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드론과 인공지능이 산호초를 살리는 데 어떤 역할을 하는가?

과학이 발전할수록 자연 환경의 훼손이 심해진다고 말하는 사람들이 많이 있다. 하지만 지금 4차 산업혁명의 시대에 과학과 인류는 불가분의 관계이다. 지에서는 과학의 힘으로 자연 환경의 훼손을 어떻게 개선, 보완 할 수 있는지, 2019년 6월 26일 테크리퍼블릭(TechRepublic)이 보도했다.  

 

산호초의 산호 중 절반이 이미 죽은 상태이며 시간이 부족하다.

그레이트 배리어 리프는 세계에서 가장 다양한 생태계 중 하나이다. 2,300km에 이르는 곳에 걸쳐 2,500개의 암초가 있으며, 9,000종이 넘는 물고기, 고래 및 거북이와 다른 생물들과 함께 있다. 유네스코 세계 문화유산이자 세계7대 자연경관 중 하나인 그레이트 배리어 리프는 화려한 산호와 독특한 해양 생물을 자랑하며 200만 명 이상의 방문객들로 매년 붐비고 있다.

하지만 놀랍게도, 이 산호초의 산호는 해수 온도가 계속 상승하면서 급속도로 악화되었다. 수온이 상승하면 조류와 산호가 분리되어 산호에 스트레스가 가해져 색소가 제거된다. 이를 산호 표백 현상이라고 한다. 산호초에 가해진 산호 표백 현상은 암초에 있는 산호조의 절반이 이미 죽은 것으로 기록되어 있다.

산호초의 개체들은 표백으로부터 회복할 수 있지만, 회복이 되기까지 10년이 넘게 걸리기도 한다. 탄소 배출량이 일정하게 유지된다면, 유네스코 기후 모델들은 산호 표백이 2035년부터 10년마다 두 번, 그리고 2044년 이후에는 매년 두 번 일어날 것이라고 예측한다.

이 환경 재앙을 해결하기 위한 방법을 찾는 것은 어려웠지만, 공동의 노력으로, 특히 드론 기술의 개발을 통해 산호초를 보호하는 방법을 더 잘 이해하기 위한 점전적인 발전이 있었다.

 

인간의 시야 너머를 보는데 사용되는 드론

회복해야 할 산호초가 너무 많아서 산호초의 어떤 부분이 퇴행 과정에서 우선순위를 두어야 하는지에 대해 혼란스러울 수 있다. 전통적으로, 수중 조사와 나사의 위성사진이 산호초의 상태에 대한 데이터를 수집하는데 사용되는 주요 방법이었다. 그러나 이 두 가지 방법 모두 단점이 없는 것은 아니다.

수중 조사는 제공할 수 있는 데이터의 양이 제한되어 있어 일반적으로 비효율적이다. 한편 위성 이미지는 수천 개의 데이터 포인트를 제공할 수 있지만 해상도가 낮거나 구름에 가려져 있기 때문에 해독하기가 어렵다.

퀸즈랜드공대(Queensland University of Technology)의 항공 기술자인 펠리페 곤잘레스(Felipe Gonzalez)가 이끄는 팀은 초경량(hyperspectral) 카메라를 통해 데이터를 수집하는 무인 항공기를 설계함으로써 기존에 사용하던 두 가지 방법 사이의 효율적인 매체를 찾으려고 시도했다.

초경량 카메라는 인간이 볼 수 있는 시각적 스펙트럼을 벗어난 전자기 스펙트럼을 통해 정보를 수집하고 처리한다. 인간의 시각 범위는 450-700nm이며, 초경량 카메라는 300-1000nm의 정보를 캡쳐 할 수 있다.

수중 측량 이미지로 수집된 30-40개의 데이터 포인트와 비교하여 단일 초분광 이미지는 산호의 특정 영역에 대한 수천 개의 데이터 포인트를 포함할 수 있다. 드론 이미지는 또한 위성 이미지와 같이 구름 또는 해상도 문제를 겪지 않는다. 곤잘레스에 따르면, 수집된 데이터는 산호의 유형과 산호 표백의 단계를 측정할 뿐 만 아니라 산호, 모래 및 조류를 구별할 수 있다.

“산호가 왜 특정한 색깔인지 더 잘 이해할 수 있게 해준다. 산호가 자연색이기 때문일까, 아니면 산호에 문제가 있는 것일까? 죽거나 표백되고 있나?”라고 곤잘레스가 얘기했다.

호주의 열대 해양 연구 기관인 호주 해양 연구소(AIMS)와 협력하여 드론에서 포착된 데이터를 호주 해양 연구소가 이전에 수집한 수중 조사 데이터를 통해 검증한다.

