[IT비즈뉴스 최태우 기자] 대만은 멸종위기에 처한 야생 고양이과 동물인 '삵(Leopard Cat)'을 보존하기 위한 정부 차원의 프로젝트를 추진하고 있다.

대만에는 약 500마리의 삵이 서식하고 있는 것으로 알려졌는데, 이들은 도심지를 중심 개발이 추진되는 곳과 자연서식지 인근에 분포되어 있는 것으로 알려져 있다.

특히 외곽지역에서 활동하고 있는 삵의 경우 교통량이 증가하면서 종종 로드킬의 희생양이 되고 있다. 대만정부는 동물보호단체, 인공지능(AI) 전문가들과 함께 삵의 개체수 보존을 위해 협력하고 있다.

대만에 기반을 둔 테크 스타트업인 DT42와 국립중흥대학교(National Chung Hsing University, NCHU) 연구원들은 야생동물 보존을 목표로 대만도로공사(State of Directors of Highways)가 시작한 인공지능(AI) 프로젝트에 협력하고 있다.

사실, 대만에서 삵을 보존하는 프로젝트를 추진하는 데 있어 중요과제 중 하나는 현장 내 자원과 네트워크 인프라의 부족을 들 수 있다.

외곽지역에 서식하고 있는 삵을 관찰하기 위해서는 클라우드 기반의 AI/비전인식 기술이 필요하지만 인프라의 미비로 이 또한 쉽지 않기 때문이다. 야생동물이 출현할 수 있기 때문에 주의하라는 경고표지판이 있지만 야생동물의 충돌횟수는 줄지 않고 있다.

DT42와 NCHU 연구원들은 야생동물의 로드킬을 방지하고 경고표지판 대비 효과적인 성과를 달성하기 위해 엣지(Edge) AI 시스템을 해당 프로젝트에 접목했다. DT42가 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 플랫폼을 기반으로 구축한 GPU 컴퓨팅과 NCHU 연구원들이 엔비디아 젯슨(Jetson) TX2 키트를 활용한 AI 이미지인식 모델 간 통합사례는 주목할 만 하다.

외부환경에 설치된 젯슨 TX2에 삵이 포착되면 기계적인 경고음을 발생시키는 구조다. 경고시스템은 삵이 도로 위를 지나가는 차량을 피하도록 설계된 알람음과 점멸등을 발생시키면서 동물들의 주의를 끄는 구조로 설계되어 있다.

이들 팀은 딥러닝 학습을 위해 필요한 야생동물의 이미지를 엣지 단에서 수집하고, 이들 데이터는 AWS 클라우드에 구축된 GPU 컴퓨팅을 통해 학습되면서 이미지 인식도의 정확성을 높이는 데 활용하고 있다.

엣지 단에서의 추론성능을 고도화하기 위해 알고리즘을 최적화하면서 이동하는 삵을 감지하는 시간을 0.5초 미만으로 단축한 것도 주목할 만하다. 로드킬을 막기 위해서는 빠르게 경고시스템을 작동시켜야하는데, 이미지인식도의 정확성과 빠른 반응시간이 무엇보다 중요하기 때문이다.

공개된 자료에 따르면, 실제로 2015년부터 2018년까지 한 달에 한 번꼴로 로드킬 사례가 발생했으나, 대만 중부의 테스트지역에 AI 시스템이 배치된 3개월 간 로드킬 사례는 한 건만 발생되었다.

리서치팀을 이끌고 있는 야유 시앙 NCHU 기계공학과 교수도 해당 프로젝트의 성공에 이어 모니터링 분야를 확대하고 삵을 보존하기 위해 새로운 프로젝트와 관련해서 정부와 논의 중이라고 설명했다.

대만 향후 중국 족제비, 사향고양이 등 다양한 멸종위기 동물을 보존하기 위한 프로젝트로의 확장 계획도 밝히면서, 해당 사례가 멸종위기 동물 보호에 기여한 성공적인 AI 프로젝트로 주목받고 있다.

글 : 멜로디 추(Melody Tu) / 커뮤니케이션 담당자 / 엔비디아