세계 최초 AI 기반 '로드킬' 방지 기술 Researchers develop world's first AI roadside technology to prevent animal–vehicle collisions

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Researchers develop world's first AI roadside technology to prevent animal–vehicle collisions

A team of researchers have developed and successfully tested a world-first roadside technology designed to prevent animal–vehicle collisions in regional Australia.

The code powering the AI technology will be made available for free worldwide on GitHub. This means researchers and conservationists will have the ability to develop animal-specific models globally.

https://techxplore.com/news/2025-08-world-ai-roadside-technology-animalvehicle.html

호주 연구원들은 동물-차량 충돌을 방지하기 위한

세계 최초의 AI 도로변 기술을 개발했습니다.

연구진은 호주 지역에서 동물과 차량의 충돌을 예방하도록 설계된 세계 최초의 도로변 기술을 개발하고 성공적으로 테스트했습니다.

AI 기술을 구동하는 코드는 GitHub을 통해 전 세계에 무료로 공개 됩니다 . 이를 통해 연구자와 환경 보호 활동가는 전 세계적으로 동물 맞춤형 모델을 개발할 수 있게 됩니다.

이제 코드가 공개됨에 따라 네팔의 레드판다, 브라질의 큰개미핥기, 동남아시아의 천산갑, 중앙아시아의 눈표범 등 멸종 위기에 처한 종이 더 많이 구제될 수 있습니다. 이들은 모두 자연 서식지를 파괴하는 도로를 건널 때 위험에 직면합니다.

이 연구는 시드니 대학교, QUT, 퀸즐랜드 교통부 및 주요 도로부의 공동 연구로 이루어졌습니다.

호주 로봇공학 센터(시드니 대학교)와 퀸즐랜드 사고 연구 및 도로 안전 센터의 연구원들이 이 프로젝트를 주도했습니다. 12개월에 걸쳐 LAARMA(대형 동물 감지 도로변 모니터링 및 경보 시스템)라는 시스템을 개발하고 테스트했습니다.

LAARMA는 저렴한 AI 기반 도로변 장치입니다. 센서를 사용하여 도로 근처의 동물을 감지합니다. 동물을 발견하면 근처의 점멸하는 가변 메시지 표지판(VMS)을 작동시켜 운전자에게 경고합니다.

현장 시험은 화식조 충돌 사고가 빈번한 퀸즐랜드 극북부에서 진행되었습니다. 시스템은 97%의 정확도로 화식조를 감지했고 287건 이상의 목격 사례를 기록했습니다. 경고 표지판은 효과가 있었습니다. 작동 시 차량 속도가 눈에 띄게 감소하여 충돌 위험이 감소했습니다.

'기술은 그저 기능하는 것이 아니라 진화합니다.'

LAARMA 시스템은 RGB 카메라, 열화상 카메라, LiDAR 등 다양한 기둥 장착형 센서를 포함합니다. 또한, 분류된 데이터가 없어도 시간이 지남에 따라 학습하고 개선되는 자가 학습 AI를 탑재하고 있습니다. 시험 종료 시점에 시스템은 100미터 이내에서 78.5%의 정확도로 동물을 정확하게 감지했습니다.

5개월이 넘는 기간 동안, 연구팀은 쿠란다의 야생 카소아리 서식지에 LAARMA 기둥을 세웠습니다.

AI는 빠르게 개선되어, 처음에는 새를 4.2%만 잡던 것이 실험 종료 시점에는 78.5%로 증가했습니다. 한편, 표지판이 깜빡일 때 운전자의 속도는 최대 6.3km/h까지 떨어졌습니다.

시드니 대학교 호주 로봇공학 센터의 쿤밍 리 박사는 "이 시스템은 스스로 학습하여 더 나은 결과를 만들어냅니다."라고 말했습니다. "자체 감독이 가능합니다. 화식조를 발견할 때마다 새로운 것을 학습합니다."

사람이 재프로그래밍하거나 훈련해야 하는 기존 시스템과 달리, LAARMA는 스스로 학습합니다. 즉, 화식조를 볼 때마다 그림자 속이든, 나무 뒤에 있든, 빠르게 움직이든 그 모습을 기억하고 미래에도 더 잘 찾아냅니다.

"단순히 일치하는 것을 찾는 게 아닙니다." 리 박사는 설명했다. "새벽, 비, 덤불에 반쯤 가려진 모습 등 다양한 상황에서 화식조가 어떻게 보이는지 이해하기 시작합니다. 그래서 더 많이 사용할수록 더 똑똑하고 더 신뢰할 수 있게 됩니다."

리 박사는 "이것은 자율 야생 동물 보호를 향한 큰 발걸음입니다."라고 덧붙였습니다. "LAARMA는 기존 방식보다 훨씬 더 적응력과 확장성이 뛰어납니다. 현장에서 더 많이 사용될수록 정확도는 더욱 높아집니다. 이 기술은 단순히 기능하는 데 그치지 않고 진화합니다."

AI와 융합된 행동 과학

QUT의 연구자들은 동물 감지 기술과 더불어 도로변 표지판에 표시되는 경고 메시지를 신중하게 설계하고 테스트했습니다.