“수중 조사에서 확보한 서명을 찾아서 ‘좋다, 특정 서명을 찾는 알고리즘을 만들자’는 것이다. 동일한 서명을 선택하면 동일한 이미지에 적용하여 추론할 수 있도록 개발될 수 있다. 그러면 카메라가 여러 종류의 산호를 포착할 수 있게 된다.” 고 곤잘레스는 말했다.

“인공지능 정보를 적용하면 중요하고 유용한 RGB정보를 얻는 것뿐만 아니라 특정 환경에 침입하는 식물이 있다는 사실을 생물 보안 전문가들에게 알릴 수 있다.”

그러나 산호초 보호론자들은 그레이트 베리어 리프에서 가장 도움이 필요한 부분을 찾 것에 있어서 새로운 도전에 직면 해 있다. 1개의 초경량 이미지로 4천개 이상의 데이터 포인트를 제공하고, 하나의 드론으로 처리하고 분석해야 하는 수천 기가바이트의 미가공 데이터를 축적할 수 있다.

곤잘레스는 드론의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 데이터를 해석하기 위해 데이터 처리와 컴퓨터 비전 개발이 필요하다고 말했다.

 

‘스마트’한 산호초 저장 기술 개발은 반복적인 과정이다.

환경을 위한 새로운 기술을 개발하는 것도 중요하지만, 이러한 산호초 저장 기술을 만드는 과정은 반복적인 것일 수 있다. 새로운 기술은 종종 이미 존재하는 기술에 정교함이나 다른 사용 사례에 적용될 수 있도록 재설계된 것이다. 지난해 9월 발사된 레인저봇(RangerBot)은 산호를 먹는 불가사리를 없애고 산호초를 감시해 건강 지표를 찾아 수중 지도를 만드는 다목적 드론이다. 그레이트 배리어 리프에 레인저봇을 투입한 이후 연구팀은 레인저봇의 파생형인 라벌봇(larval bots)도 개발했다.

라벌봇은 산란을 해초로 옮길 수 있으며 작년 11 월 그레이트 배리어 리프 (Great Barrier Reef)에서 봇의 시범 시험을 실시했다. 라벌봇의 사용자는 iPad를 통해 이를 작동시켜 수백만 개의 산호가 암초에 떨어지는 것을 알 수 있다.

지난 달, 라벌봇을 개발한 QUT 연구팀은 라벌봇을 사용하여 필리핀 산호 산란 실험을 실시했다. 필리핀에서 산호는 1년 중 하룻밤 동안만 번식한다. 산호 산란 과정은 새끼를 포획하고, 5-7 일 동안 부양 우리에서 사육하고, 정착할 준비가 되면, 라벌봇이나 다이버와 함께 다시 산란시킨다. 다이나마이트로 산호초가 손상된 필리핀과 같은 곳에서는 산호를 다시 자라게 두는 것이 유일한 방법이다.

라벌봇의 개발 이전에, 산호초 재포장 실험은 20m × 20m 공간에서 행해진 다이버 기반이었다. 그러나 현재 그 팀은 1헥타르 또는 평방 킬로미터 규모로 확장하려고 하고 있다. 그러나 이러한 규모로 증가시키기 위해서는 환경 보호론자들이 직면하는 다양한 도전 과제가 있다.

레이저봇과 라벌봇(RangerBot and larval bots)의 개발자이자 QUT교수인 매튜 던바빈(Matthew Dunbabin)은 70년대부터 환경보호 수중기술이 존재했지만, 기존의 플랫폼의 대다수가 대규모 경영활동에 의존하지 않는다고 테크리퍼블릭(TechRepublic)에 말했다.

자연보호론자들이 직면하는 현실적인 도전은 산호 산란이 제한적일 때 산호 산란을 효율적으로 분배하는 방법과 산호의 정착을 극대화하고 산호 산란을 성장시키는데 가장 적합한 지역을 찾아내는 것이다. 즉 이 도전들에는 AI의 이용과 실시간 컴퓨터 시각과 의사결정이 필요하다.

던바빈은 라벌봇에 대한 기술적 과제는 곤잘레스의 초경량 드론 (hyperspectral drone)이 가진 과제처럼 암초 보호 기술에 인공 지능, 머신 비전 및 로봇 기능을 적용하는 방법을 연구하는 것이라고 말했다.

“어떻게 하면 로봇들에 야생에서 스스로 일을 할 수 있는 시스템을 포장할 수 있을까? 우리는 AI, 기계 비전, 로봇 기술이 너무 발달해서 환경으로 안전하게 진입할 수 있는 플랫폼이 부족하다”고 던바빈이 말했다.

“근본적으로 기후변화는 암초에 영향을 미치기 때문에 기술자들로서 우리는 탄소 발자국을 줄이는 역할을 하기 위해 장치를 구동시키는 데 사용되는 에너지의 양을 효율적으로 사용할 뿐만 아니라 더 똑똑하게 생각할 수 있게 만들어야 한다. 암초 관리 측면에서 AI와 기계비전, 로봇공학, 경영활동까지 이제 막 파고들기 시작했는데 그 부분에 대한 극적인 상향조정이 기대된다”고 말했다.

