받는 수많은 멸종 위기종을 보호하는 데 큰 진전을 이루었습니다.

"우리 모두 동물을 사랑하기 때문에 이 일을 하지만, 더 중요한 것은 우리의 기술을 활용해 세상에 선한 일을 하고 그렇지 않으면 살아남지 못할 수도 있는 이 종들에게 긍정적인 변화를 만들어 내고 싶기 때문입니다." Aliyah Pandolfi, Founder 겸 Executive Director, Kashmir World Foundation

밀렵 문제에 맞서기#

많은 경우 보전 활동가들이 밀렵이 발생하는 장소에 접근하기는 매우 어렵습니다. KWF는 세계의 외딴 지역에서 보전 활동을 수행하며 다음 네 가지 주요 장애물에 직면해야 합니다:

• 위험한 기상 패턴
• 예측하기 어려운 사회·정치적 요인
• 가혹한 지형
• 이러한 지역에 항상 사람을 파견할 수 있는 자원 부족

과거에는 보전 활동가들이 현장에 비디오 녹화 장치를 설치하고 나중에 영상을 시청하는 방식을 사용했습니다. 수십만 시간에 달하는 영상에서 동물 종과 밀렵꾼을 모두 세심하게 탐지하고 식별하는 작업은 시청자에게 의존합니다. 시간 제약과 인적 오류로 인해 이 접근 방식은 보전 활동가들에게 불리한 결과를 초래했습니다. KWF의 자원봉사자들은 밀렵꾼과 불법 사냥에 맞서기 위해 더 나은 장비와 역량이 필요하다는 것을 알고 있었습니다.

기술의 필연적인 발전은 양날의 검으로 작용합니다. 기술이 계속해서 고품질화되고 접근성이 높아지면서 보전 활동가와 악의적인 행위자 모두 최신 기술을 손에 넣을 수 있게 되었습니다. 경쟁력을 유지하려면 보전 활동가들은 최신 기술의 힘을 자신들에게 유리하게 활용할 준비가 되어 있어야 합니다.

창의적인 해결책을 향해#

Pandolfi에게는 KWF에 실시간 정보를 제공하는 현장에서의 적극적인 해결책이 필요했습니다. 인적 오류를 없애고 네 가지 주요 장애물에 대응할 수 있는 해결책이 필요했던 그녀는 밀렵 방지 임무에서 단 몇 초도 큰 차이를 만들 수 있으며, 실시간 인사이트가 동물이 죽임을 당하는 것을 막는 데 직접적인 역할을 할 수 있다는 것을 알고 있었습니다.

창의성을 바탕으로 Pandolfi는 프로젝트에 필요한 기술과 리소스를 검토했습니다. 필요한 기술의 상당 부분은 현재 이용 가능하지만, Pandolfi는 가까운 미래에 출시될 하드웨어와 소프트웨어를 예상하고 있습니다. KWF 팀을 이끌며 드론, AI, GPS 기능을 활용하는 접근 방식을 개발하고 있습니다.

“이 프로젝트를 시작할 당시 커뮤니티에는 많은 의구심이 있었습니다. 미친 일이고, 불가능하며, 할 수 없고, 그런 기술은 존재하지 않는다는 말을 들었지만, 저는 장기적인 관점에서 생각했습니다. 이 프로젝트에 필요한 컴퓨터 과학과 드론 역량이 발전하고 서로 융합되어야 했기 때문입니다.”

위험 지역에 다양한 카메라와 센서를 설치함으로써 KWF는 전 세계 현장에서 데이터를 수집하고, 이를 통해 순간적인 의사 결정을 내리는 데 활용할 수 있는 인사이트를 얻습니다.

Pandolfi는 “특정 장소에 밀렵꾼들이 있다고 상상해 보십시오. 우리는 그들을 추적하고 위치를 레인저에게 알려 밀렵꾼들을 가로막고 동물을 죽이기 전에 저지할 수 있어야 합니다.”라고 말합니다.

왜 YOLOv5인가?#

실시간 객체 탐지가 필요했던 KWF는 모델 출력이 매우 정확하고 안정적이어야 했습니다. Pandolfi는 여러 선택지를 검토하는 과정에서 KWF의 A.I. Team Lead이자 네덜란드의 학생인 Daan Eeltink에게 YOLOv4와 YOLOv5의 성능을 비교하도록 했습니다. 여러 차별화 요소를 바탕으로 KWF 팀은 YOLOv5를 프로젝트에 선택했습니다:

• YOLOv5 모델은 더 적은 이미지로 학습할 수 있었습니다.
• 오픈 소스라는 특성 덕분에 KWF 팀이 이 기술에 쉽게 접근할 수 있었습니다.
• YOLOv5의 학습 곡선은 가파르지 않았습니다.

KWF는 보전 활동에 필요한 기술을 구축하기 위해 전 세계의 자원봉사자, 엔지니어, 인턴으로 구성된 팀에 의존합니다. 많은 인턴이 고등학생이며, 일부는 YOLOv5 경험이 거의 없거나 전혀 없습니다. Pandolfi는 사전 경험이 가장 적은 사람들도 3주 이내에 YOLOv5를 실행할 수 있다는 것을 확인했습니다.

