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

Kashmir World Foundation(KWF)은 전 세계 야생동물 보존 및 보호를 위한 최신 기술을 구현한다는 사명으로 2008년 미국 버지니아주 그레이트폴스에서 설립되었습니다. KWF는 보존 및 밀렵 방지 노력을 지원하는 자율 무인 시스템을 구축하고 운영합니다. 2013년부터 KWF는 운영에 인공지능을 도입하기 시작했습니다.

WWF.)에 따르면, 서식지 손실은 "멸종 위기" 또는 "위협받는" 종으로 분류되는 "Red List" 종의 85%에게 가장 큰 실존적 위협을 가하고 있습니다. 동시에 전통 의학, 별미, 또는 이색적인 반려동물로 사용하기 위한 밀렵 야생 동물에 대한 수요가 커지고 있으며 실제로 증가하는 추세입니다. 서식지 손실과 밀렵은 함께 전 세계의 생물 다양성을 위협하며 지역 사회와 환경에 재앙적인 영향을 미치고 있습니다.

강력한 내부 협력을 언급하며 설립자이자 상임 이사인 Aliyah Pandolfi는 "전 세계의 학생, 학자, 엔지니어, 과학자들이 자신의 시간과 전문 지식을 기꺼이 기부하고 있다"고 설명합니다. KWF는 전 세계 자원봉사자들에 의해 100% 운영됩니다. KWF는 그들의 노력을 통해 카타르의 모래고양이, 코스타리카의 바다거북, 히말라야의 눈표범과 같이 위협받거나 멸종 위기에 처한 수많은 종을 보호하는 데 큰 진전을 이루었습니다.

"우리 모두는 동물을 사랑하기 때문에 이 일을 하지만, 더 중요하게는 우리의 기술을 사용하여 세상에 선한 영향력을 행사하고 그렇지 않으면 생존하지 못했을 종들을 위해 긍정적인 변화를 만들고 싶기 때문입니다." Aliyah Pandolfi, 설립자이자 상임 이사, Kashmir World Foundation

Link to this section밀렵 문제 해결#

많은 경우, 환경 보호론자들이 밀렵이 발생하는 장소에 접근하는 것은 매우 어렵습니다. KWF는 세계의 오지에서 보존 활동을 수행하면서 다음 네 가지 주요 장애물에 직면해야 합니다.

• 위험한 기상 패턴
• 예측할 수 없는 사회정치적 요인
• 험난한 지형
• 항상 해당 지역에 인력을 파견할 자원 부족

과거에 환경 보호론자들은 나중에 영상을 확인할 목적으로 현장에 비디오 녹화 장치를 설치했습니다. 수천 시간에 달하는 영상 데이터는 시청자가 세심하게 동물 종과 밀렵꾼을 감지하고 식별해야 하는 과정에 의존하게 만들었습니다. 시간 제약과 인적 오류로 인해 이 방식은 환경 보호론자들에게 불리하게 작용했습니다. KWF의 자원봉사자들은 밀렵꾼과 불법 사냥에 맞서기 위해 더 나은 장비를 갖춰야 한다는 것을 깨달았습니다.

기술의 필연적인 발전은 양날의 검과 같습니다. 기술의 품질이 높아지고 접근성이 좋아짐에 따라 환경 보호론자와 악의적인 세력 모두 최신 기술을 손에 넣을 수 있게 되었습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 환경 보호론자들은 최신 기술의 힘을 활용하여 자신들에게 유리하게 사용할 준비를 해야 합니다.

Link to this section창의적인 앞날#

Pandolfi는 KWF에 실시간 정보를 제공할 수 있는 현장의 공격적인 솔루션이 필요했습니다. 인적 오류를 없애고 네 가지 핵심 장애물을 해결할 솔루션이 필요했던 그녀는 밀렵 방지 임무에서 몇 초의 차이가 결과를 바꿀 수 있음을 알고 있었으며, 실시간 통찰력이 동물이 죽임을 당하는 것을 방지하는 데 직접적인 역할을 할 수 있다고 생각했습니다.

