생태통로란 자연환경보전법 제2조 9호에 “도로, 댐, 수중보, 하굿둑 등으로 인하여 야생동식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생동식물의 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물식생 등의 생태적 공간”이라고 명시되어있다. 생태통로 모니터링은 생태통로를 이용하는 야생동물의 현황을 파악하고 설치의 실효성을 평가하여 개선방안을 마련하기 위함이다. 현행 조사기법은 생태통로에 카메라 트랩을 설치하고, 정기적으로 조사자가 촬영 데이터를 회수하여 육안판독을 통해 야생동물 객체를 식별하여 정리하고 있다. 이러한 방식은 센서 카메라에 촬영된 동영상을 일일이 확인하여 진행하므로 분석에 장시간이 소요되며 조사자의 종별 동정능력에 따라 조사결과의 품질 차이가 발생하는 한계가 있다. 최근 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 영상 내에서 객체를 자동 식별할 뿐만 아니라 개체 수, 이미지 설명 등을 높은 수준의 정확도로 탐지하고 있다. 따라서 카메라트랩에 딥러닝 기법을 적용하면 야생동물의 동정, 탐조 및 움직임 정보 등을 자동적으로 데이터베이스화할 수 있다. 본 연구는 이미지 인식 분야 딥러닝 기법을 생태통로 모니터링에 적용함으로써 기존 육안판독의 소요시간을 줄이고, 인적오류를 최소화하는데 그 목적이 있다. 연구지역은 소백산국립공원 죽령생태통로를 선정하였다. 죽령 생태통로는 소백산국립공원 내 유일한 생태통로로 공원구역을 가로지르는 국도 5호선에 의해 단절된 서식처를 연결하고 야생동물의 휴식처로서의 역할을 수행하고 있다. 터널형 생태통로로, 폭 약 8m, 길이 21m의 규모이다. 2003년에 설치되었으며 2004년부터 국립공원관리공단이 위임받아 현재 소백산국립공원북부사무소가 관리하고 있다. 국립공원 생태통로 중 가장 많은 자료가 축적(2011년-2015년 집계 기준)된 곳으로, 2005년부터 현재까지 13년간의 모니터링 자료가 축적되어 있다. 따라서 딥러닝 학습을 위한 데이터 확보가 용이하다. 본 실험은 카메라 트랩의 딥러닝 기반 영상분석을 실험하는 초기연구이기 때문에 비교적 간단한 신경망 모델과 소량의 데이터를 이용하여 가능성을 검증하였다. 딥러닝은 영상 인식 분야에서 사용되는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 기법을 적용하였다. 먼저 죽령 생태통로에서 발견 확률이 높은 삵, 고라니, 노루, 멧돼지, 너구리 5종에 대한 모니터링 자료(카메라 사진과 동영상)를 수집하였다. 동영상의 경우, 고정된 위치에서 움직이는 객체를 탐지해야 하기 때문에 컴퓨터 비전 기법을 통한 데이터 전처리를 수행하였다. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상추적 알고리듬을 제공하는데 이를 통해 야생동물 객체의 최소경계사각형을 탐지하고 각 프레임을 이미지로 저장하였다. 탐지된 이미지는 크기와 해상도가 제각각이기 때문에 CNN의 입력 데이터로 인식시켜주기 위해 100×100 화소크기로 조정하였다. 딥러닝을 비롯한 머신러닝 문제는 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 나눠 학습과 실험을 수행한다. 훈련 데이터는 모델의 최적의 매개변수를 찾는데 사용되며 시험 데이터는 앞서 훈련된 모델의 성능을 평가하는데 사용된다. 임의 추출을 통해 야생동물 종별로 1,000장의 훈련 데이터와 400장의 시험 데이터(총7,000장)를 선택하였다. 훈련 데이터는 동물의 전신 이미지는 드물었으며 얼굴과 몸의 일부만 촬영된 경우가 대부분이었다. CNN 모델은 5층 신경망으로 구성하였으며 이미지 규모를 고려하여 영상증강(image augmentation) 기법을 적용하였다. 모델 구현에는 오픈소스 딥러닝 라이브러리 TensorFlow와 Keras를 사용하였다. 실험결과, 야생동물 5종에 대한 CNN 모델은 96.25%의 정확도를 보였다. 고정된 카메라에서 촬영된 이미지는 야생동물의 행동 패턴이 비교적 단순하여 객체 식별에 유리한 것으로 추정된다. 또한 생태통로를 이용하는 야생동물의 제한적인 종류는 예측 정확도에 기여도가 있을 것으로 판단된다. 현행 수동식별과 대비하여 본 기법의 적용은 조사 자동화에 따른 시간절감과 객관적 품질 확보라는 측면에서 활용잠재력이 높을 것으로 기대된다. 모델이 최종적으로 정립되면, 조사자가 회수된 현장 데이터를 입력만 하면 생태통로 모니터링 통계를 자동 계산하는 프로그램으로 제공 가능할 것이다. 이번 실험에서는 CNN의 생태통로 모니터링 적용가능성을 검증해 본 것으로 간단한 모델과 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였다. 현재 카메라 트랩 이미지를 대상으로 CNN의 최신 연구들이 진행 중이나, 실제 적용해 본 바로는 자동 전처리에 관한 연구가 충분히 이뤄져야 할 것으로 판단된다. 차기 연구에서는 사전 학습된 CNN 모델에 현장 이미지를 추가한 트랜스퍼 러닝(transfer learning)을 적용하여 범용적인 활용도를 평가해보고자 한다.