KR-102960904-B1 - APPARATUS AND METHOD FOR ANALYZING NEST SELECTION CHARACTERISTICS OF BIRDS BASED ON AI AND GUIDING NESTING OF BIRDS

Abstract

본 개시는 AI를 기반으로 번식 후보지의 환경을 분석하고 유도 구조물의 배치를 제안함으로써 조류의 둥지 형성을 지원하는 시스템에 관련된 것이다. 본 개시에 따르면, 둥지 유도 분석 장치는 무인 비행체로부터 조류 번식 후보지들의 지형과 개체 분포에 관한 측정 정보를 수신하고, 상기 측정 정보의 수신에 대응하여 외부 서버에 요청하여 상기 조류 번식 후보지들의 환경적 요인에 관한 특징 정보를 수신하고, 상기 측정 정보와 상기 특징 정보를 나열하여 상기 조류 번식 후보지들 각각에 대응하는 후보지 특징 벡터를 생성하고, AI 기반 둥지 적합도 산출 모델에 기초하여, 상기 후보지 특징 벡터로부터 상기 조류 번식 후보지들 각각의 상기 조류에 관한 둥지 적합도를 산출하여 둥지 후보지를 도출하고, 상기 후보지 특징 벡터로부터 상기 둥지 후보지에 대한 상기 조류의 둥지 선택을 유도하기 유도 구조물의 종류와 배치에 관련된 유도 정보를 생성하고, 상기 유도 정보를 조사자 단말에 송신할 수 있다.

Inventors

• 이윤경
• 황현수
• 노두리
• 김지영

Assignees

• 국립생태원

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20250819

Claims (5)

1. 조류의 둥지를 유도하는 시스템에서, 둥지 유도 분석 장치의 동작 방법에 있어서, 무인 비행체(unmanned aerial vehicle, UAV)로부터 조류 번식 후보지들의 지형과 개체 분포에 관한 측정 정보를 수신하는 단계; 상기 측정 정보의 수신에 대응하여 외부 서버에 요청하여 상기 조류 번식 후보지들의 환경적 요인에 관한 특징 정보를 수신하는 단계; 상기 측정 정보와 상기 특징 정보를 나열하여 상기 조류 번식 후보지들 각각에 대응하는 후보지 특징 벡터를 생성하는 단계; AI(Artificial intelligence) 기반 둥지 적합도 산출 모델에 기초하여, 상기 후보지 특징 벡터로부터 상기 조류 번식 후보지들 각각의 상기 조류에 관한 둥지 적합도를 산출하여 둥지 후보지를 도출하는 단계; 상기 후보지 특징 벡터로부터 상기 둥지 후보지에 대한 상기 조류의 둥지 선택을 유도하기 유도 구조물의 종류와 배치에 관련된 유도 정보를 생성하는 단계; 및 상기 유도 정보를 조사자 단말에 송신하는 단계를 포함하는 방법에서, 상기 유도 정보는 상기 유도 구조물의 배치가 표시된 지도 인터페이스, 구조물의 설치 순서, 및 예상되는 조류 반응을 안내하는 콘텐츠를 포함하고, 상기 조사자 단말에 상기 유도 정보를 송신한 이후에, 상기 조사자 단말로부터 유도 구조물 배치 결과를 지시하는 확인 정보를 수신하는 단계; 및 상기 확인 정보에 기초하여 상기 둥지 후보지를 갱신하여 참고 둥지를 변경하는 단계를 더 포함하는 방법.
2. 청구항 1에 있어서, 상기 AI 기반 둥지 적합도 산출 모델은 상기 조류의 둥지 형성 사례 데이터로부터, 후보지의 환경에 따른 둥지 적합도를 출력하도록 학습한 신경망 모델을 지시하고, 상기 둥지 적합도는 0 초과 10 미만의 스코어를 지시하는 방법.
3. 청구항 2에 있어서, 상기 유도 정보를 생성하는 단계는, 상기 외부 서버에 요청하여 상기 조류의 둥지 형성 사례들의 특징에 관한 사례 정보를 수신하여, 상기 둥지 형성 사례들 각각의 특징을 나열한 사례 벡터들을 생성하는 단계; 상기 사례 벡터들 각각에 대하여 상기 후보지 특징 벡터 사이의 유사도를 연산하여 유사도가 가장 높은 참고 둥지를 검색하는 단계; 및 상기 참고 둥지의 구조물 배치 형태에 기초하여 상기 유도 구조물의 종류와 배치에 따른 유도 정보를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
4. 청구항 1에 있어서, 상기 측정 정보는 인접 수계 거리, 그늘 유무, 포식자 유무, 관련 조류의 밀도 분포를 포함하고, 상기 특징 정보는 경사도, 해발고도, 최 인접 항로와의 거리, 인간의 접근 빈도, 지면 온도, 일사량을 포함하는 방법.
5. 삭제

