멸종 위기에 처한 하이난 긴팔원숭이 보전 개선을 위한 음향 모니터링
전체 솔루션
하이난 긴팔원숭이
HINP
중국 하이난성 바왕링 지역에 서식하는 하이난 긴팔원숭이(Nomascus hainanus)는 세계에서 가장 멸종 위기에 처한 영장류 중 하나입니다. 더 나은 보존을 위해서는 종합적인 추적과 모니터링이 필요하지만 생체 추적이 어렵기 때문에 모니터링을 위한 음향 장비가 필요합니다.
'Tech4Nature'는 국제자연보전연맹(IUCN)과 화웨이가 공동으로 시작한 글로벌 프로젝트로, ICT 산업, 디지털 기술 및 IUCN 그린 리스트 표준과 결합하여 보다 과학적인 보호 조치를 개발하는 것을 목표로 하이난 긴팔원숭이의 음향 모니터링 프로젝트에 기술 지원을 제공하고 있습니다. 현재까지 5개 가족 그룹 모니터링의 전체 범위가 달성되었으며, 하이난 긴팔원숭이 음향 모니터링의 자동 식별 및 실시간 역전송이 실현되었습니다.
마지막 업데이트: 30 Sep 2025
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프로세스
프로세스 요약
세 가지 구성 요소는 시간 순서대로 수행됩니다. 현장 조사(BB1)는 음향 녹음 장비 배치 및 설치(BB2)의 기초가 되며, 데이터 정량화 및 데이터베이스 구축(BB3), 음향 패턴 분석(BB4), 인식 모델링(BB5)을 위한 BB2도 마찬가지입니다. 위의 결과물들은 국제 심포지엄(BB6)에서 더 많은 영향을 미치기 위해 교환되고 전달되었습니다. 이 세 블록은 하이난 긴팔원숭이의 음향 모니터링과 개체 인식이라는 공통의 목표를 공유합니다. 위에서 언급한 목표를 달성하기 위해 단계별 데이터 수집, 저장 및 분석이 가능하도록 설계되었습니다.
빌딩 블록
현장 조사
2021년 11월 말부터 12월 초까지 하이난 국립공원 연구소(HINP)는 관련 전문가와 바왕링 보호구 직원이 참여한 가운데 보호구 내 5개 긴팔원숭이 가족 그룹(그룹 A~E) 안팎에서 현장 조사를 실시했습니다. 연구팀은 하이난 긴팔원숭이 개체군별 서식지를 조사하기 위해 8개의 고정 지점과 21개의 감시 지점을 설치했으며, 48명의 팀원이 동시에 참여했습니다.
활성화 요인
- 하이난 긴팔원숭이 모니터링의 과거 데이터 축적
- 경험이 풍부한 전문가들의 참여
- 하이난 국립공원 연구소(HINP)의 지원
교훈
현장 조사는 하이난 긴팔원숭이 보호를 위한 데이터 지원을 제공했으며, 정보를 적시에 파악하고 보존 계획을 수립하는 데 중요한 역할을 했습니다.
사운드 녹음 장비 배치 및 설치
연구 결과를 바탕으로 4G 신호의 커버리지와 결합하여 실시간 전송 기능이 있는 4G 신호의 국산 자동 음향 녹음 장비 세트(제품 모델: LBird-01211)를 바왕링 보호구의 하이난 긴팔원숭이의 전형적인 환경에 설치했습니다.
활성화 요인
현장 조사 결과, C그룹과 E그룹은 4G 신호 커버리지가 강해 기술자가 테스트한 녹화 장비의 원격 전송 조건을 충족할 수 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 그룹 C와 그룹 E에 각각 세 세트와 두 세트의 장비를 배치하기로 결정했습니다.
교훈
이 장비는 원격으로 수집한 환경 및 위치 정보를 포함한 사운드 데이터를 분석하고 레이아웃 영역에서 개별 보컬 인식을 사운드 관점에서 연습합니다.
