중국 네이처 워치: 생물 다양성 정보 수집 및 응용 기술을 사용하여 생물 다양성 친화적인 의사 결정을 촉진합니다.
전체 솔루션
카메라 트랩 데이터 관리 시스템: 종 식별 페이지
Shan Shui Conservation Center
생물다양성 기준 데이터는 보전 의사 결정과 실천의 핵심이지만, 데이터 부족과 정보 비대칭성에 직면해 있습니다. 중국 네이처 워치는 기술 도구의 도움을 받아 다양한 출처, 특히 시민 과학으로부터 생물다양성 데이터 수집을 강화하고 토지 이용 계획과 대중 참여에 데이터 활용을 촉진하며 생물다양성 보존을 주류화하는 것을 목표로 삼고 있습니다.
구체적으로, 기술은 3가지 모듈에 효과적인 솔루션을 제공합니다:
- 카메라 트랩 데이터 관리: 카메라 트랩 데이터 수집 및 처리를 간소화하고 속도를 높이기 위한 온라인 AI 통합 데이터 관리 시스템 개발.
- 시민 과학 데이터 시각화: 시민 과학자들이 수집한 종 기록을 자동으로 분석하고 대화형으로 시각화하기 위해 PowerBI를 사용합니다.
- 생물다양성 영향 평가 도구(BiA): 여러 데이터 소스의 생태 및 건설 데이터를 통합하여 클라우드 플랫폼을 통해 건설 프로젝트의 생물다양성 영향 평가에 대한 즉각적인 조회를 제공합니다.
마지막 업데이트: 30 Sep 2025
2223 조회수
컨텍스트
해결 과제
수집, 처리, 시각화, 활용에 이르는 생물다양성 데이터 워크플로우의 각 과정은 번거롭고 지루하며 많은 반복적인 노동이 필요하기 때문에 단순화 및 자동화가 절실히 요구되고 있습니다.
- 카메라 트랩 데이터 관리: 커뮤니티 기반 카메라 트랩 모니터링은 낮은 효율성(예: 지역 커뮤니티 모니터의 데이터 수집, 수동 종 식별)과 불안정하고 상대적으로 낮은 데이터 품질(예: 부정확하고 누락된 데이터, 높은 빈 사진 비율)이라는 병목현상에 직면해 있습니다.
- 시민 과학 데이터 시각화: 시각화 제품은 각 캠페인의 여러 단계에서 수작업으로 만들어지는 정적이고 캠페인에 한정된 것으로, 환경 보호 활동가들의 노력이 많이 드는 반면 시민 과학자들에게는 피드백이 늦게 제공됩니다.
- 생물다양성 영향 평가: 데이터 부족과 데이터에 대한 대중의 접근성 부족으로 인해 데이터 사용 시나리오가 제한되어 있습니다. 또한, 생물다양성 영향 평가는 각 문의에 대해 수작업으로 진행되며 보고서도 수작업으로 작성됩니다.
위치
중화 인민 공화국
동아시아
프로세스
프로세스 요약
전반적인 계획과 지원 파트너십의 개발은 프로젝트의 구체적인 토대를 제공했습니다.
카메라 트랩 데이터는 네이처 워치 데이터베이스의 필수적인 종 분포 데이터 소스입니다. 카메라 트랩 데이터 관리 시스템은 전반적인 워크플로우의 속도를 높이고 카메라 트랩 데이터를 데이터베이스에 적시에 입력할 수 있도록 개선했습니다. 시민 과학자 데이터의 경우에도 마찬가지로, 또 다른 종 기록 소스인 시각화 플랫폼은 시민 과학자의 열정을 고취하고 종 관찰을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 두 가지 구성 요소 모두 BiA 도구에 대한 데이터를 축적하여 보다 정확한 평가를 촉진합니다.
또한 시각화 플랫폼과 BiA 도구는 서로 다른 대상을 대상으로 하는 대중 커뮤니케이션을 포함하며, 생물다양성 주류화라는 궁극적인 목표를 위해 서로를 보완합니다.
빌딩 블록
워크플로 분석, 파트너십 구축 및 전반적인 계획 수립
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.
활성화 요인
- 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
교훈
- 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.
카메라 트랩 데이터 관리 시스템
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)
활성화 요인
- 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
교훈
- 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.
시민 과학 데이터 시각화 플랫폼
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
활성화 요인
- 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.
교훈
- 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.