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

“YOLOv5는 정확했고, 동물들이 죽임을 당하기 전에 구조하는 데 도움을 주었습니다. 이것이 우리의 궁극적인 목표였습니다.”

Pandolfi는 YOLOv5가 없었다면 KWF 팀이 좌절했을 것이라고 말합니다. 객체 탐지를 도입하기 전에는 보전 프로젝트에 최적의 데이터가 충분하지 않았습니다. 2023년 초, KWF는 자체 작업을 YOLO 계열 비전 AI 아키텍처의 최신 릴리스인 Ultralytics YOLOv8으로 이전할 예정입니다.

YOLOv5 배포#

현재 KWF는 현장의 센서에서 객체 탐지를 수행하기 위해 YOLOv5를 배포하고 있습니다. 이러한 장치는 생물학자에게 데이터를 전송하고, 생물학자들은 정보를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. KWF는 내년에 드론 이미지가 포함된 데이터셋으로 YOLOv5를 학습시킨 후, 이러한 드론을 현장에 배포하는 것을 목표로 합니다.

보전 프로젝트#

바다거북#

전 세계에는 서로 다른 7종의 바다거북이 있으며, 모두 멸종 위기종으로 분류됩니다. 암컷 바다거북은 산란할 때 해변으로 올라와 모래에 둥지를 파고 알을 낳습니다. 이 과정은 몇 시간이 걸릴 수 있지만, 완료되면 암컷 바다거북은 물로 돌아가고 알은 모래 속에서 55~65일 동안 부화합니다. 어미가 영원히 떠나면 알은 밀렵꾼, 포식자, 자연환경으로부터 거의 보호받지 못한 채 남겨집니다.

과거 보전 활동가들은 해변에서 둥지가 있는 모든 위치를 표시하는 방식으로 바다거북을 추적했습니다. 이러한 지역의 위협이 높으면 보전 활동가들은 그동안 둥지를 더 안전한 장소로 옮기고, 부화한 후 거북을 바다로 방류합니다.

이 과정에는 30마일 이상 길이의 해변을 직접 걸으며 둥지를 표시하는 작업이 포함될 수 있습니다. 특히 COVID-19 봉쇄 기간에는 이 작업을 매일 수행할 수 있는 충분한 인력을 확보하기가 어려웠습니다.

또한 바다거북 둥지를 표시하는 것이 오히려 역효과를 내는 경우도 있었습니다. 밀렵꾼들이 표시된 둥지를 찾아낼 수 있었을 뿐 아니라, 돼지들도 표시가 근처에 바다거북 둥지가 있다는 뜻임을 학습하여 알을 먹게 되었습니다.

KWF는 인력 의존도를 줄이고 쉽게 식별할 수 있는 표시를 대체함으로써 이 과정을 개선할 기회를 발견했습니다. YOLOv5를 사용해 바다거북 둥지를 탐지하고 위치를 파악하며 특성을 분류하는 자율 항공 시스템을 구축하면, 생물학자들은 이동 흔적과 지리적 위치를 포함한 바다거북 둥지의 실시간 정보를 받을 수 있습니다. 이를 통해 생물학자들이 직접 해변을 걸으며 둥지를 표시할 필요가 없어집니다.

눈표범#

눈표범은 짙은 반점 모양의 장미무늬가 있는 두꺼운 흰 털 덕분에 히말라야의 풍경 속에 완벽하게 위장할 수 있습니다. 야생에서 눈표범은 천적이 없는 최상위 포식자입니다. 그러나 패션과 전통 의약품에 사용되는 털과 기타 신체 부위에 대한 매우 높은 수요에 더해 서식지 손실과 단편화가 발생하면서, 야생에 남은 눈표범은 4,000~6,500마리에 불과한 것으로 추정됩니다.

눈표범이 서식하는 혹독한 환경을 형성하는 다음 요인들로 인해 눈표범 보전 활동은 매우 어려운 것으로 나타났습니다:

• 높은 고도
• 과도한 강설
• 영하의 기온
• 강풍
• 가파른 협곡
• 가혹한 지형

또한 야생에서 눈표범을 발견하는 일은 매우 드뭅니다. 이에 따라 KWF는 드론 기술을 활용해 눈표범을 추적하고 보호하는 자동화된 접근 방식을 개발하고 있습니다. 현재 드론 기술은 약 20,000~22,000피트에 이르는 눈표범 추적에 필요한 환경에서 기계가 작동할 수 있는 수준에 도달하도록 아직 개발 중입니다.

기술을 사용할 수 있게 되면 KWF는 센서와 드론에 YOLOv5를 적용하고, 이를 히말라야에 배치할 계획입니다. 추적을 위해 이러한 센서와 드론은 눈 위의 발자국을 탐지할 수 있으며, 발자국은 보통 바람에 빠르게 날아갑니다. 이렇게 수집된 실시간 정보는 생물학자와 보전 활동가에게 전달됩니다.

Kashmir World Foundation의 웹사이트를 방문하여 전 세계 보전 활동에서 어떻게 변화를 만들 수 있는지 확인해 보십시오.