데이터 정량화 및 데이터베이스 구축
사운드 원시 데이터를 Adobe Audition 3.0 또는 Avisoft-SASLab Pro 사운드 분석 소프트웨어로 가져와 리샘플링(샘플 크기: 44100Hz, 창 크기: 1024포인트)한 다음 WAV 형식으로 별도로 저장했습니다. 고품질 파형과 소노그램을 선별하여 하이난 긴팔원숭이 울음소리의 특성을 측정하고, 개체 간 음향 지수의 차이를 분석하여 개체별 하이난 긴팔원숭이 소리 패턴의 데이터베이스를 구축했습니다. 그런 다음 구현된 소리 인식 모델을 사용하여 개별 소리 인식을 수행합니다. 마지막으로 소리 수집의 효율성을 평가하고 소리 인식의 정확도를 평가합니다. 이 중 소리 인식 효과 평가는 주로 현장 조사 및 기타 소리 모니터링 결과와 비교하여 이루어집니다.
활성화 요인
수집된 하이난 긴팔원숭이의 시간-주파수 영역 특성을 기반으로 자동 인식에 사용되는 파라미터를 음성 데이터베이스와 함께 결정했습니다. 선택된 시간-주파수 파라미터를 자동 인식 소프트웨어와 개발된 알고리즘 프로그램으로 가져와서 녹음에서 하이난 긴팔원숭이 울음소리를 자동으로 식별하고 추출했습니다. 소리 데이터에 존재할 수 있는 긴팔원숭이의 수와 같은 정보는 다양한 클러스터링 및 판별 방법을 통해 평가됩니다.
교훈
완전 자동화된 음향 모니터링 장비는 이 프로젝트의 데이터 처리에 매우 중요한 역할을 합니다. 전송된 소리 데이터는 화웨이 클라우드 공간에 자동으로 저장됩니다. 하이난 생물 다양성 소리 패턴 화웨이 클라우드 데이터베이스가 구축되면 개별 소리 인식을 실현할 수 있습니다.
사운드 패턴 분석
휴대용 녹음기를 사용하여 긴팔원숭이를 추적하고 관찰하는 동안 얻은 것과 자동 녹음기를 사용하여 얻은 것을 포함하여 532개의 하이난 긴팔원숭이 음향 샘플에 대한 수동 심사가 완료되었습니다. 선별 과정에서 처음에는 녹음 품질을 고음질, 중간음질, 저음질로 세 가지로 분류했습니다. 7명의 개별 발화자로부터 44개의 고품질 녹음이 확보되었습니다. 7명의 개별 발화자는 GAM1, GBM1, GBSA, GCM1, GCM2, GM1, GEM1으로, 여기서 'G' 뒤의 문자는 가족 그룹 번호를, 'M/S' 뒤의 문자는 성인 남성/아성 남성 개인 번호를 나타냅니다. 전체 기록의 약 40.9%만이 수동으로 작성되었습니다. 모든 자동 녹음의 원시 파일은 왕지차오 교수팀이 제공했으며, 관련 데이터는 하이난 국립공원 연구소에서 백업했습니다.
활성화 요인
멜 주파수 세프스트럼 계수(MFCC)는 사람의 청력을 기반으로 고주파 정보를 약화시킨 후 세프스트럼으로 주파수 포락선 특징을 추출하는 방법으로[1], 인간 및 생체 음향 분야에서 광범위하게 응용되고 있습니다. 이 연구에서는 MFCC와 1차 및 2차 차이(△、△2)를 사용하여 자동화된 특징 추출을 달성합니다.
교훈
수컷 하이난 긴팔원숭이의 5가지 시그니처 음이 확인되었습니다(그림 1): 붐 음, aa 음, 사전 변조 음, 변조-R0 음, 변조-R1 음. 수컷 하이난 긴팔원숭이의 시그니처 음은 다음과 같습니다.
음향 틈새 가설에 따르면 다른 종의 울음소리는 시간과 주파수 영역에서 차별화되므로(그림 2 참조) 특정 주파수 범위에서 특징을 추출하면 노이즈의 영향을 크게 줄일 수 있으며, 묘사된 주파수 범위가 작을수록 더 많은 노이즈가 배제될 가능성이 높아집니다. 또한 각 최소 인식 단위(MRU)의 구조가 동일하면 인식의 난이도가 크게 낮아집니다.
위와 같은 상황을 고려하여 이번 연구 단계에서는 후속 작업에서 가장 적합한 특징 추출을 결정하기 위해 (1) pre만 적용하는 경우와 (2) pre + n×mR0을 MRU로 사용하는 경우를 각각 시도하고 분류 결과를 비교했습니다. 음성 주석의 경우 위의 모든 단계를 R 언어 코드로 자동 구현할 수 있습니다.
