일본, 상업 고래잡이 재개…기술로 고래 살리려

일본은 국제 조약에 따라 제한을 받은 후 30년 만에 처음으로 올해 상업용 고래잡이를 재개했습니다. 최근 일본 고래잡이 팀이 첫 항해를 마치고 233마리의 고래를 죽였습니다. 이 사건의 이면에는 고래의 비극적인 운명이 예고되어 있는 듯합니다. 고래를 효과적으로 보호하고 멸종 위기에 처하는 것을 막으려면 어떻게 해야 할까? 이 분야에서 AI 기술은 어떤 역할을 할 수 있을까?

9월부터 일본 해안 도시인 다이지에서는 연례 고래잡이 시즌이 시작됩니다. 일본이 상업적 고래잡이를 재개한 것은 30년 만에 처음이다.

고래를 과도한 포경으로부터 보호하기 위해 1948년 국제포경위원회가 설립되었고 일본은 1951년에 가입했습니다. 위원회는 1986년에 고래잡이에 대한 세계적 금지, 계약 당사국이 상업적 고래잡이에 참여하는 것을 금지합니다.

오랜 고래잡이 문화를 가진 일본은 이 협약의 한계를 반복적으로 시험해 왔습니다. 2018년 12월 일본은 이 기구에서 탈퇴를 발표했습니다. 규정에 따르면, 올해 6월 30일 이후에는 더 이상 협약의 제한을 받지 않게 됩니다.

최근 보도에 따르면, 그들은 상업 고래잡이를 재개한 후 첫 번째 항해에서 고래 233마리를 죽이고 고래고기 1,430톤을 포획했습니다. 충격적인 수치 뒤에서 다큐멘터리 "더 코브"에 나오는 피비린내 나는 장면을 떠올리지 않을 수 없습니다.

고래는 바다에서 가장 큰 동물이지만, 포식자와의 싸움에서 여전히 연약하고 무의미합니다. 고래고기, 지방, 가죽, 그리고 다양한 장기가 인간에게 주는 사용가치 때문에, 이익에 비추어 보면 거대한 몸은 단순한 상품에 불과합니다.

인간의 대규모 사냥으로 인해 많은 종의 고래가 멸종 위기에 처했습니다. 거대하면서도 연약한 이 생물이 바다에서 자유롭게 움직일 수 있도록 하기 위해 다양한 기술적 방법이 사용되었으며, AI 기술도 이와 관련하여 어느 정도 기여하고 있습니다.

고래의 수와 개체수를 정확히 헤아리는 것은 어렵다. 게다가 그들의 생활 습관과 이동 패턴 역시 연구에 어려움을 줍니다. 하지만 다양한 AI 기술이 적용되면서 이러한 문제는 하나씩 해결되고 있습니다.

스페인 학자들: CNN을 활용한 인구 통계

바다 속의 고래들정확한 숫자와 인구 통계,이 연구는 과학자들이 고래를 연구하고 보호하는 데 도움이 될 것입니다.

하지만 광활한 바다에서 고래를 식별하고 개체 수를 세는 것은 큰 과제입니다. 그래서 일부 연구자들은 사용하기 시작했습니다.딥러닝 및 기타 기술의 도움을 받은 위성 및 항공 이미지바다 표면 근처의 고래에 대한 통계적 연구를 수행합니다.

최근 Science Report 저널에 게재된 기사에서 스페인의 과학자 그룹이 바로 그런 일을 했습니다. 그들은 사용합니다합성곱 신경망(CNN)구축된 모델은 고래의 개체 수와 개체수를 식별하고 결정하는 데 효과적으로 도움이 될 수 있습니다.

항공 또는 위성 이미지에서 고래를 식별하려면 데이터 세트 부족, 선박, 바위, 거품과 같은 교란 요인, 물 위에서 고래의 행동과 자세, 구름, 빛, 수질 등으로 인한 간섭 등 여러 가지 어려움을 극복해야 합니다.

이 연구에서 과학자들은 CNN을 기반으로 한 2단계 딥 러닝 모델을 설계했습니다. 첫 번째 CNN 고래가 있는 입력 이미지 찾기, 선박, 암석 등의 간섭을 배제합니다. 두 번째 CNN 이 사진 속 고래를 하나하나 찾아서 세어보세요.

시스템이 고래를 정확하게 식별할 수 있도록 Google Earth, Arkive, NOAA 사진 라이브러리 등의 오픈 데이터를 사용하여 주석이 달린 고품질 데이터 세트를 만들었습니다. 고래의 존재를 감지하고, 고래의 수를 세고, 전반적인 프로세스를 테스트하고 검증하는 목적으로 다양한 해상도의 위성 및 항공 이미지가 사용되었습니다.

이 기사에서는 또한 다음을 사용합니다.전이 학습 및 데이터 증강CNN 학습의 효율성을 개선하고 CNN의 견고성과 일반화 능력을 증가시킵니다.

첫 번째 단계는 이미지 분류 모델을 구축하는 것입니다.GoogleNet Inception v3 CNN 아키텍처의 최신 버전을 사용하여 구축되었습니다.ImageNet을 기반으로 사전 학습이 이루어졌고, 궁극적으로 이미지에서 고래를 빠르게 식별하고 잘못 식별되었을 수 있는 파편을 제외할 수 있었습니다.

