생물다양성 및 야생동물 보호
야생동물 보호는 생태계의 섬세한 균형을 유지하는 데 매우 중요하다. 모든 동물, 식물, 유기체는 깨끗한 공기, 비옥한 토양, 수질 정화 등 자연적인 과정을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 숲과 야생동물 보호를 통해 이러한 생태계를 보호하는 것은 지구를 지키는 것과 같은 행위이다. 초기 전략은 보호 지역을 조성하고 야생동물 보호법과 같은 기본 규정을 시행하는 데 중점을 두었으며, 인간 활동이 생태계를 점점 더 위협함에 따라 보다 발전된 방법이 필요하게 되었다. Animal Matters에 따르면, 매년 약 3만 종, 즉 시간당 3종씩 멸종 위기에 처하고 있어 더 나은 야생동물 보호 전략이 시급히 필요하다 말했다. 그래서 도입한 오늘날 AI는 야생동물 모니터링, 보호, 보존을 위한 새로운 도구를 제공하면서 야생동물 보호 노력에 혁신을 일으키고 있으며, 글에서는 야생동물 보호에 있어 AI의 혁신적인 역할을 살펴보고, 종 식별, 개체군 모니터링, 서식지 매핑, 밀렵 방지 노력을 강화할 수 있는 AI의 잠재력을 강조한다. 비전 AI는 야생동물을 식별하고 여러 그룹으로 분류하는 데 도움을 주고 있다. 카메라 트랩과 드론의 이미지와 비디오 영상에 물체 감지 기능을 적용하면 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델이 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 까다로운 조건에서도 다양한 종을 정확하게 식별할 수 있도록 만들어졌다. 이 기술을 통해 연구자들은 생물 다양성을 모니터링하고 기존 방법보다 더 효과적으로 신종 또는 멸종 위기에 처한 종을 탐지할 수 있으며, 동물 개체 수를 추적하는 것은 동물 보호 활동의 중요한 측면으로 부각되면서, 드론과 카메라 트랩에 구현된 비전 AI와 같은 솔루션을 사용하면 방해받지 않고 지속적으로 관찰할 수 있게 되었다, 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 움직임을 추적하고, 행동 패턴을 관찰하고, 개체 수를 계산하여 개체 수를 추적함으로써 동물의 이동과 행동에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있다. 또 다른 분야로는 서식지 매핑이 있는데, 야생동물이 의존하는 생태계를 이해하고 보호하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. 컴퓨터 비전 모델은 위성 이미지와 환경 데이터를 분석하여 시간에 따른 서식지 변화를 추적할 수 있고, 이러한 정보를 통해 환경 보호 활동가들은 번식지나 이동 경로와 같은 중요한 지역을 파악하고 이러한 중요한 산림 및 야생동물 자원을 보호하기 위한 전략을 계획할 수 있다. 실제 사례로는 플랑드르 기술 연구소인 VITO가 유럽 환경청 (EEA) 및 와게닝겐 환경 연구소와 협력하여 네덜란드, 오스트리아, 남부 포르투갈 등의 지역에 대한 AI/ML 분류 서식지 지도를 생성한 작업을 들 수 있다.
자연재해 예측 및 대응
AI 기반 시스템은 지진 센서, 기상 관측소, 위성의 데이터를 분석하여 지진, 홍수, 산불과 같은 자연재해를 예측한다. 예측 모델은 임박한 위험을 알리는 데이터 패턴을 식별하여 당국이 조기에 경고를 내리고 대응책을 준비할 수 있도록 도움을 주며, 재해 발생 시 AI 도구는 대피 경로와 자원 할당을 최적화하여 인명과 재산 손실을 줄이고 있다.
허리케인 강도 및 경로 예측
허리케인의 강도와 정확한 경로를 예측하는 것은 허리케인 예보의 가장 중요한 측면 중 하나이다. AI는 과거 폭풍 데이터와 실시간 관측치를 결합하여 허리케인의 예상 행동을 결정한다. 신경망과 같은 고급 딥 러닝 모델은 이 정보를 처리하여 폭풍이 어떻게 진화할지 예측할 수 있다. 여기에는 폭풍이 강해질지, 약해질지 또는 방향이 바뀔지 여부가 포함되는데, AI는 해수면 온도, 풍속, 대기 조건과 같은 환경적 요인을 조합하여 분석함으로써 폭풍의 잠재적 강도에 대한 보다 미묘한 이해를 제공할 수 있다. 이러한 예측 기능은 당국에 영향을 받는 지역의 잠재적 피해를 완화하기 위한 준비, 대피 명령 발행 또는 예방 조치를 취할 수 있는 충분한 시간을 제공하는 데 필수적 요소로 작용하고 있다.
