제531회 오션 정기 세미나: ‘선박에 장착된 비디오카메라와 딥러닝을 활용한 해양 부유 플라스틱 쓰레기 탐지 및 분류’ 연구 다뤄

2024-10-27


딥러닝과 선박, 비디오카메라의 만남 - 

해양 부유 플라스틱 쓰레기 실시간 탐지 및 데이터 자동 수집 


제531회 오션 정기 세미나 ‘선박에 장착된 

비디오카메라와 딥러닝을 활용한 해양 부유 플라스틱 쓰레기 탐지 및 분류’ 연구 다뤄


김령규 ㅣ (사)동아시아바다공동체 오션 연구원 ㅣ  rgkim@osean.net




최근 연구에서 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 이용해 해양에 떠다니는 플라스틱 쓰레기를 탐지하고 분류하는 방법이 제시되어 해양 오염 문제 해결에 새로운 가능성을 열었다. 해당 연구는 선박에 장착된 상용 비디오카메라로 촬영한 영상을 딥러닝 알고리즘으로 분석해 해양 부유 플라스틱 쓰레기를 실시간으로 탐지하는 기술을 검증했다. 이 방법을 통해 기존의 시각 조사나 그물을 이용한 조사보다 저렴하면서도 더 광범위하게 해양 부유 플라스틱 쓰레기 감시를 할 수 있게 될 것으로 보인다. 


 연구진은 이 시스템이 95.2%의 정확도로 플라스틱을 탐지하고, 종류에 따라 68%의 평균 정밀도로 분류할 수 있음을 확인했다. 선박에 장착된 저비용 비디오카메라와 YOLOv5 딥러닝 모델을 활용해 다양한 환경에서 해양 부유 플라스틱 쓰레기를 감지하는 데 성공했으며, 특히 플라스틱 비닐봉지나 병, 부표 등 여러 종류의 플라스틱을 효과적으로 분류했다.


 이 연구는 딥러닝과 상용 비디오카메라 기술을 결합한 저비용 시스템이 전 세계 해양 플라스틱 쓰레기 감시에 중요한 도구가 될 수 있음을 보여준다. 연구진은 실시간으로 플라스틱 부유 쓰레기를 감지하고, 다양한 해양 조건에서도 높은 정확도를 유지하며 플라스틱 오염 상태를 지속해서 감시할 가능성을 보여주었다. 이 기술은 또한 일반 시민이 사용하는 선박에 장착된 카메라로 대규모 데이터를 수집하는 방법으로도 활용할 수 있다.


 또한, 연구진은 이 기술을 바탕으로 세 가지 정책적 제안을 내놓았다. 

  • 세계적으로 통일된 해양 쓰레기 감시 체제(IMDOS)를 도입해 각국이 협력할 필요가 있다. 

  • 딥러닝으로 수집한 데이터를 정책에 반영해 플라스틱 오염 완화 조치를 강화해야 한다. 

  • 추가 연구를 통해 플라스틱 종류의 세부 분류와 감지 정확도를 더욱 높여야 한다.


 이 연구는 실시간 데이터 수집과 분석을 통해 해양 환경 문제 해결에 이바지할 수 있음을 시사한다. 이종명 연구소장은 "최근 급격하게 발전하고 있는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용하면 탐지 정확도나 활용도가 훨씬 높아질 것이다. 운항하는 많은 선박에 영상장치를 설치하면 실시간으로 해양 플라스틱 쓰레기를 감시할 수 있기 때문에 데이터 기반 관리 수단  개발에 큰 도움이 될 것"이라고 연구의 의의를 평가했다.



원문 : Sophie Armitage, Katie Awty-Carroll, Daniel Clewley and Victor Martinez-Vicente, 2022. Detection and classification of floating plastic litter using a vessel-mounted video camera and deep learning, Remote Sensing, 14:3425