Project Ocean Oasis는 수중 카메라와 수중 청음기가 장착된 태양광 구동 엣지 유닛을 구축하여 부두, 플랫폼, 자율 부이에 배치합니다. Ultralytics YOLO는 기기에서 실행되며 Starlink 또는 셀룰러 업링크를 통해 수년간 과학 연구 수준의 해양 모니터링을 제공합니다.
해양 생태계가 기후 변화, 오염, 남획으로 전례 없는 위협에 직면하면서 확장 가능하고 증거에 기반한 해양 인텔리전스에 대한 수요는 그 어느 때보다 커졌습니다. 호주에 기반을 둔 비영리 단체 Project Ocean Oasis(PO2)는 혹독한 해양 환경에서 수년간 작동하도록 설계된 자율 모니터링 시스템을 구축하여 이러한 과제에 정면으로 대응하고 있습니다.
PO2는 Ultralytics YOLO 모델을 엣지-클라우드 파이프라인에 통합하고 Ultralytics Platform을 활용하여 연속적인 AI 기반 산호초 및 생물다양성 모니터링의 새로운 시대를 위한 토대를 마련하고 있습니다.
해양 인텔리전스의 기반 구축#
Project Ocean Oasis는 장기적인 해양 인텔리전스를 위한 자율형 AI 기반 시스템을 개발합니다. 40년 이상의 경험을 보유한 해저 엔지니어링 회사 WASSOC, AWS, Ultralytics와 협력하여 구축된 PO2는 견고한 하드웨어, 엣지 및 클라우드 기반 AI, 과학적으로 검증된 데이터셋을 결합한 엔드투엔드 플랫폼을 제공하여 증거 기반 해양 생태계 보호를 지원합니다.
각 PO2 유닛은 향후 확장을 위한 충분한 내부 여유 용량을 갖추고 여러 AI 모델을 동시에 실행하도록 설계되었습니다. 시스템은 산호초의 거센 파도, 부식, 생물 오손을 견딜 수 있도록 설계되었으며, 한 번에 수년간 유지보수 없이 작동하고 다양한 환경으로 확장할 수 있습니다.
장기 자율 산호초 모니터링의 과제#
대규모로 산호초와 해양 생물다양성을 모니터링하려면 고유한 여러 과제를 해결해야 합니다. 기존 방법은 다이버, 선박, 수동 데이터 수집에 의존하는데, 비용이 많이 들고 간헐적이며 연구 대상 생태계를 교란하는 경우가 많습니다. 전 세계적으로 산호초의 건강이 악화되면서 과학자에게 필요한 데이터와 현실적으로 수집할 수 있는 데이터 사이의 격차는 계속 커지고 있습니다.
컴퓨터 비전과 엣지 AI에 대한 접근성이 높아지고 있지만, 이러한 기술을 수중에 배포하면 새로운 제약이 생깁니다. 장치는 태양광 및 배터리로 구동되어야 하고, 여러 AI 모델을 병렬 실행할 수 있어야 하며, 능동적인 유지보수 없이 수년간 염수에 노출되어도 견딜 만큼 견고해야 합니다. 전력 효율이 중요합니다. 하루에 사용할 수 있는 전력이 약 600와트에 불과하므로 카메라부터 추론 칩까지 모든 구성 요소를 신중하게 선택하여 가동 시간을 극대화하면서 정확한 실시간 인사이트를 제공해야 합니다.
PO2에 부족했던 것은 다양한 엣지 하드웨어에서 실행할 만큼 유연하고, 해양 생물다양성 추적에 적합할 만큼 정확하며, 수년에 걸친 배포 과정에서 플랫폼이 발전함에 따라 쉽게 반복 개선할 수 있는 모델 프레임워크였습니다.
Ultralytics YOLO로 엣지에서 클라우드까지#
PO2의 모니터링 플랫폼은 태양광 패널, 배터리, 위성 연결을 갖춘 자율 부이에 장착된 수중 카메라, 수중 청음기 및 기타 센서를 결합합니다.
오디오의 경우 PO2 HydroPulse(맞춤형 엣지 임베디드 수중 청음기)는 범용 ARM 하드웨어에서 약 1.3W로 작동하므로 장기적인 태양광 및 배터리 배포에 충분히 낮은 전력을 사용합니다.
카메라에서 실행하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 시스템 내 엣지 하드웨어에 배포하여 비디오 스트림에서 실시간 객체 탐지와 추적을 수행하고 수중에서 직접 물고기와 기타 해양 생물을 식별하고 추적할 예정입니다.
