수년간의 연구와 보존 사례는 생물다양성 데이터의 중요성을 강조했을 뿐만 아니라 비효율적인 데이터 관리, 데이터 통합 부족, 대중이 접근할 수 있는 데이터 애플리케이션의 제한 등 현재 워크플로우의 결함을 드러내기도 했습니다. 또한, 이러한 워크플로는 주로 수작업으로 이루어지며 반복적인 작업이 많아 자연보호 활동가들의 시간을 많이 뺏는 경우가 많습니다.
기술의 급속한 발전과 함께, 우리는 기술의 잠재력이 이러한 '고충'에 대한 해결책을 가져올 수 있다는 사실을 점차 깨닫게 되었습니다. 가장 필요한 곳에 기술 도구를 활용하기 위해 현재 워크플로우를 체계적으로 검토하고 분석하여 우선순위가 높은 병목 현상과 가능한 해결책을 파악했습니다. 2018년 5월부터 시작된 고민은 2019년 6월부터 잠재적인 기술 파트너가 등장하면서 구체화되었습니다. 체계적인 워크플로우 분석과 긴밀한 파트너십을 바탕으로 한정된 자원과 인력을 고려해 커뮤니티 기반 카메라 트랩 모니터링 도우미 앱, BiA 도구, 시민 과학 데이터 시각화 플랫폼, 카메라 트랩 데이터 관리 시스템 등 단계별 모듈 개발을 목표로 단계별 계획을 세웠습니다.
현재 워크플로우에 대한 체계적인 검토 및 기술 도구가 도움이 될 수 있는 부분을 나타내는 격차 분석
신뢰할 수 있고 지원 가능한 기술 파트너(시행착오를 통해)
야심차면서도 실용적인 계획
워크플로와 기술 솔루션에 대한 토론에 다양한 동료들을 참여시키면 더 가치 있는 아이디어를 모으는 데 도움이 됩니다.
기술 회사마다 업무 스타일이 다릅니다. 자신의 업무 스타일과 가치관에 맞는 것을 선택하세요.
자연관찰 캠페인 기간 동안 시민 과학자들을 초대하여 야생동물을 적시에 관찰하고 기록함으로써 시민과 자연 사이의 연결을 강화할 뿐만 아니라 유망한 종 분포 데이터 소스로도 활용하고 있습니다. 시민 과학자들이 온라인 설문을 통해 수집한 종 기록 데이터는 데이터 정리 및 수작업 주기적 확인을 거쳐 자동으로 시각화 플랫폼 데이터베이스에 유입되고, 파워 BI를 통해 직관적이고 매력적인 시각화 차트와 지도(공간, 시공간 두 가지 유형)로 변환됩니다. 웹과 모바일 버전으로 제공되는 이 플랫폼은 시민 과학자들의 자연 관찰 활동에 대한 실시간 피드백을 제공하여 성취감을 높이고 향후 자연 관찰 활동에 대한 참여 동기를 부여합니다. 또한 이 플랫폼은 여러 자연 관찰 캠페인과 각 캠페인에 대한 구체적인 분석에 대한 웹 기사 링크를 통합하여 광범위한 생물 다양성 지식을 제공하고 시민들이 다른 지역의 야생동물을 알아볼 수 있는 '가상 자연 관찰'을 가능하게 합니다.
플랫폼의 간략한 타임라인
2021년 1월~2월: 팀 구성, 분석, 청사진 만들기
2021년 3월~6월: 데이터베이스 및 플랫폼 개발
2021년 7월~8월: 시범 테스트
2021년 9월: 출시 및 프로모션
데이터 품질을 보장하기 위해 잘 설계된 데이터 수집 설문지 및 자동 데이터 정리 메커니즘과 데이터 현실성을 보장하기 위해 수동으로 주기적으로 점검(일반적으로 계절에 한 번)합니다.
시민 과학자의 참여를 통한 시각화 방법 선택 및 미적 디자인.
PowerBI 기술.
시민 과학자 위챗 커뮤니티 운영 및 유지 관리.
공공 홍보물인 만큼 사용자 친화적이고 매력적인 플랫폼을 만들기 위해 콘텐츠와 미적 디자인을 다듬는 것은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것입니다.
기획 단계부터 사용자를 참여시키고 그들의 의견을 수렴하는 것은 사용자의 니즈를 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.
설문지는 잘 설계되어야 하고 시민 과학자들은 데이터를 기록하기 전에 충분한 교육을 받아야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 손실이 발생하기 쉽습니다.
