일본 도쿄대 ‘생산기술연구소’ 연구팀이 바다거북을 자동으로 추적할 수 있는 수중자율로봇(AUV)을 개발했다고 일간공업신문이 보도했다.

수중 로봇에 설치된 '소나(sonar)' 장비를 이용해 획득한 이미지를 인공지능(AI) 기술로 분석해 바다거북의 발견 및 이동 상황 추적 등이 가능하다. 연구팀은 인공으로 조성한 해수 연못에 바다거북을 플어놓고 로봇의 추적 성능을 확인했다.

이 로봇은 해양 생물을 쫓아다니면서 데이터를 수집할 수 있다. 기존의 해양생물에 관한 연구는 바다 생물을 잡아 센서를 붙이고 놓아주는 방식인데 센서의 선택이 제한적이었다.

이번에 개발된 수중자율로봇은 시야각이 좌우 130도, 상하 20도인 소나 장비를 이용해 전방을 촬영한 후 획득한 이미지를 AI 기술로 처리하는 방식이다. 소나 이미지 분석을 통해 바다 거북을 발견하면 이동 방향 등을 계산해 바다거북과 4m 정도의 거리를 유지하면서 추적할 수 있도록 설계됐다.

소나를 이용하면 흑백의 농담이 있는 거친 이미지를 얻을 수 있다. 바다거북 감지에는 실시간으로 움직이는 일반 물체 인식 AI인 '욜로(YOLO)'를 채택했다. 욜로의 학습 모델에 일반적인 풀 컬러 이미지 데이터를 활용해 학습시키고, 바다거북의 소나 이미지를 다시 학습시켰다. 인식 성능이 높은 컬러 학습 모델을 전용해 소나 이미지 데이터의 부족한 부분을 보완했다. 인식 정확도는 88%로 인식 노이즈를 제거하면 실용적으로 사용하는 데 문제가 없다는 게 연구팀의 설명이다.

연구팀이 고베공항 인근에 있는 인공 해수연못에서 실험한 결과 바다거북이 방향을 갑자기 바꾸더라도 실시간으로 추적이 가능한 것으로 확인됐다. 실험에선 270초간 5×8 미터의 범위에서 바다거북을 쫓아갔다.

로봇으로 해양 생물을 자동 추적하면 대형 센서를 복수로 투입할 수 있다. DNA 센서, 냄새 센서 등과 영상을 동기화해 기록하는 방식으로 해양 생물 조사 연구의 폭을 넓힐 수 있다. 기존에는 동물에 스트레스가 되지 않도록 소형 센서를 동물 몸체에 제한적으로 부착했다.