인식 모델링
특징의 수가 너무 많기 때문에 10배 교차 검증 SVM-RFE를 사용하여 특징을 추출한 후 특징의 중요도 순위를 매긴 다음, LDA 분류를 위해 순차적으로 특징을 추가하여 선택한 특징 수에 따른 정확도 변화를 기록하고, 마지막으로 가장 좋은 특징 수를 후속 분류의 입력으로 기록했습니다(그림 8 참조). LDA 분류의 최고 정확도는 89.2%(사전)/95.6%(사전 + n×mR0)였습니다.
고정된 윈도우 수로 추출한 MFCC 중 LDA 분류에서 GMM 피팅 방법보다 나은 결과를 얻은 것은 없었기 때문에(6-윈도우: 86.6%; 10-윈도우: 88.5%; 100-윈도우: <80%), GMM 피팅 방법으로 추출한 특징만을 사용하여 다른 분류기들의 효과를 테스트했습니다. 이 테스트에서는 데이터의 20%를 무작위로 테스트 세트로 선정하고 나머지 데이터는 분류기 훈련에 사용했으며, 각 커널 함수별로 10회씩 반복하여 정확도 분포를 기록했습니다. 그 중 사전만 MRU로 사용할 경우 GMM의 분류 효과가 좋지 않은 반면, 사전 + n×mR0을 MRU로 사용할 경우 일반적으로 사전만 사용하는 것보다 효과가 더 좋았습니다.
활성화 요인
개체 인식에 사용될 수 있는 분류기는 여러 가지가 있습니다. 본 연구에서는 분류기의 성능과 가능성을 고려하여 침팬지 생체 음향학 또는 사람의 소리 패턴 인식 분야에서 많이 개발된 세 가지 분류기, 즉 (1) 선형 판별 분석(LDA), (2) 서포트 벡터 머신(SVM), (3) GMM(측정할 데이터와 기존 데이터의 유사성을 판단하여 분류)의 분류 효과를 비교했습니다.
교훈
소리 패턴 특성 추출의 기본 방법을 파악하고 하이난 긴팔원숭이의 개별 소리 인식을 위한 예비 시스템 방법을 수립했습니다. 예비 결과 기존 시스템 방식이 비교적 안정적이며 프로젝트의 기대 목표를 달성할 수 있는 것으로 나타났습니다. 그 중 MRU로 pre + n×mR0을 사용하고, GMM 피팅 방법을 사용하여 소리 패턴 특성을 추출하고, 선형 SVM을 사용하여 분류하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 후속 작업에서는 희귀 개체의 데이터를 지속적으로 보완하고 알고리즘 시스템의 설계를 개선하고 미지의 개체를 인식하는 분류기의 능력을 부여하고 시스템의 성능을 종합적으로 평가하여 궁극적으로 하이난 긴팔원숭이의 개별 소리 인식을 실현할 것입니다.
국제 심포지엄
이번 심포지엄은 하이난성 외사판공실, 하이난성 천연자원계획부, 하이난성 생태환경부, 하이난성 임업부 등이 주최하고 하이난성 생태문명연구소의 빅데이터 연구소가 주관했습니다; 그리고 생태문명연구소의 연구 싱크탱크인 생태문명연구소의 빅데이터 연구소, CASS, 중국과학원 동물학연구소, 시솽반나 열대식물원 중국과학원, 탄소중립연구소, 칭화대학교, 고급 학제간 환경 및 생태연구소, 화웨이 테크놀로지스(Huawei Technologies Co., 하이난대학교, 하이난 사범대학교, 하이난 학자 연맹, 국제 대나무 및 등나무 센터의 싼야 연구 기지 등이 참여했습니다.
이틀간 진행된 심포지엄은 '열대 우림의 대표 종인 긴팔원숭이의 보전'을 주제로 열대 우림의 생물 다양성 보전을 위해 온라인과 오프라인 활동이 결합된 형태로 진행되었습니다.
활성화 요인
하이난 국립공원 연구소 설립 3주년과 제8회 국제 긴팔원숭이의 날(2022년 10월 24일)을 맞아 하이난성 임업부, 우지산 시정부, 하이난 녹색섬 열대우림 공익재단, 하이난 국립공원 연구소가 '열대우림 보호-생태적 가치 실현'을 주제로 '2022년 열대우림 국제 보존 심포지엄'을 공동 주최하고 에코재단글로벌(EFG)의 후원을 받아 열띤 토론이 진행되었습니다.
