오랜만에 정확도 높은 위협 탐지 일상으로 돌아왔다. 다시 논문도 읽고, 페이퍼도 쓰며 미루었던 일들을 정리하는 시간들을 가지고 있다. 다음 주에는 짧은 여행도 계획하고 있기에 조금 더 나은 기분의 나를 만날 수 있을 것 같다. 요즘 예산도 그렇고, 많은 프로젝트들이 AI로 시작하여 AI로 끝나는 느낌이 있다. 본인도 아주 조금 이 부분에 관여하고 있지만, 솔직히 잘 알지도 못하면서 이런 부분을 진행하고 있어 부족함을 많이 느끼고 답답함도 있어 연구를 하고 싶은 희망이 더 커진다. 그러던 와중에 재미있는 기사의 제목을 보았다. How three Nigerian teens built AI-powered solution to protect forests라는 제목의 기사이다. ​나이지리아에서 젊은 창업자들이 도전하는 내용을 정확도 높은 위협 탐지 보며 이 도전들을 흥미롭게 읽을 수 있을 것이라고 생각한다.Lesley John Jumbo, Bright Sunday, and Blessed Pepple built Reforest AI to detect and deter illegal logging.나이지리아의 숲은 사라지고 있다.기사에 따르면, 한때 약 2,000만 헥타르의 숲이 있었던 나이지리아는 현재 원시림의 96%가 사라진 상황이다. 그 심각한 이유는 벌목, 농경지 확대, 미비한 법 집행 등으로 나타나는데, 이 중에서도 가장 큰 원인은 '벌목'이라고 한다. 실제로 Global Forest Watch 사이트에 따르면, 2022년부터 2024년까지 약 19만 헥타르의 숲이 사라졌으며, 습윤 원시림은 약 9.9% 감소했다. 이는 전 세계 평균인 4%보다도 2배 이상 높은 수치이다.출처 : Global Forest 정확도 높은 위협 탐지 Watch나이지리아 연방 정부는 REDD+(산림 파괴 및 황폐화로 인한 온실가스 감축) 전략과 파리 협약 기후 약속을 도입했지만, Edo, Corss River, Ogun 등지에서는 불법 벌목이 계속되고 있다. 현재 실시간 모니터링 도구나 산림 순찰은 존재하나 신뢰하기 어렵고, 체계적으로 갖추어지지 않은 상황이라 불법 벌목이 줄어드는 것은 현실적으로 어려운 상황이다.무단 산림 벌목 문제를 해결하기 위한 나이지리아의 10대 청년들이 문제를 해결하기 위해 나이지리아 포트하커트 출신의 18세 청소년 3명(레슬리 존 점보, 브라이트 선데이, 블레스드 페플)이 Reforest AI라는 스타트업을 통해 새로운 도전을 하고 있다. 이들은 AI, 임베디드 시스템, IoT 기술을 활용해 전기나 인터넷이 없는 지역에서도 불법 벌목을 정확도 높은 위협 탐지 탐지하고 예방하는 저비용 산림 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 한국 역시 일부 산림 지역에서는 인터넷 활용이 어려운 것처럼, 나이지리아의 산림도 많은 부분에서 인터넷이 불가능한 상황이다. 이들은 이러한 환경적 제약을 극복하기 위해 독학으로 기술을 공부하여 고도화하였다.​이들은 Technoville Nigeria 해커톤 대회에서 팀을 이루었고, Techrity 해커톤 대회에서 아이디어를 더욱 구체화시켰다. 초기 아이디어는 가속도계와 자이로스코프를 나무에 부착해 기울기 변화를 감지하는 것이었다. 그러나 나무마다 장치를 부착할 수는 없다라는 현실적인 문제에 부딪혀, 스마트 센서 타워로 방향을 전환하였다. 