조기 경보 시스템 개선
AI 기반 시스템은 임박한 허리케인에 대한 보다 정확하고 빠른 경보를 생성하여 조기 경보 시스템을 강화하는데, 예를 들어 AI는 기존 방법보다 위성 이미지와 센서 데이터를 훨씬 빠르게 처리하여 폭풍의 특성 변화를 더 빠르게 감지할 수 있게 만들어 준다. AI 모델은 폭풍을 지속적으로 추적하고 속도, 크기 및 방향 측면에서 어떻게 진화할지 예측하룻 있으며, 이 데이터를 통해 기상학자는 사전에 경고를 발령하여 필요한 경우 커뮤니티에 대비하고 대피할 시간을 제공할 수 있다. AI 기반 예측으로 인해 리드 타임이 개선되어 예상치 못한 일이 발생할 가능성이 크게 줄어들어 응급 서비스와 지방 정부가 신속하고 효율적으로 조치를 취할 수 있다.
위성 및 드론 모니터링
AI는 위성 및 드론 기술을 사용하여 허리케인 모니터링을 크게 개선하고 있다 . 특히 지구 정지 궤도에 있는 위성은 우주에서 발생하는 폭풍의 연속적인 이미지를 제공하고 드론은 허리케인의 눈으로 날아가 고해상도 데이터를 수집할 수 있으며, AI 모델은 이러한 이미지를 실시간으로 처리하여 폭풍 패턴, 풍속, 구름 형성 및 온도 변화를 분석할 수 있게 되었다. 이를 통해 기상학자는 시간이 많이 소요될 수 있는 수동 분석을 기다리지 않고도 폭풍의 크기, 궤적 및 강도를 평가할 수 있다. 또한 AI는 시간 경과에 따른 폭풍 특성과 같은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별할 수 있으므로 허리케인 행동을 보다 정확하게 추적하여 예측 정확도를 높이고 폭풍이 어떻게 발달하거나 사라질지에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있게 되었다.
AI를 활용한 지진 예보
조안알람시스템
지진조기경보(EEW) 시스템은 지진의 주요 지진파가 사람들에게 전달되기 몇 초 전에 사람들에게 경고되도록 설계되었다. AI는 지진 데이터를 거의 즉각적으로 처리하여 이러한 시스템을 뒤집을수 있게 되었으며, 지진이 발생하면 첫 번째 지진파( Ppa )는 더 파괴적인 파동( Spa ) 보다 더 빨리 이동하는 것을 알 수 있으며, AI 모델은 수많은 지진 지진 데이터를 사용하여 지진의 최초 작동인 초기 P파를 감지한다. 지진이 어떻게 관측되는지 예측함으로써 더 강한 흔들림(Spa)이 응답하기 몇 초 전부터 지역에 경보를 보낼 수 있다. 이 단기 경고 창은 교통 시스템을 차단하고, 가스를 중단하고, 사람들에게 알리고, 대응을 위해 응용 서비스를 준비하는 데 사용할 수 있으며, 경우에 따라 AI 모델은 크기 및 크기와 같은 요소를 기반으로 하는 지진 크기를 예측하여 위험이 가장 높은 지역에 대한 기울어짐을 제공할 수 있다.
위성 및 지상군 통합
AI는 위성 이미지 및 지구 기반 센서 와 동일한 다양한 소스의 데이터를 결합할 때 작용한다. 위성은 지구 표면의 이미지를 감시하여 단층선을 따르며 지상 변위나 변위와 동일한 위치를 감지할 수 있으며, AI 시스템은 위성 데이터와 지진이 발생하는 소의 데이터를 구성하기 위해 구조적으로 변화하는 것으로 인해 더 잘 이해할 수 있게 만든다.
이 결합된 데이터는 지진의 초기 지표가 될 수 있는 지진으로 인해 지구 표면이 움직이는 반 변형을 확장할 수 있다. 예를 들어 AI는 위성의 InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) 데이터를 분석하여 운동으로 인해 범위를 감지하고, 이 정보는 그들에게 어떤 단층선이 활성화되어 있는지, 그리고 어떤 지역이 먼 지역을 겪을 위험이 더 높은지에 대한 보다 나은 대응을 할 수 있는 내용을 제공한다.
지진 여파 예측
지진으로 인해 발생할 수 있는 쓰나미 또는 산사태 와 같은 지진의 2차 효과를 예측하는 데에도 활용할 수 있다. 예를 들어, 바다 밑에서 발생하는 지진은 많은 양의 물을 대신하여 쓰나미를 발생시킬 수 있는 조건을 데이터화시키며, 지진 데이터, 해양 이동, 심지어는 지형 데이터까지 분석하여 지진으로 인해 쓰나미가 발생지, 만약 있다면 어떤 해안이 가장 큰 영향을 받을지 예측한다. 지진으로 인해 발생하는 산사태 위험도 평가할 수 있고, 구조 데이터, 소규모 구성, 소규모 소수를 분석하여 소규모 규모가 작아지는 후 산사태 발생 가능성이 더 높은 지역을 예측하는데, 이러한 예측 능력은 응용 구조가 가장 위험에 처한 지역에 집중하고 더 빠르게 효과적인 대처를 하는데 많은 도움을 주고 있다. 지진은 단층선의 쿠션, 판의 운동, 시간에 존재하는 다양한 종류의 쿠션의 영향을 받지 않다. AI는 과거 데이터의 패턴을 분석할 수는 있지만 아직까지 뛰어난 올림픽 메달을 예측할 수는 없다. 이러한 상황에고 AI는 지진이 예측에 뛰어난 모습을 보이고 있으며, 지진 예측의 신뢰성을 높이는데 도움이 되고 있다.
