경기대학교 SW중심대학사업단 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 미국 인디애나 주 Purdue University에서 수행한 '2025 Purdue K-AI Summer Program' 인공지능 프로젝트에 대한 기록입니다.
지난 글에서는 퍼듀 캠퍼스 주변의 여러 장소들을 소개해 드렸는데요. 이번 글에서는 K-SW 스퀘어에서 수행한 본격적인 프로젝트 이야기를 풀어보려고 합니다.
인공지능 프로젝트
연구 주제 설정하기
팀 결성 후 저희 팀이 마주한 첫 번째 어려움은 '어떤 주제를 설정할 것인가?' 였습니다. 아주 먼 미국에 온 만큼, 퍼듀대학교가 보유한 풍부한 친환경 자원을 연구에 활용하고자 했어요.
여러가지 아이디어가 나왔어요. 특히, 교수님이 소유하고 계신 근처 농장에서는 동물이나 곤충을 어렵지 않게 찾을 수 있었고, 브레인스토밍 단계에서 이미 환경이나 생태계와 관련한 많은 연구 주제들이 도출되었습니다.
최종적으로, 저희는 인공지능을 활용해 곰과 사슴, 코요태 등 농장에서 흔하게 볼 수 있는 야생동물들을 분류하고 탐지하고자 했어요.
시중에는 YOLO 등 유용한 여러 객체 탐지 도구가 있었으나, 이러한 CV(컴퓨터 비전) 기반의 탐지 방법은 다음과 같은 한계를 가졌습니다.
- 영상 분석을 위해서는 높은 연산량이 필요해 시스템 설치 및 자원 운영 비용이 높아지는 문제,
- 야생 동물을 탐지해야 하지만, 전력 공급이 충분하지 않은 저전력 환경(=교수님의 농장)에서 운용하기 어려운 문제,
- 외에도 보호색이나 저조도 환경 등의 문제에서 성능 저하를 겪습니다.
마지막까지 야생동물 탐지에 사용할 수단으로 가장 유력했던 후보는 어쿠스틱(소리)와 초음파였는데요, 다음과 같은 이유로 결국 '초음파'만을 사용한 야생 동물 탐지 네트워크를 연구하기로 결정했습니다.
- 곰은 먹잇감을 효과적으로 사냥하기 위해 거의 어떠한 소리도 내지 않는다고 해요. 울음소리는 거의 내지 않고, 발소리도 매우 작아 일반적인 마이크로 탐지하기는 어려울 것으로 생각했어요.
- 곰 뿐만 아니라, 다람쥐 등의 소형 동물도 소리를 잘 내지 않아요. 또한, 소리를 낼 때에만 탐지할 수 있다면 새로운 방법론이 가지는 의미가 적을 것으로 생각했어요.
- 40kHz 대역폭의 초음파는 대부분 동물의 가청주파수에서 벗어나 동물들이 디바이스를 경계하지 않고, 효과적으로 데이터를 수집할 수 있을 것으로 기대했습니다.
하드웨어 제작
아이디어를 구현하기 위해, 시제품을 만들기로 했어요. 먼저, 수집 환경에서 데이터를 얻기 위해 다음의 하드웨어를 제작할 필요가 있었습니다.
- 40kHz 주파수의 초음파를 발생시키는 장치
- 지면 또는 동물에 반사된 초음파를 수음하는 장치
- 라벨링을 위한 동영상 녹화 장치
우리 팀에는 이미 관련 연구실에서 하드웨어를 수차례 다뤄본 전문가가 있었기에, 개인적으로 부족한 부분이었음에도 많은 도움을 받았습니다.