교훈
이번 회의에서는 다음과 같은 구체적인 성과를 거두었습니다:
- GGN 헌장(글로벌 긴팔원숭이 보전 네트워크 헌장) 서명.
- l 하이난 국립공원 연구소에 최초의 GGN 사무국 설립 발표 및 GGN 로고의 글로벌 런칭.
- 이는 중국 5대 국립공원 중 최초로 국내 보전 연구 기관이 멸종위기종 보호를 위한 국제기구 설립을 주도한 것으로, 역사적 의미가 있습니다.
- 글로벌 긴팔원숭이 네트워크(GGN)가 긴팔원숭이를 대표로 하여 IUCN SSA와 손을 잡고 보전 선언문을 발표합니다.
- 하이난 열대우림 국립공원의 보전 우선순위 종 목록을 KBA 사례와 함께 소개하고, 하이난 열대우림 국립공원 보전 우선순위 종 목록을 공식적으로 발표합니다.
영향
- 모니터링 효율성 향상: 이 프로젝트에 설치된 장비는 하이난 긴팔원숭이의 소리에 의해 활성화되어 데이터를 기록하고 실시간으로 다시 전송할 수 있으며, 자동 소리 인식을 실현하여 모니터링의 효율성을 효과적으로 개선하고 하이난 긴팔원숭이 음향 모니터링의 새로운 단계를 달성할 수 있습니다.
- 생물 다양성 보전 지원: 클라우드 데이터베이스의 구축은 하이난 긴팔원숭이의 잠재적인 단독 또는 무리를 발견할 수 있는 과학적 근거를 제공하여 하이난의 생물다양성 보전에 기여할 것입니다.
- 인간 연구에 기여: 하이난 긴팔원숭이는 인간과 유사한 복잡한 청각적 의사소통 시스템을 가지고 있으며 일부일처제 또는 일부일처제 짝짓기 시스템을 안정적으로 유지하고 있습니다. 하이난 긴팔원숭이의 청각에서 출발한 행동 연구는 인간 사회, 가족, 언어, 의사소통 및 기타 행동의 진화에 대한 기원을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 보존 인식 제고: 하이난 긴팔원숭이의 안정적인 장기적 발전을 위해 소리 인식 및 정밀 모니터링과 같은 과학적 수단의 표시 및 기준값을 기반으로 하이난 긴팔원숭이 보존에 기술을 적용한 경험을 교환합니다.
수혜자
- 하이난 긴팔원숭이
- 지역 커뮤니티
- 보호 지역 커뮤니티
- 학계
- 방문객
지속 가능한 개발 목표
SDG 15 - 육지에서의 삶
스토리
하이난 긴팔원숭이
HINP
과거에는 하이난 긴팔원숭이를 모니터링할 때 팀원들이 카메라, GPS 장치 및 기타 장비를 들고 산속에서 긴팔원숭이를 쫓아다니곤 했습니다. 하지만 지금은 하이난 긴팔원숭이를 스마트하게 모니터링하기 위해 기술을 활용하고 있습니다. 예를 들어, 하이난 긴팔원숭이 서식지 내에 적외선 카메라, 음향 모니터링 및 실시간 모니터링 장비를 설치합니다. 이렇게 하면 더 이상 신체적 지구력과 기상 조건에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 사람과 기술의 결합은 악천후 속에서의 작업이나 휴식이 필요한 야간 모니터링과 같은 문제를 효과적으로 해결합니다. 태풍이 하이난을 강타했을 때 산사태로 인해 하이난 긴팔원숭이들의 산 속 활동 경로가 많이 막혔습니다. 하이난 긴팔원숭이들의 활동 경로를 더 잘 모니터링하기 위해 산사태가 발생한 계곡에 로프 통로를 설치했습니다. 이 로프 통로 근처에서 하이난 긴팔원숭이들을 모니터링하고 관찰했습니다. 하이난 긴팔원숭이들이 우리가 만든 로프 통로를 이용할지 궁금했습니다. 약 두 달 후, 우리는 적외선 카메라로 촬영한 첫 번째 이미지에서 긴팔원숭이들이 로프 통로를 이용해 반대편 서식지로 이동하는 모습을 보게 되어 기뻤습니다. 그 순간 저희의 노력이 정말 가치 있는 일이었다는 것을 느꼈습니다. 하이난 긴팔원숭이는 매우 지능적인 동물입니다.