카메라 트랩 데이터 워크플로우를 가속화하기 위해 기술 파트너의 지원을 받아 앱 기반 도구 및 AI 이미지 인식과 함께 온라인 데이터 관리 시스템을 개발 중이며, 이는 다음과 같이 구성되어 있습니다:
커뮤니티 기반 카메라 트랩 모니터링 보조 앱: 이 앱을 사용하면 로컬 모니터가 카메라 트랩 설치/수거 시간과 GPS 위치를 자동으로 기록하여 로컬 모니터의 데이터 수집과 수동 데이터 입력의 번거로운 과정을 줄일 수 있습니다. (청사진: 2019년 6월, 개발: 2019년 10월~2020년 2월, 시험 사용: 2020년 3월~10월)
AI 이미지 인식 모델: AI 모델은 카메라 트랩 사진에서 동물을 감지하고 종을 식별하여 사람의 식별이 필요한 사진의 수를 크게 줄이고 데이터 처리 효율성을 향상시킵니다.
기술 파트너와 함께 일련의 AI 모델을 훈련 및/또는 테스트했으며, 여기에는 PU & PKU ResNet18 모델(2018년), MegaDetector(테스트 전용, 2020년), MindSpore YOLOv3 모델(2021년) 등이 포함됩니다.
온라인 데이터 관리 플랫폼: 앱을 통해 수집된 카메라 트랩 정보는 사진과 함께 구조화된 클라우드 데이터베이스에 업로드됩니다. 데이터 관리 플랫폼은 AI와 사람을 통한 종 식별을 지원할 뿐만 아니라 글로벌 데이터 검색 및 통계 보고서도 지원합니다. (청사진: 2021년 4월~8월, 개발: 2021년 9월~2022년 6월, 시험 및 사용: 2022년 7월)
현재 카메라 트랩 데이터 워크플로우를 체계적으로 검토하고 기술 시스템 개발 요구 사항으로 전환하기
성능이 우수한 오픈 소스 카메라 트랩 이미지 AI 인식 모델
AI 컴퓨팅, 데이터 저장 등을 위한 클라우드 리소스 제공
버그 수정 및 시스템 사용성 개선을 위한 여러 차례의 시험 사용 및 피드백 제공
로마는 하루아침에 건설되지 않았습니다. 시간과 리소스의 제약으로 인해 시스템을 여러 모듈로 나누고 단계별로 모듈을 개발해야 합니다. 각 모듈 자체가 워크플로우의 하나 이상의 단계를 향상시킬 수 있으며 전체 시스템에 통합되기 전에 모듈을 통해 이점을 얻을 수 있다고 믿습니다. 하지만 처음부터 큰 그림을 보고 최종 시스템 통합을 위한 장기적인 계획을 세우는 것이 중요합니다.
시스템은 처음부터 완벽할 수 없습니다. 앱이 처음 출시되어 한 커뮤니티에서 사용되었을 때 예상대로 작동하지 않았고 현지 모니터들이 다양한 유형의 버그를 보고했습니다. 저희는 피드백을 수집하고 분석하여 앱의 UI 디자인과 기능을 개선했습니다.
프로그램 담당자들은 에볼라 바이러스 발생 위험 지역으로 간주되는 마을을 방문했습니다. 이러한 참여는 동물 사망 보고에 대한 지역사회의 관심을 파악하고 네트워크에서 사냥꾼의 잠재적 역할을 평가하는 데 도움이 되었습니다. 처음에는 연구원과 생태 감시원이 사체 신고를 일부 제공했지만, 궁극적으로 대부분의 신고는 사냥꾼으로부터 접수되어 이 인구통계학적 그룹에 더 집중적으로 참여할 수 있었습니다. 신고 외에도 다양한 방법으로 사냥꾼과 지역사회에 접근하여 위험 감소 전략에 대한 인식을 높이기 위한 아웃리치를 실시했습니다. 예를 들어, 에툼비 지역에서는 현장 수의학 프로그램에서 에툼비 사냥꾼 협회와 사냥꾼 및 음보모와 켈레의 다른 마을 주민들에게 에볼라 및 축산업에 대한 아웃리치 교육을 제공했습니다. 국립공원(누아발레-은도키, 오잘라-코쿠아) 주변의 지역사회도 참여했으며, 추가 전파를 위해 마을 간호사에게 시각적 포스터와 책도 제공했습니다.
이 지역에서의 장기적인 노력은 지역 사회와의 신뢰 관계를 구축하여 성공적인 참여와 참여를 촉진했습니다.
식량 안보와 문화적 전통을 포함한 지역 이해관계자의 요구와 우선순위에 민감하게 반응하여 수용과 수용을 지원하는 실용적인 솔루션을 촉진했습니다.
보고 프로세스는 정보 흐름을 위한 명확한 채널을 구축하여 보고서를 제공하는 커뮤니티 참여자의 부담을 최소화하는 동시에 지역 수준에서 국가 수준으로 정보가 전달되도록 보장했습니다.