창의력을 바탕으로 Pandolfi는 프로젝트에 필요한 기술과 자원을 고려했습니다. 필요한 기술의 상당 부분이 현재 존재하지만, Pandolfi는 가까운 미래에 사용 가능해질 하드웨어와 소프트웨어의 출시를 예상하고 있습니다. KWF 팀을 이끌며 드론, AI, GPS 기능을 활용하는 접근 방식을 개발하고 있습니다.

"이 프로젝트 초기에는 지역 사회에서 많은 의구심이 있었습니다. 미친 짓이다, 불가능하다, 할 수 없다, 그런 기술은 존재하지 않는다는 말을 들었지만, 저는 장기적으로 컴퓨터 과학과 드론 기술이 진화하고 융합되어야 이 프로젝트가 가능할 것이라고 생각했습니다."

위험 지역에 다양한 카메라와 센서를 배치함으로써 KWF는 전 세계의 데이터를 수신하고, 이를 통해 찰나의 순간에 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 통찰력을 얻습니다.

Pandolfi는 "특정 지역에 밀렵꾼이 있다고 상상해 보십시오. 우리는 그들을 추적하고 레인저들에게 위치를 알려 그들이 밀렵꾼을 가로채 동물을 죽이기 전에 막을 수 있기를 원합니다"라고 말합니다.

Link to this section왜 YOLOv5인가?#

실시간 객체 감지가 필요한 KWF는 모델의 출력이 매우 정확하고 신뢰할 수 있어야 했습니다. 옵션을 검토하는 과정에서 네덜란드 학생이자 KWF A.I. 팀 리더인 Daan Eeltink는 YOLOv4와 YOLOv5의 성능을 비교했습니다. YOLOv5를 선택하게 된 몇 가지 차별화된 요소는 다음과 같습니다.

• YOLOv5 모델은 더 적은 수의 이미지로 학습이 가능했습니다.
• 오픈 소스 특성 덕분에 KWF 팀이 기술에 쉽게 접근할 수 있었습니다.
• YOLOv5는 학습 곡선이 가파르지 않았습니다.

KWF는 보존 활동에 필요한 기술을 구축하기 위해 전 세계의 자원봉사자, 엔지니어, 인턴 팀에 의존합니다. 인턴 중 다수는 고등학생이며 일부는 YOLOv5에 대한 경험이 거의 없거나 전혀 없었습니다. Pandolfi는 사전 경험이 거의 없는 사람들도 3주 이내에 YOLOv5를 실행할 수 있음을 확인했습니다.

또한 실험 추적 플랫폼과의 통합을 통해 모델과 데이터 세트의 미세 조정이 간단해져 KWF가 현장에서 YOLOv5 모델의 성능을 극대화할 수 있었습니다.

"YOLOv5는 정확했으며 우리의 궁극적인 목표였던 동물이 죽기 전에 구조하는 데 도움이 되었습니다."

Pandolfi는 YOLOv5가 없었다면 KWF 팀이 큰 어려움을 겪었을 것이라고 말합니다. 객체 감지를 도입하기 전에는 보존 프로젝트에 최적화된 데이터가 부족했습니다. 2023년 초, KWF는 YOLO 비전 AI 아키텍처 제품군의 최신 릴리스인 Ultralytics YOLOv8으로 작업을 이전할 예정입니다.