YOLO 추적은 프레임 간에 동일한 개체를 연결하므로 해당 개체는 한 번만 집계되며, 신뢰도가 가장 높은 탐지를 해당 물고기의 기록으로 사용합니다. 하나의 기록은 기본적으로 다음과 같습니다.
{
"label": "Acanthurus triostegus",
"confidence": 0.94,
"length_cm": 18
}세션 단위 MaxN 집계값과 환경 정보를 함께 첨부합니다. 그 결과 나중에 검토해야 하는 영상이 아니라 표준화된 과학 연구용 데이터가 생성됩니다.
그림 1. Ultralytics YOLO26이 하와이 산호초 영상에서 종 수준 탐지를 수행하는 모습.
각 카메라 유닛은 엣지에서 탐지 및 추적을 수행한 다음 원본 비디오가 아니라 작고 구조화된 이벤트(킬로바이트 규모의 JSON)를 전송합니다.
시스템이 관심 객체를 탐지하면 추론 결과가 위성을 통해 클라우드 아키텍처로 전송되어 집계, 분석된 후 과학자와 보전 파트너에게 제공됩니다. 엣지 우선 설계는 전송 요구량을 크게 줄이고 전력을 절약하며, 수동 개입 없이 배포당 수년간 플랫폼을 운영할 수 있게 합니다.
시스템의 미래 대응력을 확보하기 위해 PO2는 최신 NPU 기반 엣지 AI 가속기를 평가하고자 Ultralytics와 긴밀히 협력했습니다. 이 협력을 통해 PO2는 엄격한 전력 예산을 준수하면서도 플랫폼 성장에 따라 수중 청음기 데이터의 오디오 추론과 같은 새로운 AI 모델을 추가할 수 있는 유연성을 유지할 적절한 하드웨어 조합을 좁혀 나갔습니다.
그림 2. Ocean Oasis 솔루션 개요.
Ultralytics Platform의 초기 도입자#
PO2는 Ultralytics YOLO 모델을 프로덕션에서 사용하는 것 외에도 YOLO 모델의 어노테이션, 학습, 배포를 한곳에서 수행하는 새로운 엔드투엔드 환경인 Ultralytics Platform의 최초 엔터프라이즈 사용자 중 하나가 되었습니다.
Ultralytics Platform을 사용하면 PO2 팀은 해양 데이터셋을 관리하고, 표준 YOLO26 모델과 Ultralytics Enterprise YOLO26 모델을 모두 학습하며, Smart Annotation을 활용해 데이터 라벨링 속도를 크게 높이고, 학습된 모델을 거의 모든 형식으로 내보내 엣지 하드웨어 전반에 배포할 수 있습니다. 이 통합 워크플로 덕분에 프로젝트가 발전함에 따라 PO2는 빠르게 반복 개선할 수 있었으며, 팀이 확장되는 동안 데이터, 모델, 실험을 중앙에서 관리할 수 있었습니다.
Ultralytics YOLO를 선택하는 이유#
Project Ocean Oasis와 Ultralytics의 협력은 모델 성능을 넘어섭니다. 개발의 모든 단계에서 팀을 지원하는 전문 지식과 통합 플랫폼을 이용할 수 있습니다. Ultralytics YOLO 모델은 초저전력 MCU부터 고성능 NPU 가속기까지 다양한 엣지 장치에서 실행할 수 있는 유연성을 제공하는 동시에 수중 생물다양성 모니터링에 필요한 정확도를 구현합니다.
Ultralytics와 긴밀히 협력함으로써 PO2는 복잡한 엣지 AI 가속기 환경을 파악하고 다년간의 배포 목표에 적합한 하드웨어 파트너를 찾을 수 있었습니다.
더 건강한 바다를 향해#
Project Ocean Oasis는 엣지 AI 추론부터 클라우드 대시보드까지 첫 번째 센서의 엔드투엔드 검증을 완료했으며, 이제 수중 배포를 준비하고 있습니다. 하드웨어 구축은 파트너와 함께 진행할 준비가 되었고 클라우드 아키텍처는 운영 중이며, 배포 현장에 과학 연구자들도 배치되어 있습니다.
2026년부터 팀은 여러 현장으로 확장하고 기기 내 AI 제품군을 확대하며 상호 연결된 글로벌 모니터링 네트워크의 기반을 마련할 예정입니다.
PO2는 여러 세대에 걸친 시간 범위를 고려해 구축되었습니다. 지속적인 해양 모니터링은 기반 계층이자 이후의 모든 작업을 가능하게 하는 증거 기반입니다. 이 작업의 목표는 완성하는 것이 아니라 올바르게 시작하는 것입니다.
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