이 프로그램은 2005년에 시작되었습니다. 해당 지역의 사냥 및 기타 야생동물의 생계 또는 상업적 이용에 관한 규정이 업데이트되어 관행에 영향을 미칠 수 있으며, 에볼라 바이러스 또는 기타 질병 발견 시 인간과 잠재적으로 야생동물에 대한 관리 전략을 바꿀 수 있는 추가 기술(예: 백신 접종)을 사용할 수 있게 되었습니다. 그러나 이 프로그램은 지역과 관련된 접근 방식과 해결책의 유용성과 보존 또는 공중보건 분야와는 거리가 먼 것으로 인식될 수 있는 이해관계자의 참여 역할을 강화합니다. 이 사례의 경우, 상가 지역에 거주하는 사냥꾼과 지역사회 구성원들은 사체 취급으로 인한 감염에 노출될 위험이 가장 큰 사람들 중 하나로, 이들의 인식과 위험 감소 실천에 대한 참여가 매우 중요했습니다. 식량 안보와 문화적 전통의 중요성을 고려할 때, 하향식 접근 방식은 과거에도 그랬고 앞으로도 효과적이지 않을 가능성이 높으며, 대신 이해관계자의 참여와 현지에서 받아들여지는 해결책이 필요합니다.
이 시스템의 구성 요소에는 사냥꾼과 지역사회 구성원의 사망 보고, 표본 수집 및 취급 프로토콜에 대한 교육을 받은 수의사의 신고 조사, 국립 실험실로의 표본 운송, 질병 진단을 위한 실험실 검사가 포함되었습니다. 각 단계마다 전문적인 인력이 투입되었지만, 각 기관 간의 조율을 통해 시스템을 구축할 수 있었습니다. 이 모든 과정에서 정보 관리와 커뮤니케이션이 이루어졌습니다. 사체 데이터 수집 및 보고 프로토콜은 일관된 보고를 보장하기 위해 이 프로세스에 필수적인 요소였습니다.
글로벌 프로그램의 지원을 받은 현지 팀이 광범위한 동물 사망률 모니터링 네트워크의 연속성과 질병 조사 프로토콜 개발 및 실행을 위한 기술 전문성을 보장했습니다.
여러 부처의 콩고 정부 관계자들의 완전한 통합과 지원으로 공중보건 및 보존 성과를 위해 동물과 인간의 연결고리를 우선시하는 데 도움이 되었습니다.
기능적인 국내 및 국제 실험실의 가용성과 외딴 지역을 포함하여 표본을 신속하게 이동할 수 있는 능력은 멸종 위기 종에 대한 진단을 지원했습니다.
이러한 환경에서는 사냥꾼과 일부 지역 주민들이 야생동물 폐사를 감지하는 핵심적인 역할을 담당했으며, 사체가 급속도로 악화될 수 있는 산림 지역에서 유일하게 사람이 존재하기 때문에 감지 및 조사를 위한 제한된 창구를 제공했습니다. 전체 동물 폐사 모니터링 네트워크에는 광범위한 보고 범위가 포함되었지만, 특정 기준(대형 유인원 종, 사체 부패 정도 및 기타 요인)을 충족하는 보고만 질병 조사를 촉발하여 프로그램의 규모를 실현 가능하고 비용 효율적으로 유지했습니다. 안타깝게도 야생동물에 대한 센티널 탐지는 그 가치가 입증되었음에도 불구하고 전 세계 많은 지역에서 공공 및 동물 건강 감시의 공식적인 일부가 아니기 때문에 인간과 다른 종의 질병 위협에 대한 조기 경보를 촉진할 수 있는 중요한 잠재적 정보 소스를 놓치고 있습니다. 안전한 질병 조사 및 진단 스크리닝을 위한 생물안전 프로토콜을 포함한 교육도 이 프로젝트의 중요한 구성 요소였습니다.
야생동물 모니터링을 위해 미리 구성된 워크플로 도구의 예입니다. 여기에는 설문조사 양식, 대시보드 및 웹 애플리케이션이 포함됩니다.
Esri
ArcGIS Online은 유용한 애플리케이션을 배포하고 다른 보존 기술을 통합하여 보호 지역에서 시행 중인 각 이니셔티브와 관련된 워크플로우를 전체적으로 지원하는 안전하고 유연한 프레임워크를 제공합니다. 모든 워크플로우의 기반에는 모바일 설문조사 양식(Survey123), 데이터 시각화(대시보드 또는 웹 애플리케이션), 분석 및 보고와 같은 데이터 수집 도구가 포함됩니다. 또한 ArcGIS 리빙 아틀라스 오브 더 월드에서는 워크플로우를 지원하는 전 세계 주요 지리 정보 컬렉션에 액세스할 수 있으며, 여기에는 최신 위성 이미지와 산림 손실과 같은 제품이 포함됩니다.
