AI 드론이 해양 쓰레기 위치를 사람 팀에 알려줄 수 있다
국립 해안해양연구센터(NCCOS) NOAA(미국 해양대기청), 오리건 주립대학교와 파트너들은 해안을 따라 해양 쓰레기를 탐지하고 식별하는 드론 기반 머신러닝 시스템을 개발하고 있다.
2021년 12월 연구진은 시스템 장치를 평가하고 탐지 방법을 개선하기 위해 텍사스주 코퍼스크리스티 근처 해변을 이용했다. 연구 프로젝트는 2020년 6월에 시작되어 2022년 5월 말까지 계속된다.
해양 쓰레기는 환경, 항행 안전, 연안 경제, 그리고 어쩌면 인간 건강을 위협하는 전 지구적 문제다. 쓰레기를 빠르고 정확하게 탐지하고 식별하는 것은 이런 영향을 막을 수 있는 정화 및 대응 조치의 핵심이다. 이 가능성을 무인 항공 시스템, 즉 드론이 제공한다.
인공 물체에서 반사된 편광 빛(파동이 한 평면에서 진동하는 복사)은 식생, 토양, 바위 같은 자연 물체의 빛과 종종 다르다. 드론에 편광 카메라를 설치하면 공중에서 쓰레기 탐지가 향상될 수 있다. 연구진은 이런 카메라를 지상에서와 미 해안경비대의 헬리콥터를 이용해 모두 시험했다.
헬리콥터 비행으로 연구팀은 무인 시스템이 날 고도를 모사하고, 드론이 편광 카메라를 사용하면 어떤 일이 일어날지 시뮬레이션할 수 있었다. 이후 팀은 머신러닝 컴퓨터 프로그램을 훈련시켜 수집된 이미지에서 쓰레기를 찾고 분류하게 했다.
완전히 가동되면, 드론 기반 머신러닝 시스템이 수집한 데이터는 해안을 따라 해양 쓰레기가 어디에 집중되어 있는지 보여주는 지도를 만드는 데 사용되어, 신속한 대응 및 제거 작업을 안내하게 된다.
연구진은 NOAA 해양 쓰레기 프로그램 직원에게 새 시스템 사용법과 표준 운영 절차 안내서를 제공할 예정이다. 이 프로젝트는 NCCOS, NOAA 해양 쓰레기 프로그램, 오리건 주립대학교, ORBTL.AI, Genwest Systems의 협력 결과다.
떠다니는 해양 잔해 탐지와 관련해, 바르셀로나 대학교 연구자들이 작년에 드론이 이를 할 수 있게 하는 인공지능 기반 시스템을 개발했다는 점도 언급할 만하다.
매일 수백만 톤의 플라스틱이 바다로 쓸려 내려가기 때문에 과학자들에게는 그 위치를 추적할 시간이 없지만, 새로운 유용한 도구를 얻을 수 있다. 바르셀로나 대학교 연구자들은 2021년 2월 항공사진으로 해양 쓰레기를 탐지하고 정량화할 수 있는 알고리즘을 개발했으며, 이것이 바다를 자율적으로 스캔하고 피해를 평가하기 위해 드론과 함께 작동하기를 기대하고 있다.
플라스틱 오염이라는 세계적 문제를 요약하는 것은 매일 점점 더 많은 양이 바다로 들어가 추적하기 어려운 작은 조각으로 부서지기 때문에 까다로운 과제다. 바르셀로나 대학교 팀은 수면에 떠 있는 이 조각들에 초점을 맞추어, 항공기와 선박에서 나온 피해 조사를 포함하는 분포 추적의 기존 방법을 개선하고자 한다.
이에 대한 흥미로운 사례는 '오션 클린업' 프로젝트의 작업이다. 이 프로젝트에서 연구선들이 대형 태평양 쓰레기 지대로 가서 센서와 영상 시스템을 장착한 항공기로 그 위를 비행했다. 그들은 적외선을 사용해 바다를 떠도는 플라스틱 조각을 다른 해양 쓰레기와 구별하는 방법을 보여주었다.
대신 바르셀로나 대학교 팀은 카탈루냐 해안 지중해 항공사진 3800장 이상을 분석하기 위해 딥러닝 기법을 활용했다. 이 사진들로 알고리즘을 훈련시키고 신경망을 사용해 시간이 지나며 정확도를 높인 결과, 팀은 수면에 떠 있는 플라스틱을 안정적으로 탐지하고 정량화할 수 있는 인공지능 도구를 얻었다.
“해양 쓰레기 모니터링 캠페인과 알려진 부유 물체를 이용한 실험 연구 중 드론과 항공기가 얻은 방대한 양의 해수면 이미지 덕분에, 우리는 원격으로 떠다니는 대형 해양 쓰레기를 80% 정확도로 탐지하는 새 알고리즘을 개발하고 시험할 수 있었다”
이 도구는 이미지를 개별적으로 분석하거나 여러 구간으로 나누어 각 구역의 쓰레기 수를 세어 밀도를 추정할 수 있다. 이 시스템은 해당 분야 전문가가 이용할 수 있는 공개 웹 애플리케이션이지만, 팀은 과정을 완전히 자동화하기 위해 드론과 함께 작동하는 버전을 개발할 계획이다.
“분석 알고리즘과 결합된 자동 항공 촬영 방법은 이런 종류의 오염 물질을 관찰하고 연구하는 데 더 효율적인 프로토콜이다”