이 타워들은 메시 네트워크를 형성하며, GPS를 이용해 넓은 지역을 효율적으로 감시한다. 핵심은 AI 기반의 음향 인식 시스템이다. 톱, 도끼 정확도 높은 위협 탐지 소리 등 불법 벌목의 소리를 학습해 정확히 탐지한다. 위협이 감지되면, 시스템은 초고휘도 조명과 사전 녹음된 경고음으로 불법 벌목자를 쫓아낸다. 동시에 카메라와 마이크가 작동해 실시간 영상을 산림 관리자에게 전송한다. 인터넷이 필요 없는 것도 큰 장점이다. ESP-NOW 같은 로컬 메시 프로토콜을 사용해 원격 지역에서도 데이터를 공유할 수 있다. ​이들은 나이지리아의 환경적인 요인을 극복하기 위해 더 노력했다. 나이지리아의 열대 우림은 습도 80% 이상, 연간 강수량 3,000mm의 가혹한 환경으로, 방수 및 내구성 설계가 필수였고, 저전력 고성능의 서비스를 위해 전력 문제를 태양광 패널과 스마트 절전 모드로 해결하였다. AI 음향 인식은 TensorFlow Lite로 구동되며, 정글의 정확도 높은 위협 탐지 자연 소음(새, 비, 원숭이 등)과 전기톱, 도끼, 사람 발소리 등을 구별하도록 훈련하였다.​한계, 그리고 도전그럼에도 불구하고 이들은 소리 인식 학습의 한계를 가지고 있다. 열대 우림이라는 환경 특성상, 새소리와 곤충 울음, 빗소리와 바람 소리처럼 끊임없이 이어지는 자연의 소음 속에서 전기톱이나 도끼, 사람의 발소리와 같은 인위적인 소리를 구분하는 일은 쉽지 않은 과정이며, 예상치 못한 환경 소음은 AI가 위협을 제대로 탐지하지 못하게 만들 수 있으며, 반대로 시스템의 허점을 노리고 인위적인 소리를 조작해 회피하거나 역이용하려는 시도도 충분히 가능하다. 또한, 센서들이 형성한 메시 네트워크는 지형의 특성에 따라 통신이 원활하지 않을 수 있으며, 고온다습한 기후와 복잡한 정확도 높은 위협 탐지 산림 구조 속에서 노드 간의 연결이 불안정해지는 등 기술적 도전은 곳곳에서 발생하고 있다. 이에, 실시간으로 얻는 데이터를 바탕으로 탐지 정확도와 응답 시간, 개입의 성공률을 높이기 위해 끊임없이 조율하고 개선해 나가고 있다.​ Reforest AI는 현재 다양한 환경단체와 NGO로부터 파일럿 프로젝트 제안을 받고 있으며, 실제로 일부 지역에서 시험 운영을 준비 중이기도 하다. 특히 나이지리아 정부가 제한적으로 운영 중인 드론 감시 시스템이 전국적으로 확대되지 못하고 있는 상황에서, Reforest AI는 보다 지속 가능하고 현실적인 대안으로 여겨지고 있다. 저전력, 저비용, 인터넷 비의존적이라는 특징은 인프라가 부족한 지역에서도 운영이 가능하다는 점에서 많은 기대를 모은다. 그러나 이 정확도 높은 위협 탐지 시스템이 나이지리아 전역으로 본격적으로 확산되기 위해서는 제도적 뒷받침이 반드시 필요하다. 최근 국회를 통과한 ‘2025 나이지리아 산림보안서비스 법안(Nigerian Forest Security Service Bill 2025)’이 대통령의 서명을 통해 정식으로 발효되어야만, 이 기술이 전국적인 산림 보호 체계 속에서 법적으로 인정을 받고 활용될 수 있기 때문이다. 포스팅을 마치며...나이지리아의 18세 청소년 3인은 기술적 제약이 큰 산림 지역에서도 작동 가능한 저비용·저전력의 AI 음향 인식 기반 불법 벌목 탐지 시스템을 개발하여 확장하는 기사는 매우 흥미롭게 느껴진다. 이 서비스가 확장되기에는 많은 난관들이 있겠지만, 그럼에도 이러한 도전들이 더 많이 주목받고 이들의 도전이 확장될 수 있도록 관심과 지원이 필요하지 않을까?