두 번째 단계는 고래 계수 모델입니다.Inception-Resnet v2 CNN 아키텍처를 기반으로 한 Faster R-CNN이 사용되었습니다.COCO 데이터 세트로 사전 학습됨. 이 모델은 고래가 있을 확률이 높은 셀만 분석하고, 경계 상자 안에 각 고래를 배치한 후, 계산된 개체 수를 출력합니다.

개념 증명에서 이 모델은 71x71m 슬라이딩 윈도우(푸른 고래의 약 두 배 크기)를 사용하여 13,348개 그리드 셀로 표현된 전 세계 10개 고래 핫스팟을 분석하고 각 셀에서 고래를 감지할 확률을 출력했습니다.

최종 결과에 따르면, 이 시스템은 10곳의 고래 관찰 명소에서 Google Earth 이미지를 이용해 고래를 감지하고 개체 수를 셀 수 있는 것으로 나타났습니다.그들의 성과(F1 측정)는 각각 81%와 94%입니다.기준선 탐지 모델만과 비교했을 때,이 모델은 정확도를 36% 향상시켰습니다.

Google: 음성 인식을 사용하여 행동 습관을 이해합니다.

위성 이미지의 관점 외에도 머신 러닝은 음성 지문 분석 측면에서 고래를 보호하는 고유한 방법을 가지고 있습니다.

고래의 울음소리는 수백 킬로미터 떨어진 물속까지 전달될 수 있으며, 다양한 소리에는 각기 다른 정보가 담겨 있어 멀리 떨어진 동료와 소통할 수 있습니다. 구글은 수중 수집 장비를 이용해 이 고래들의 "노래"를 기록했습니다.

구글이 시작한 "사회적 선을 위한 AI" 프로젝트에는 혹등고래를 보호하는 연구가 있습니다. 구글 연구원과 해양 고래 전문가,고래의 음성 지문을 통해 고래의 움직임을 추적하기 위해 머신 러닝을 사용하여 수중 소리의 "모니터링 네트워크"가 구축되었습니다.

하지만 광활한 수중 세계의 경우, 그 안에 담긴 소리 정보 또한 엄청나게 방대합니다. 고래 소리를 녹음하는 동안 많은 소음도 축적됩니다.

Google은 방대한 양의 녹음 데이터에서 이러한 정보를 걸러낼 수 있는 알고리즘 모델을 개발했습니다.고래 울음소리를 식별하기 위해 음성 지문 정보 분석을 사용합니다.그리고 더욱 심층적인 신경망을 구축했습니다.녹음된 영상에서 자동으로 고래 종을 식별합니다.

모니터링된 소리를 스펙트로그램으로 변환하면 이 스펙트로그램에서 특정 고래 음성을 찾을 수 있습니다. 얼마 전, 그들은 웹사이트 도구의 형태로 이러한 성과를 출시했습니다. 이 도구의 도움으로 그들은 대규모로 수중 오디오를 시각화하고 수중 소리의 세부 사항을 발견할 수 있습니다.

본 연구에서 구글이 사용한 모델은 다음과 같다. 레스넷-50 , 사용하여지도 학습레이블이 지정된 데이터로 학습한 경우: 알고리즘에 스펙트로그램을 사용하여 레이블이 지정된 사운드의 예(예: 이것은 혹등고래, 이것은 혹등고래가 아님)를 보여주었습니다. 알고리즘이 더 많은 사례를 통해 학습할수록 해당 소리를 인식하는 능력이 향상됩니다. 마지막으로 모델은 일부 클립에 다음이 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 90% 이상의 정확도와 90%의 재현율혹등고래는 존재합니다.

이러한 방법을 통해 실제와 일치하는 혹등고래의 습관 변화를 모니터링하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 혹등고래 개체군은 여름에는 알래스카 근처에 머물고, 겨울에는 번식과 출산을 위해 하와이 제도로 이동합니다.

이 연구는 우리가 다음을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.행동 및 이동 패턴,고래를 보호하기 위한 후속 전략에 대한 지원을 제공하기 위함입니다.

기술은 선한 목적을 위해 사용되며 고래는 결코 멸종되지 않기를 바랍니다.

가장 오래된 고래는 약 5천만 년 전에 나타났습니다. 자연의 법칙에 따라 끈기 있게 살아남은 이 종은 오랜 진화 과정을 거쳐 세계에서 가장 큰 동물이 되었습니다.

인간은 수백 년 전부터 상업적 고래잡이를 시작했습니다. 20세기에 고래잡이 산업이 번성하면서 고래가 대규모로 사냥되었고, 많은 고래 종이 멸종 위기에 처하게 되었습니다. 현재까지 수십 종의 고래가 완전히 멸종되었습니다. 1961년, 가장 미친 고래잡이 시즌 중 하나였던무려 66,000마리의 고래가 죽었습니다.

점점 더 발전하는 고래잡이 도구 덕분에, 가장 큰 고래조차도 인간의 탐욕에 저항할 수 없게 되었습니다.

다행히도 고래를 보호하기 위해 노력하는 기술과 팀이 점점 더 늘어나고 있습니다. 이런 종류의 기술이 더 많이 등장해서 우리 후손들이 역사 기록에서만 고래를 볼 수 있게 되기를 바랍니다.

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