수자원 관리
물 가용성
물 가용성은 강, 호수, 저수지와 같은 담수원에 의존하는 지역에서 중요한 문제이다. 물 가용성을 예측하는 데 있어 AI의 역할은 수자원 관리자가 현재 및 미래 수요를 효과적으로 계획하는 데 도움이 되며, 전통적으로 물 가용성은 강우량, 강 유량 및 저수지 용량에 대한 과거 데이터를 사용하여 평가된다. 그러나 AI 알고리즘은 기후 패턴, 해수 온도 및 기타 환경 요인과 같은 훨씬 더 많은 데이터를 처리하고 분석하여 보다 정확한 예측을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, AI는 특정 지역의 물 부족을 몇 달 전에 예측하여 물 보존 관행을 시행하거나 댐에서 물을 방류하여 수계 균형을 유지하는 등 조기 개입을 유도할 수 있다. 물 수요를 예측하는 것은 앞으로 몇 달, 몇 달 또는 몇 년 안에 다양한 부분에서 얼마만큼 많은 물이 있을 지 예측하는 것을 포함한다. AI는 신흥, 농업 및 산업 사용과 동일한 데이터 수집에 대한 과거 데이터를 사용하여 인구 통계 흐름, 매출 증가 예측 및 경제 활동을 결합하며, 이러한 요소는 물 사용 방식에 영향을 미치고 AI 관리자가 미래에 요구하는 방식이 어떻게 변할 것인지 예측할 수 있는 좋은 도구로 활용되고 있다.
가뭄 모니터링 및 홍수예측
기후 변화는 강우 패턴을 변화시켜 많은 지역에서 장기간 가뭄과 폭우와 같은 극심한 기상 현상을 유발한다. AI는 이러한 변화를 모니터링하고 수자원에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 주게 되는데, 머신 러닝 모델은 기후 모델, 위성 관측, 기상 관측소 및 기타 소스에서 방대한 양의 데이터를 처리하여 영향을 예측할 수 있다. 예를 들어, AI 모델은 강수량 추세를 분석하여 가뭄이 발생할 가능성이 있는 지역을 예측할 수 있게 만들었고, 대비를 할수있게 많은 데이터를 제공한다.
또한 홍수는 수자원 관리의 또 다른 주요 과제이며, 특히 강 근처나 해안 지역에서 예측이 매우 중요하다. AI는 날씨 예보, 강 수위계, 위성 이미지의 데이터를 결합하여 홍수 예측 및 관리를 하고 있으며 , 머신 러닝 모델은 이 데이터를 분석하여 강우, 강도, 강 수위, 해당 지역의 지리적 특징을 기반으로 홍수 사건을 예측한다. 미리 대비할 수 있는 데이터를 제공하면서 홍수 시나리오를 시뮬레이션하여 당국이 홍수의 타이밍, 심각성, 지리적 범위를 계획하는 데 많은 도움을 주고 있다.
수자원 관리에서 AI의 과제와 미래
유망한 응용 분야에도 불구하고 AI를 수자원 관리에 적용할 때 몇 가지 과제가 남아 있다. AI 모델의 정확성은 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터의 가용성에 따라 달라진다. 일부 지역에서는 데이터 격차 와 일관되지 않은 데이터가 AI 알고리즘의 성능을 방해할 수 있다. 또한 AI 모델은 기후 패턴의 변화나 진화하는 인구 수요와 같은 변화하는 조건을 반영하기 위해 지속적으로 업데이트되고 재보정해야 한다. 그러나 수자원 관리에서 AI는 데이터의 품질과 가용성이 향상됨에 따라 확대되어 수자원의 보다 효율적이고 지속 가능하며 공평한 관리에 기여하고 있다. 머신 러닝 , 클라우드 컴퓨팅,센서 기술이 발전함에 따라 AI는 크고 복잡한 데이터 세트를 더 잘 처리하고 더욱 정확한 예측과 통찰력을 확실하게 자리 잡을 수 있을 것이다. 고급 데이터 분석 및 머신 러닝 기술을 통해 수자원 관리자가 물을 분배하고 보존하는 방법에 대한 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 있으며, 세계 인구가 증가하고 기후 변화의 영향이 더욱 두드러짐에 따라 수자원이 미래 세대를 위해 효율적이고 지속 가능하게 사용되도록 하는 데 점점 더 중요한 역할로 자리 잡을 수 있을 것이다.