그들은 행동 과학에서 널리 알려진 방법을 사용하여 메시지가 효과적인지 확인했습니다. 연구팀은 포커스 그룹을 대상으로 다양한 메시지를 테스트하고, 호주 전역의 550명 이상의 운전자를 대상으로 설문조사를 실시했으며, 운전 시뮬레이터 실험을 통해 어떤 메시지가 운전자들의 감속을 유도하는 데 가장 효과적인지 파악했습니다.

카소아리가 감지되면 특별히 고안된 디지털 표지판에 실시간 경고가 켜지고 운전자에게 속도를 늦추고 주위를 잘 살피도록 경고합니다.

연구자들에 따르면, 운전자들이 첫눈에 무시할 수 있는 영구적인 노란색 표지판과 달리 LAARMA는 캐서워리가 실제로 그 자리에 있을 때만 불이 들어와서 캐서워리를 실제로 알아볼 수 있게 해준다고 합니다.

최종 현장 시험 결과, 메시지가 활성화된 경우 기준 조건에 비해 이벤트 구역의 차량 속도가 최대 6.3km/h까지 감소하는 것으로 나타났습니다.

https://www.autoweek.com/news/a62349556/project-deer-prevent-roadkill/

운전자 행동의 이러한 변화는 매우 중요합니다. 시속 몇 킬로미터만 속도를 줄여도 반응 시간, 제동 거리, 그리고 충돌 시 결과가 크게 개선될 수 있습니다.

"기술적 성공 외에도, 실시간 상황별 경고가 사람들의 운전 방식을 실제로 변화시킨다는 것을 보여주는 행동 데이터에 특히 고무적입니다."라고 QUT의 프로젝트 공동 책임자인 이오니 루이스 교수는 말했습니다. "몇 초 만에 아차 사고와 치명적인 충돌 사고가 갈릴 수 있기 때문에 이 데이터는 매우 중요합니다."

루이스 교수는 또한 이 시스템의 이중적 이점, 즉 멸종 위기에 처한 동물과 도로 이용자 모두를 보호한다는 점을 강조했습니다. "화식조는 멸종 위기에 처해 있습니다. 하지만 몸집도 큽니다. 시속 100km로 화식조를 치는 것은 냉장고에 차를 박는 것과 마찬가지입니다. 이 시스템은 사람과 깃털 달린 동물의 생명을 구하는 것입니다."라고 그녀는 말했습니다.

교통부 및 주요 도로국(TMR)에 따르면 1996년 이후 무려 174마리의 화식조가 차량에 치여 사망했습니다. 전문가들은 실제 사망자 수는 훨씬 더 많을 것으로 우려하고 있으며, 많은 화식조가 신고되지 않았고 운전자들이 화식조로 인한 피해를 제대로 인지하지 못하고 있습니다.

TMR 북퀸즐랜드 지역 책임자인 로스 호지먼은 "도로 위나 도로 근처에 있는 캐서워리는 퀸즐랜드 극북부 지역의 삶의 일부입니다."라고 말했습니다.

"우리는 이 핵심종을 보호하는 데 전념합니다. 이는 습윤 열대 우림의 건강에 이 종들이 중요한 역할을 할 뿐만 아니라, 새에 직접 부딪히거나 운전자가 새를 피하려고 방향을 바꿔 사고를 줄이는 데에도 목적이 있습니다.

"이 연구 결과는 매우 유망합니다. 차량-동물 충돌 사고 이력이 있는 특정 지역에 배치할 수 있는 저비용 시스템을 구축하고 운전자의 인식 및 사전 경고 기능을 향상시킨다면 도로 안전이 크게 향상될 것입니다."

호주 혁신의 훌륭한 사례

iMOVE CRC의 이안 크리스텐슨 대표는 "이 프로젝트는 응용 혁신의 훌륭한 사례입니다. 최첨단 센싱 및 AI 기술과 행동 과학을 결합하여 현실 세계의 과제에 대한 실질적인 솔루션을 제공하는 것이 얼마나 강력한지 보여주는 좋은 예입니다."라고 말했습니다.

크리스텐슨은 LAARMA 시스템을 GitHub을 통해 오픈 소스로 공개함으로써 시스템의 글로벌 잠재력이 크게 확장될 것이라고 말했습니다. "시스템을 오픈 소스로 공개함으로써 팀은 전 세계 정부와 환경 보호 단체가 해당 기술을 자체 야생 동물 및 도로 안전 요구에 맞게 쉽게 적용할 수 있게 되었습니다."

이 기술은 이미 여러 종을 식별하도록 훈련될 수 있습니다.

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도로변 쓰레기 감소를 위한 AI 기반 통찰력

Hubbub은 항상 통찰력, 행동 변화 기법, 그리고 창의적인 커뮤니케이션을 결합하여 환경에 좋은 행동을 유도하는 데 주력해 왔습니다. 거리에서 사람들의 행동을 관찰하는 것부터 포커스 그룹과 여론조사, 그리고 이제는 인공지능까지, 문제에 대한 초기 통찰력을 얻는 방법은 다양합니다.