 

기금은 암초를 구하기 위한 중추다.

초경량 드론이나 레인저봇(RangerBot) 파생상품에 의해 수집된 정보는 호주 정부에게 그레이트 배리어 리프(Great Barrier Reef)에 대해 이전보다 더 많은 데이터를 제공했을 뿐만 아니라 환경보전 기술에서 AI 개발의 필요성이 크다는 것을 이해하게 했다. 그러나 그레이트 배리어 리프(Great Barrier Reef)를 구하기 위해 필요한 데이터를 수집하고 분석하는 과정은 많은 시간과 자원을 필요로 한다.

산호초의 위치 확인, 재활, 보호를 위한 기술을 개발하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 과정으로, 호주 정부가 5억 달러를 투자한 것은 필요한 금액 근처에도 못 간다고 환경보호론자들이 말한다.

기후 운동 단체 350.org의 창시자인 빌 맥키벤(Bill McKibben)은 산호초를 구하기 위해 행해진 모든 작업을 무의미하게 만드는 호주의 석탄 사용을 비난했다.

“과학은 그레이트 배리어 리프에서 산호초를 죽이는 것이 무엇인지 잘 알려주고 있다. 그것은 화석 연료를 태우는 데서 오는 과도한 열이다.”라고 그는 작년에 뉴욕 타임즈에 말했다. “만약 정부가 암초를 살리는 것에 대해 진지하게 생각한다면, 그들은 그 피해에 책임이 있는 산업을 기꺼이 행동을 취할 것이다.”

곤잘레스의 초경량 드론 시스템이 사용하는 초경량 카메라는 약 10만 달러였으며 불과 4년 전만 해도 가격이 약 50만 달러였다. 곤잘레스와 그의 팀은 드론 개발에 자금을 대기 위해 올해 초 마이크로소프트의 “지구를 위한 AI” 보조금을 신청하고 받았다. 이 장학금은 소프트웨어 도구, 클라우드 컴퓨팅 서비스, AI 심층 학습 자원을 전세계 환경 문제에 대해 연구하는 연구원들이 이용할 수 있게 해준다. 초경량 드론 시스템은 마이크로소프트사의 5천만 달러의 보조금을 받은 6개의 프로젝트 중 하나이다.

곤잘레스는 “이제 클라우드에서 마이크로소프트의 AI 도구를 사용하여 우리의 도구를 보완하고 다른 스펙트럼 서명을 신속하게 표시할 수 있다”고 말했다. “따라서 이전 드론 탐색을 처리하는 데 3, 4주가 걸렸다면, 데이터에 따라 지금은 2, 3일이 걸린답니다.”

현재 상태로는 그레이트 배리어 리프(Great Barrier Reef)는 세계에서 가장 큰 산호초 시스템이지만, 해수 온도 상승의 함축은 이 하나의 산호초 이상으로 멀리 뻗어 있다. 유엔에 따르면 산호초에는 세계 해양 종의 4분의 1이 서식하고 있으며 인간이 섭취하는 동물 단백질의 17%를 공급하고 있다.

마이크로소프트(MS) 환경담당 최고책임자 루카스 조파는 “시간이 너무 짧고, AI의 기하급수적인 힘 없이는 현재 인력만으로는 긴급한 기후 관련 과제를 해결할 수 없다”고 말했다. “AI를 연구자와 기관의 손에 맡기는 것은 중요한 데이터 통찰력을 활용하여 물, 농업, 생물 다양성, 기후 변화와 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이다.”

기술적 관점에서 낙관적으로 보면 신뢰와 사생활은 환경 관리에 문제가 되지 않는다는 것이라고 던바빈은 말했다. 테크리퍼블릭에 이것을 고려하여 AI 산호초 보호 기술 개발을 위한 자금과 자원을 제공하는 데 있어서 세계적인 기술 대기업들이 좀 더 개방적이기를 희망한다고 말했다.

던바빈과 그의 연구팀은 12월에 다시 한번 그들의 라벌봇을 그레이트 배리어 리프에 배치할 계획을 가지고 있다. 이번에 그들은 손상된 산호초를 다시 채집할 수 있는 지역을 대대적으로 상향 조정하려고 할 것이다.

한편 곤잘레스는 지난 두 달 동안 지금까지 산호초에서 수집한 스펙트럼 데이터를 마이크로소프트의 AI 도구로 처리해 왔다. 9월에는 그의 팀이 2차 드론 비행을 시작할 것이다.

“우리는 AIMS가 이미 변화를 감시하기 위해 연구한 4개의 암초로 되돌아가는 것을 목표로 하고 있다”고 그는 말하고, “그리고 나서 모니터링을 새로운 암초로 확장할 것이다”고 말했다.

 

이지영 인턴기자  sustainability@sjournal.kr

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