Link to this sectionYOLOv5 배포#

현재 KWF는 현장 센서의 객체 감지를 위해 YOLOv5를 배포하고 있습니다. 이 장치들은 데이터를 생물학자들에게 전송하고, 생물학자들은 이 정보를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 만들어냅니다. 내년에는 드론 이미지 데이터 세트로 YOLOv5를 학습시켜 현장에 드론을 배포하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Link to this section보존 프로젝트#

Link to this section바다거북#

전 세계에는 7종의 바다거북이 있으며 각 종은 멸종 위기에 처해 있습니다. 알을 낳을 때 암컷 바다거북은 해변으로 올라와 모래 속에 둥지를 파고 알을 낳습니다. 이 과정은 몇 시간이 걸릴 수 있지만, 완료되면 암컷 바다거북은 다시 바다로 돌아가고 알은 55~65일 동안 모래 속에서 부화하게 됩니다. 어미가 떠난 후 알은 밀렵꾼, 포식자, 자연 요소로부터 거의 보호받지 못하게 됩니다.

과거 환경 보호론자들은 둥지가 있는 해변의 모든 위치를 표시하는 방식으로 바다거북을 추적했습니다. 해당 지역의 위협이 높으면 환경 보호론자들은 둥지를 일시적으로 더 안전한 곳으로 옮기고, 부화하면 거북이를 바다로 풀어줍니다.

이 과정에는 30마일 이상의 해변을 직접 걸으며 둥지를 표시하는 작업이 포함될 수 있습니다. 매일 이 과정을 수행할 충분한 인력을 제공하는 것은 특히 코로나19 봉쇄 기간 동안 매우 어려웠습니다.

또한 바다거북 둥지를 표시하는 것은 오히려 역효과를 낳기도 했습니다. 밀렵꾼들이 표시된 둥지를 찾아낼 수 있을 뿐만 아니라, 돼지들도 표지판 근처에 바다거북 둥지가 있다는 것을 학습하여 알을 먹어 치우는 결과가 발생했습니다.

KWF는 이 과정에서 인력을 줄이고 쉽게 식별 가능한 표지판을 대체함으로써 개선의 기회를 보았습니다. YOLOv5를 사용하여 바다거북 둥지를 감지, 위치 파악, 식별하는 자율 항공 시스템을 구축함으로써, 생물학자들은 바다거북 둥지의 흔적과 지리적 위치를 포함한 실시간 정보를 받을 수 있게 되었으며, 이를 통해 생물학자들이 직접 해변을 걸으며 둥지를 표시해야 할 필요성이 사라졌습니다.

Link to this section눈표범#

눈표범의 짙은 갈색 로제트 무늬가 있는 두꺼운 흰색 털은 히말라야 풍경 속에서 완벽하게 위장할 수 있게 해줍니다. 야생에서 눈표범은 자연 포식자가 없는 최상위 포식자입니다. 그러나 패션과 전통 의학에서 모피 및 신체 부위에 대한 수요가 극도로 높고 서식지 손실 및 파편화가 결합되어, 현재 야생에 남은 눈표범은 4,000~6,500마리 정도로 추정됩니다.

눈표범이 서식하는 가혹한 환경의 특성으로 인해 눈표범 보호 노력은 매우 어려운 것으로 입증되었습니다.

• 높은 고도
• 과도한 적설량
• 영하의 온도
• 강한 바람
• 가파른 협곡
• 험난한 지형

또한 야생에서 눈표범을 발견하는 것은 매우 드뭅니다. 따라서 KWF는 드론 기술을 활용하여 이 대형 고양잇과 동물을 추적하고 보호하는 자동화된 접근 방식을 개발하고 있습니다. 현재 드론 기술은 눈표범을 추적하는 데 필요한 조건인 약 20,000~22,000피트 고도에서 기계가 작동할 수 있는 수준에 도달하도록 여전히 개발 중입니다.

기술이 준비되면 KWF는 센서와 드론에 YOLOv5를 사용하여 히말라야에 배치할 계획입니다. 추적 목적으로 이 센서와 드론은 일반적으로 바람에 빨리 사라지는 눈 위의 발자국을 감지할 수 있게 될 것입니다. 이 실시간 정보는 생물학자와 환경 보호론자들에게 전달됩니다.

Kashmir World Foundation 웹사이트를 방문하여 전 세계적인 보존 노력에 어떻게 기여할 수 있는지 확인해 보십시오.