생물다양성 영향 평가 도구(BiA)
생물다양성 영향 평가 조회를 자동으로 즉시 수행할 수 있도록, Azure 플랫폼을 통해 토지 계획자 및 기타 이해 관계자를 위한 조회 서비스를 용이하게 하기 위해 BiA 도구가 개발되었습니다. BiA 도구는 문의 사이트 또는 지역(또는 기존 건설 프로젝트)을 종 분포 및 보호 지역 범위를 포함한 여러 지리적 레이어와 오버레이하여 해당 사이트 또는 지역이 멸종 위기 종 서식지 및/또는 보호 지역으로부터 특정 거리(예: 3km, 5km) 내에 있는지, 그리고 영향을 미칠 수 있는지 조사하는 방식으로 작동합니다. 평가 보고서는 의사 결정권자에게 건설 프로젝트의 생태 및 환경적 위험을 설명하고 생물다양성을 고려하도록 장려할 수 있습니다.
BiA 도구의 간략한 타임라인:
- 2020년 4월~6월: 팀 구성, 요구사항 소통, 시스템 개발 계획 수립
- 2020년 7월~9월: 도구 개발
- 2020년 10월: 시범 테스트, 적용 및 배포
- (준비 중) 2022년 4월~9월: 시스템 업그레이드
활성화 요인
- 다년간의 데이터 수집 축적과 데이터 활용 방안에 대한 끊임없는 고민.
- 장기간의 연구와 보존 실천을 통해 축적된 이론적, 기술적 기반.
- 정부, 투자자, 기업 등 잠재적 사용자를 대상으로 BiA 도구에 대한 홍보.
- 도구 운영 및 사용자 피드백을 추적하여 도구의 추가 업그레이드를 고안합니다.
교훈
- 데이터 적용은 전체 데이터 워크플로우에서 가장 중요한 단계로, 데이터가 이해관계자를 위한 가치 있는 정보로 전환되는 곳입니다. 효과적인 데이터 적용 보고서는 독자를 염두에 두고 작성해야 합니다(예: 간결하고 집중력 있게).
- 개발과 출시가 완료되었다고 해서 도구의 마지막 단계가 아닙니다. 잠재적 사용자를 찾아내어 도구를 사용하도록 설득하는 것도 매우 중요합니다. 도구는 최고의 가치를 제공하기 위해 사용되어야 합니다.
영향
기술 솔루션은 생물 다양성 데이터 워크플로우를 최적화하고 데이터 활용을 촉진했습니다:
- 카메라 트랩 데이터 관리: 커뮤니티 기반 카메라 트랩 모니터링 보조 앱은 현장에서 카메라 트랩 설치/수거를 담당하는 86명의 지역 커뮤니티 모니터의 데이터 기록을 더욱 쉽게 만들었습니다. AI 이미지 인식 모델은 38만 개가 넘는 카메라 트랩 이미지를 처리하여 100시간 이상의 노동력을 대체했습니다. 이러한 데이터 수집 및 처리의 가속화는 이해관계자에게 적시에 피드백을 제공하고 보존 관련 의사결정을 지원합니다.
- 시민 과학 데이터 시각화: 이 플랫폼은 2016년부터 2021년까지 6차례의 캠페인에서 수집된 22종의 2688개 기록을 시각화하고 새로 수집된 기록을 자동으로 업데이트함으로써 시민 과학자 참여자들에게 공간적, 시간적, 대화형 피드백을 제공하고 자연 관찰 활동에 대한 관심을 크게 높였습니다.
- BiA 도구: 네이처 워치 데이터베이스는 생물종 기록(2591종, 135만 건)과 보호 지역(6개 국립공원, 474개 국가 보호 지역 등) 등 여러 데이터 소스에서 수집한 생물다양성 기준 데이터를 관리합니다. 지금까지 BiA 도구는 1260개 이상의 건설 프로젝트 기획자 및 기타 이해관계자에게 대화형 및 시각화된 생물다양성 영향평가 조회 서비스를 제공하여 생물다양성 친화적인 의사결정을 촉진했습니다.
수혜자
- 환경 보호론자: 효율성 향상
- 지역 커뮤니티: 효율성 향상 및 적시에 피드백 제공
- 시민 과학자: 시기적절한 피드백
- 정부 기관, 학술 기관, 일반 대중: 생물 다양성 데이터에 쉽게 액세스 가능
지속 가능한 개발 목표
SDG 11 - 지속 가능한 도시와 커뮤니티
SDG 15 - 육지에서의 삶
