불법적인 인적 활동을 탐지하는 효과를 극대화하기 위해 운영자를 위한 철저한 교육을 통해 ScannerEdge 디바이스가 현장에 올바르게 설치 및 구성되도록 합니다.

드론에 탑재된 기술과 AI 통합의 발전은 기존의 드론 기반 악어 모니터링 방법을 더욱 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 비행 시간이 연장되고 카메라 해상도가 향상된 하이브리드 모델과 같은 드론 하드웨어의 개선으로 더 넓은 서식지 범위와 복잡한 환경에서 더 상세한 이미지를 캡처할 수 있게 되었습니다. 인공 지능(AI)을 통합하면 등각 모델을 사용하여 악어 탐지 및 크기 추정을 자동화함으로써 이미지 분석을 간소화할 수 있는 중요한 기회를 얻을 수 있습니다. 이러한 AI 기반 개선 사항은 거의 실시간에 가까운 데이터 처리를 제공하여 시간이 많이 걸리는 수동 분석에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

이 개선 사항은 현재 개발 중입니다. 2025년 4월 카메룬에서 은가운데레 대학교 학생 및 젊은 연구자, 현지 NGO와 함께 열화상 카메라와 서치라이트가 장착된 드론을 사용하고 AI를 이용한 자동 데이터 처리 기능을 포함한 실험 연구를 진행했습니다.

이는 원주민 및 지역 공동체(IPLC)를 포함한 지역 이해관계자들이 드론을 운용할 수 있도록 역량을 강화하여 이들이 자연 보호에 적극적인 역할을 할 수 있도록 하는 기반이 됩니다.

개발된 방법의 사용 용이성:

1. 최소한의 기술력만 필요합니다:
   사용자는 드론 작동과 고해상도 이미지에서 측정값 추출에 대한 기본적인 교육만 받으면 됩니다. 과정은 간단합니다:
   • 표준화된 비행 프로토콜에 따라 드론을 비행하면 됩니다.
   • 오버헤드 이미지에 악어를 표시합니다.
   • 접근 가능한 이미지 분석 도구(예: ImageJ, QGIS)를 사용하여 눈에 보이는 머리 길이를 측정합니다.
   • 해당 등각 방정식을 적용하거나 미리 준비된 표(아바크)에서 조회하여 총 길이를 추정합니다.
2. 쉽게 적응할 수 있습니다:
   이 프레임워크는 읽기 쉬운 표(아바크)를 사용하므로 전문가와 비전문가 모두 쉽게 접근할 수 있어 운영자가 고급 과학적 전문 지식 없이도 빠르게 방법을 적용할 수 있습니다.
3. 접근 가능한 장비:
   이 접근법은 소비자 등급의 드론과 널리 사용 가능한 소프트웨어를 사용하므로 경제성을 보장하고 도입 장벽을 낮춥니다.

효과적인 이유:

이 프레임워크의 단순성, 확장성, 신뢰성은 외딴 습지부터 도시에 인접한 서식지까지 다양한 상황에 이상적입니다. 광범위한 사용자가 과학적으로 강력한 데이터를 생성할 수 있도록 지원합니다.

알로메트릭 프레임워크는 고해상도 드론 이미지를 통해 촬영한 악어의 머리 길이 측정을 기반으로 악어의 전체 몸 길이를 추정하기 위해 고안된 비침습적 도구입니다. 이 방법은 종별로 확립된 머리와 몸 길이 비율을 활용하기 때문에 물리적인 포획이나 취급이 필요하지 않아 연구자와 야생동물 모두의 위험을 줄일 수 있습니다. 27종의 악어 중 17종에 대해 검증된 이 프레임워크는 개체 수 모니터링과 보존 관리에 필수적인 신뢰할 수 있는 인구통계학적 데이터를 제공할 수 있습니다.

이 프레임워크는 읽기 쉬운 표(아바크)를 사용하기 때문에 비전문가도 쉽게 접근할 수 있으며, 운영자는 고급 과학적 전문 지식 없이도 이 방법을 빠르게 적용할 수 있습니다.