Description

조류의 둥지 선택 특성을 분석하고 조류의 둥지를 유도하기 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ANALYZING NEST SELECTION CHARACTERISTICS OF BIRDS BASED ON AI AND GUIDING NESTING OF BIRDS} 본 개시(disclosure)는 일반적으로 조류의 둥지 선택을 유도하는 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 둥지 유도 시스템에서 AI를 기반으로 번식 후보지의 환경을 분석하고 유도 구조물의 배치를 제안함으로써 조류의 둥지 형성을 지원하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 생물 다양성의 급속한 감소와 인간 활동에 따른 서식지 파괴는 전 세계적인 생태학적 위기를 초래하고 있다. 일반적으로, 조류는 생태계의 건강성을 나타내는 지표종으로 간주되며, 조류의 서식지 확보와 번식 성공은 생물 다양성 보존의 핵심 요소로 평가받고 있다. 이에 따라 조류의 둥지 형성을 유도하여 번식률을 높이고, 종 보존을 도모하려는 기술적 수요가 증가하고 있다. UAV(unmanned aerial vehicle) 기술의 발달과 함께, 고도 및 위치를 조정하며 넓은 지역을 효율적으로 촬영할 수 있게 되었다. 이를 통해 조류 번식 후보지의 지형, 수계, 피복 등 물리적 환경을 고해상도로 관측하고, 조류의 분포 상태를 실시간으로 파악하는 것이 가능해졌으며, 이러한 기술은 생태정보 수집의 자동화 및 정량화에 기여하고 있다. 종래에는 조류의 서식 환경을 보호하고 번식을 유도하기 위하여, 사람이 직접 현장을 탐색하여 둥지를 조성하거나 유도 구조물을 설치하는 방식이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방식은 특정 종의 생태적 습성을 고려하여 구조물의 위치나 형태를 결정하는 데 있어 연구자의 직관이나 제한된 조사 자료에 의존하였으며, 구조물 설치 이후의 효과에 대한 객관적인 분석 없이 일회성 개입에 그치는 경우가 많았다. 또한, 광범위한 지역을 대상으로 적용하기에는 시간과 인력이 과도하게 소요되어 운영 효율성이 낮았다. 이러한 종래 기술은 조류의 실제 서식 선호도를 반영하지 못하거나, 환경 변화에 유연하게 대응하지 못하는 한계를 가지므로, 보다 정량적이고 자동화된 방식으로 조류의 번식 후보지를 분석하고 둥지 형성을 유도할 수 있는 기술이 요구된다. 특히, UAV와 AI(Artificial intelligence) 기술을 활용하여 조류의 개체 분포 및 환경 조건을 실시간으로 수집, 및 분석하고, 과거 사례 기반의 유도 전략을 도출하며, 사용자 피드백을 반영하여 유도 효과를 지속적으로 개선할 수 있는 조류 둥지 유도 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 전술한 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지 기술을 지시하지 않는다. 실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다. 도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템을 도시한다. 도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템에서, 둥지 유도 분석 장치의 구성을 도시한다. 도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템에서, 둥지 유도 분석 장치가 유도 정보를 생성하는 과정에 관한 모식도를 도시한다. 도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템에서, 조류의 둥지 선택 변화의 일 예를 도시한다. 도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템에서, 유도 정보가 표시되는 UI 화면의 일 예를 도시한다. 도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템에서, 둥지 유도 분석 장치의 동작 방법에 관한 흐름도를 도시한다. 본 개시에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다. 이하에서 설명되는 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어적인 접근 방법을 예시로서 설명한다. 하지만, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 사용하는 기술을 포함하고 있으므로, 본 개시의 다양한 실시 예들이 소프트웨어 기반의 접근 방법을 제외하는 것은 아니다. 