포장을 풀고 즉시 구현할 수 있는 이니셔티브를 위한 몇 가지 사전 구성된 워크플로가 있습니다. 이러한 이니셔티브에는 다음이 포함됩니다:
불법 활동 추적.
야생동물 모니터링.
야생동물 충돌 완화.
공원 인프라 유지 관리.
워크플로는 구성이 가능하며 사용자가 필요에 따라 맞춤 설정할 수 있습니다. 또는 조직은 커뮤니티 아웃리치 또는 대중 참여 이니셔티브와 같은 자체 이니셔티브를 위해 완전히 새로운 워크플로를 개발하는 데 필요한 모든 빌딩 블록에 액세스할 수 있습니다.
워크플로우를 설계하고 배포하기 전에 일선 실무자의 의견을 듣고 협력하여 문제를 이해하고 요구 사항을 정의합니다.
ArcGIS Online에는 여러 가지 구성 가능한 애플리케이션이 있으며, 효과적인 워크플로를 개발하려면 이러한 애플리케이션의 작동 방식과 서로 연결되는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
설계, 배포, 운영, 검토 전략에 따라 워크플로를 개발하고 그 효과를 극대화하세요.
출시 전에 프로토타입을 만들고 테스트하세요.
필수 절차와 가이드라인을 수립하세요.
모범 사례와 트렌드를 따릅니다.
ArcGIS를 사용해 본 경험이 있다면 큰 도움이 되지만, 구현 파트너를 활용하면 프로세스를 더 쉽고 효과적으로 진행할 수 있습니다.
보호 구역 관리 솔루션과 워크플로는 ArcGIS Online을 기반으로 구축되었습니다. ArcGIS Online은 클라우드 기반 매핑 및 분석 솔루션입니다. 사용자는 전 세계의 워크플로별 앱, 지도, 데이터에 액세스하고 현장에서 모바일로 작업할 수 있는 도구를 이용할 수 있습니다. 사용자는 이를 사용하여 지도를 만들고, 데이터를 분석하고, 공유 및 협업할 수 있습니다. 데이터와 지도는 안전한 비공개 인프라에 저장되며, 매핑 및 IT 요구사항을 충족하도록 구성할 수 있습니다.
조직은 기술 지원 신청서를 작성하여 에스리 보존 프로그램을 통해 ArcGIS Online에 저렴한 비용으로 액세스하도록 신청할 수 있습니다. 또는 현지 에스리 총판을 통해 라이선스를 구매할 수도 있습니다.
ArcGIS Online은 인터넷 연결이 필요한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 클라우드 기반 제품입니다. 그러나 도구는 기본적으로 오프라인에서 작동하도록 설계되었습니다. 설문조사를 다운로드하면 캡처한 데이터가 장치에 저장되므로 나중에 동기화할 수 있습니다.
ArcGIS Online을 사용하면 데이터를 모니터링하는 모든 조직을 위한 훌륭한 중앙 데이터 센터를 만들 수 있습니다.
GIS에 익숙하지 않은 경우 ArcGIS Online을 구성하는 것이 어려울 수 있습니다.
ArcGIS Online에 대해 배울 수 있는 다양한 리소스가 있으므로, 특히 무료 에스리 교육을 활용하세요.
질문을 게시할 수 있는 ArcGIS Online용 에스리 커뮤니티 포럼이 있습니다.
회원의 필요와 요구 사항에 따라 여러 가지 사용자 유형을 사용할 수 있습니다. 사용자 유형에 따라 회원에게 부여할 수 있는 권한이 결정됩니다. 조직에 필요한 사용자 유형과 그 수를 잘 파악하는 것이 중요합니다.
Restor.eco 플랫폼 덕분에 우리는 위성 이미지와 지리공간 데이터로 시간에 따른 변화를 모니터링하여 지역 생물 다양성과 그 특성, 현재 및 잠재적 토양 탄소는 물론 토지 피복 패턴, 토양 산도, 연간 강수량 등의 기타 변수를 머신러닝, 인공 지능 및 과학적 측정 단위를 사용하여 파악함으로써 보호구역의 복원 가능성을 분석하고 있습니다.
공간 정보에 대한 액세스.
업데이트된 과학 데이터 및 리소스.
복구 노력의 영향력, 규모, 지속 가능성을 높입니다.
Restor는 어디서나 모든 사람을 지역 복구에 연결함으로써 전 세계적인 복구 운동을 가속화하고 있습니다.
Restor는 사람들을 과학 데이터, 공급망, 자금, 그리고 서로를 연결하여 복원 노력의 영향력, 규모, 지속 가능성을 높입니다.
나무나 숲뿐만 아니라 초원, 습지, 해안 서식지 등 지구의 생명을 지탱하는 모든 곳을 대상으로 합니다.
