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[글로벌-이슈 24] 세계동물기금, 인니에서 머신 러닝으로 멸종 위기 오랑우탄 보존 프로젝트 실시

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[글로벌-이슈 24] 세계동물기금, 인니에서 머신 러닝으로 멸종 위기 오랑우탄 보존 프로젝트 실시

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인도네시아 수마트라섬에 분포하는 '심각한 멸종위기종'(Critically Endangered)인 수마트라 오랑우탄. 사진=세계자연기금(WWF)
세계자연기금(WWF) 인도네시아는 멸종위기에 놓인 오랑우탄을 보호하는 작업의 가속화를 위해 아마존웹서비스(AWS)의 기계 학습 모델을 활용하기로 했다.

6일(현지시간) 지디넷에 따르면 인도네시아 보르네오 오랑우탄 개체 수는 산림파괴와 밀렵 등 외부 위협으로 지난 60년 동안 50% 이상 감소했으며, 지난 20년 동안 그들의 서식지 또한 최소 55% 감소했다.

WWF는 "오랑우탄은 대부분 혼자 지내며 나무에서 많은 시간을 보내고 있기 때문에 남은 개체수를 정확하게 측정하고 보호하려는 노력은 복잡하고 시간이 많이 걸린다"고 설명했다.

WWF의 기술디렉터 아리아 나가사스트라(Aria Nagasastra)는 "인도네시아의 생물 다양성 보호를 위한 AWS와의 협력은 생물학자와 보존 학자들이 야생 동물의 행동을 효과적이고 비용 효율적으로 모니터링할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

이전에 WWF는 오랑우탄을 찾아 사진을 찍고 베이스캠프에서 현지 컴퓨터로 이미지를 다운로드해 WWF 전문가의 분석을 위해 데이터를 도시로 다시 전송하기 위해 매일 현장에 가는 전문가와 지역 사회 자원 봉사자가 필요했다.

그러나 AWS 프로세스 덕분에 WWF 팀은 수천 장의 사진을 각각 분석하는 데 3일 걸렸던 시간을 10분 미만으로 단축할 수 있게 되었다.

WWF는 베이스캠프에서 클라우드를 사용하여 휴대폰과 모션 활성화 카메라의 이미지를 자동으로 수집하여 분석을 위해 아마존 온라인 스토리지 웹 서비스(Amazon S3)에 업로드 한 뒤 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 사용해 데이터 과학자와 개발자는 대규모로 기계 학습 모델을 신속하게 구축, 교육 및 배포할 수 있다.

WWF는 AWS 활용으로 시간을 절약하는 것 외에도 성별 비율 및 연령과 같은 측정과 인구의 생존 가능성에 대한 평가를 포함하는 데이터의 정확성과 특이성을 높일 수 있다고 밝혔다.


김수아 글로벌이코노믹 해외통신원 suakimm6@g-enews.com