호주 연구진, 야생동물 충돌 방지 AI 도로 시스템 'LAARMA' 개발… 코드 오픈소스 공개

LAARMA는 도로 위에서 야생동물과 차량이 충돌하는 사고를 방지하기 위해 개발된 오픈소스 AI 도로 모니터링 및 경보 시스템이다.

시드니대학교 호주로봇센터, 퀸즐랜드공과대학교(QUT), 퀸즐랜드 교통본선도로부가 공동으로 개발했다. 도로변 기둥에 저비용 감지 장치를 설치해 동물을 포착하고, 위험이 감지되면 즉시 전광판 경고를 작동시켜 운전자의 감속을 유도한다.

작동 원리와 자체 학습 AI

하드웨어는 기둥에 설치된 세 가지 센서인 RGB 카메라, 열화상 카메라, 라이다(LiDAR)를 융합해 사용한다. 이를 통해 강한 햇빛, 나무 그늘, 야간 우천 등 시야가 불리한 조건에서도 동물의 형태와 움직임을 놓치지 않는다.

소프트웨어의 핵심은 인간의 라벨링 데이터가 필요 없는 자기지도학습 기반 자체 훈련 AI다. 기존 시스템처럼 수많은 사진을 사람이 직접 분류하고 태깅할 필요 없이, 시스템이 스스로 현장에서 데이터를 학습하며 성능을 개선한다.

동물이 포착될 때마다 수풀 뒤에 숨어 있거나 그림자가 진 모습, 빠르게 움직이는 패턴을 스스로 인식해 모델을 업데이트한다. 현장에 오래 배치될수록 감지 성능이 저절로 진화하는 구조다.

현장 실증 결과와 운전자 반응

연구팀은 멸종위기 대형 조류인 화식조의 로드킬이 자주 발생하는 호주 퀸즐랜드 북부 쿠란다 지역에서 5개월 동안 현장 실증을 진행했다. 이 지역에서는 1996년 이후 기록된 것만 174마리의 화식조가 차량 충돌로 폐사했다.

실증 초기에는 동물을 처음 보고 감지해 내는 비율이 4.2%에 불과했다. 하지만 AI가 현장 데이터를 지속적으로 학습하면서 실증 종료 시점에는 100미터 이내 감지율이 78.5%까지 대폭 상승했고, 특정 조건의 감지 정확도는 97%를 기록했다. 총 287회 이상의 화식조 출현을 성공적으로 기록했다.

기술적 감지뿐 아니라 실제 감속 유도 효과도 확인됐다. 늘 켜져 있어 운전자가 무심코 지나치기 쉬운 기존 고정식 노란색 표지판과 달리, LAARMA는 동물이 실제 도로변에 나타났을 때만 가변전광판(VMS)을 점멸한다. 실측 결과 전광판 경고가 떴을 때 차량 통행 속도는 최대 6.3km/h 줄어들었다.

깃허브 공개 및 다운로드

LAARMA를 구동하는 핵심 소프트웨어 코드는 깃허브를 통해 전 세계에 무료 오픈소스로 공개된다.

연구진은 이 알고리즘이 화식조에만 국한되지 않는다고 설명한다. 네팔의 레서판다, 브라질의 큰개미핥기, 동남아시아의 천산갑, 중앙아시아의 눈표범 등 도로로 인해 서식지가 파편화된 각국의 멸종위기종에 맞춰 누구나 코드를 내려받아 자체 데이터를 재학습시키고 적용할 수 있다.

왜 중요한가

야생동물 보호와 로드킬 방지는 막대한 예산과 인력 부족으로 고가의 전용 감시 장비를 도입하기 어려웠다. LAARMA의 강점은 저비용 하드웨어 센서 조합에 수작업 라벨링이 필요 없는 자체 학습 AI를 얹어 도입 단가를 크게 낮췄다는 점이다.

생태 보존 연구자나 지방 도로 관리 기관이라면 즉시 검토해 볼 가치가 충분하다. 물론 야외 전력 공급이나 통신 모듈 구축, 방수·방진 하드웨어 설계는 현장별로 풀어야 할 몫이지만, 비전 AI와 운전자 행동과학을 엮어낸 이 오픈소스 시스템은 전 세계 로드킬 방지 기술의 실질적인 기준점이 될 수 있다.