이하 본 개시는 조류의 둥지 선택을 유도하는 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 AI(Artificial intelligence)를 기반으로 번식 후보지의 환경을 분석하고 유도 구조물의 배치를 제안함으로써 조류의 둥지 형성을 지원하기 기술을 설명한다. 아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있으므로 본 명세서에서 설명하는 실시예들로 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술을 구체적으로 설명하는 것이 본 개시의 기술적 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 공지 기술에 대한 구체적인 설명을 생략한다. 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 명세서에서 어떤 요소가 다른 요소와 "연결"되어 있다고 기술될 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 요소를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 어떤 요소가 다른 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 요소 외에 또 다른 요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 일부 실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 설명될 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는 특정 기능을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록이 수행하는 기능은 복수의 기능 블록에 의해 수행되거나, 본 개시에서 복수의 기능 블록이 수행하는 기능들은 하나의 기능 블록에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. 또한, 본 개시에서, 특정 조건의 만족(satisfied), 충족(fulfilled) 여부를 판단하기 위해, 초과 또는 미만의 표현이 사용되었으나, 이는 일 예를 표현하기 위한 기재일 뿐 이상 또는 이하의 기재를 배제하는 것이 아니다. '이상'으로 기재된 조건은 '초과', '이하'로 기재된 조건은 '미만', '이상 및 미만'으로 기재된 조건은 '초과 및 이하'로 대체될 수 있다. 기존 연구에 따르면, 뿔제비갈매기(thalasseus bernstein)는 괭이갈매기(larus crassirostris)의 집단 서식지의 중심에 둥지를 형성하며, 이하에서, 조류의 둥지 선택 특성을 활용한 일 예를 확인하기 위하여 조류는 뿔제비갈매기가 예시되고, 관련 조류는 괭이갈매기가 예시된다. 그러나, 조류와 관련 조류는 뿔제비갈매기와 괭이갈매기에 제한되지 않으며, 둥지 선택에 상호 영향을 주는 것으로 알려진 모든 조류를 지시할 수 있다. 도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 둥지 유도 시스템(100)을 도시한다. 둥지 유도 시스템(100)은 조류의 둥지 선택 특성을 분석하여 조류가 안정적으로 둥지를 틀 수 있도록 지원하는 시스템을 지시한다. 구체적으로, 둥지 유도 시스템(100)은 멸종위기 종이나 국내에서 희귀한 종과 같은 특정 조류에 대하여, AI 기반의 예측 모델을 활용하여 조류의 둥지 선택을 유도하고 안정적으로 둥지를 틀 수 있도록 지원하는 시스템을 지시한다. 둥지 유도 시스템(100)에 따르면, AI 기반의 둥지 적합도 산출 모델은 조류의 둥지 선택 특성에 관한 빅데이터를 학습할 수 있으며, UAV나 지상 센서로부터 측정되는 데이터를 고려하여 조류의 새로운 둥지 후보지를 예측하고 유도할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 둥지 유도 시스템(100)은 조사자 단말(110), 무인 비행체(120), 외부 서버(130), 둥지 유도 분석 장치(150), 및 네트워크(170)를 포함할 수 있다. 조사자 단말(110)은 조류의 둥지 선택 특성을 분석하고 둥지를 유도하고 조사자가 운용하는 전자 장치를 지시한다. 조사자는 조류를 선택하고 선택된 조류의 둥지 선택 특성을 분석하는 자연인을 지시하며, 조사자 단말(110)을 이용하여 조류의 둥지 선택 및 유도 분석을 제어할 수 있다. 조사자 단말(110)은 조사자의 입력에 기반하여 둥지 유도 분석에 필요한 정보를 저장할 수 있으며, 이를 외부로 송신할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 조사자 단말(110)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말을 포함할 수 있다. 구체적으로, 조사자 단말(110)은 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(personal digital assistants), PMP(port