야생동물 연구와 보존을 위해서는 인구학적 구조를 이해하는 것이 필수적입니다. 악어의 경우, 전체 길이와 인구학적 분류를 정확하게 추정하려면 일반적으로 부분적으로 물에 잠긴 개체를 면밀히 관찰하거나 포획해야 하기 때문에 잠재적인 부정확성과 위험을 초래할 수 있습니다. 드론 기술은 편견 없이 안전하게 분류할 수 있는 대안을 제시합니다. 이 연구에서는 드론 사진을 머리 길이 등척 관계와 결합하여 총 길이를 추정하고 드론 기반 악어류 인구통계학적 분류를 위한 표준화된 방법을 제안하는 효과를 평가했습니다.

이 빌딩 블록은 효과적인 악어 모니터링을 위한 표준화된 비행 매개변수를 설정합니다.

대규모 복원의 가장 큰 장애물 중 하나는 비용입니다. 저희 솔루션은 비용이 많이 드는 양묘장이 필요 없고 노동 집약적인 노력을 줄여 효율적인 대규모 식재를 가능하게 합니다. 드론은 10분 이내에 최대 2,000개의 씨앗을 심을 수 있어 시간과 인건비를 획기적으로 절감할 수 있습니다. 이러한 경제성 덕분에 저소득 지역에서도 복원이 가능하며, 이전에는 접근이 불가능하다고 여겨졌던 지역에서도 확장할 수 있는 기회가 열렸습니다. 이 프로세스는 재조림이나 농업 재생과 같은 다른 복원 과제에도 적용할 수 있어 여러 분야에 걸쳐 다양하게 활용할 수 있습니다.

복원은 단순히 나무를 심는 것이 아니라 장기적인 영향을 보장하는 것입니다. Facebook의 AI 기반 MRV 시스템은 복원 진행 상황과 환경 상태를 실시간으로 추적합니다. 또한 불법 어업, 밀렵, 삼림 벌채와 같은 중요한 문제를 해결하여 지역사회가 복원된 생태계를 보호할 수 있도록 힘을 실어줍니다. 이 시스템은 위성 데이터, 드론 이미지, AI 분석을 통합하여 실행 가능한 인사이트를 제공하며, 이를 다른 복원 또는 보존 노력에 적용할 수 있습니다. 또한 투명성과 책임성을 지원하여 이해관계자가 진행 상황과 결과를 효과적으로 측정할 수 있도록 합니다.

유니티의 라이선싱 및 교육 플랫폼은 커뮤니티가 독립적으로 드론을 제작, 운영 및 유지보수할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식은 실습과 협업을 통해 지역 전문성을 키우고 커뮤니티가 각자의 필요에 맞게 기술을 적용할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 기술력을 넘어 커뮤니티가 감시, 매핑, 정밀 농업과 같은 추가 애플리케이션을 위해 드론을 혁신하고 수정할 수 있는 기반을 조성합니다. 무엇보다도 이 플랫폼은 커뮤니티가 혁신을 공유하는 피드백 루프를 촉진하여 광범위한 글로벌 사용자 네트워크를 더욱 풍성하게 합니다.

모듈형 드론은 접근성, 적응성, 지속 가능성을 고려하여 설계되었습니다. 처음에는 6개 미만의 나사와 지퍼 타이가 있는 목재 부품으로 제작되었으며, 현지 재료를 사용하여 조립, 수리 및 복제가 간단하여 지역 사회가 독립적으로 복구 프로젝트를 주도할 수 있도록 지원합니다.

기술의 발전에 따라 수소 연료 전지와 하이브리드 전기 추진 시스템을 통합하여 비행 내구성, 에너지 효율성 및 환경 지속 가능성을 향상시켰습니다. 이러한 혁신을 통해 드론은 더 넓은 지역을 커버하고 원격 환경에서 작동하면서 탄소 발자국을 줄일 수 있게 되었습니다.

모듈식 설계는 지속적인 적응을 위한 유연성을 보장하여 커뮤니티에서 모니터링용 카메라나 센서와 같은 도구를 사용하여 드론을 업그레이드할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 단순성과 최첨단 혁신을 결합하여 풀뿌리 역량 강화와 확장 가능하고 영향력 있는 환경 복원을 연결합니다.