TLDR : EPFL이 스위스 국립공원과 함께 MammAlps 프로젝트로 알프스 야생동물의 행동을 연구하고, 인공지능을 통해 데이터를 분석합니다.
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로잔 연방 공과대학(EPFL)의 연구팀이 CVPR 2025에서 MammAlps라는 프로젝트를 발표했습니다. 이 프로젝트는 컴퓨터 비전, 행동 생태학 및 비침습적인 야생동물 관찰을 결합한 것으로, 스위스 국립공원과의 협력 아래 알프스 포유류의 행동을 더 잘 이해하기 위해 전례 없는 멀티모달 비디오 데이터를 활용합니다.
야생동물의 행동을 이해하는 것은 기후 변화나 인간 활동이 생태계에 미치는 영향을 예측하는 데 필수적입니다. 직접 관찰이나 센서 표식보다 덜 침습적인 사진 함정은 동물들을 방해하지 않고 연구할 수 있게 해줍니다. 그러나 이로 인해 생성되는 이미지를 수동으로 분석하는 것은 시간이 많이 걸리고 부분적인 결과만을 제공합니다.
EPFL의 연구팀은 박사과정 학생 Valentin Gabeff가 이끌고, 교수 Alexander Mathis와 Devis Tuia가 감독하며, MammAlps라는 멀티모달 및 다각도 비디오 데이터를 통해 AI 모델을 훈련시켜 현장에서 종을 식별하고 그들의 행동을 해석할 수 있도록 대응하고 있습니다.
주석이 달린 멀티모달 데이터베이스
연구자들은 스위스 국립공원 내 세 곳의 생태적 서식지를 대표하는 지역에 사진 함정을 설치했습니다. 각 지역에는 서로 다른 각도로 배치된 세 대의 카메라가 설치되어 같은 장면을 최대한의 공간적 맥락으로 포착합니다.
움직임에 의해 활성화된 카메라는 2023년 6월부터 8월까지 사슴, 여우, 늑대, 산토끼, 노루 등 다양한 종을 주야간으로 촬영했습니다. 이 프로토콜은 국립공원 연구위원회에 의해 승인되어 현행 보전 규칙과의 적합성을 보장받았습니다.
총 43시간 이상의 원시 시퀀스가 기록되었습니다. MegaDetector 및 ByteTrack 모델로 처리된 후, 정확성과 일관성을 보장하기 위해 수동으로 주석이 달린 8.5시간의 시퀀스가 행동적 풍부성으로 인해 선택되었습니다.
비디오 시퀀스는 주변 소음의 오디오 녹음 및 동물의 이동과 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 풍경 요소(바위, 수원, 덤불)를 설명하는 환경 지도로 보완되었습니다. 더 정교한 맥락적 분석을 위해 기상 조건도 통합되었습니다.
행동은 두 가지 수준으로 태그가 붙었습니다: 구체적인 행동(걷기, 냄새 맡기)부터 보다 전체적인 활동(놀이, 먹이 찾기)까지. 이러한 계층 구조는 AI 알고리즘이 관찰된 행동을 더 잘 맥락화할 수 있도록 합니다.
보전에 대한 유망한 응용
연구는 활발히 진행 중입니다: 팀은 2024년에 수집된 데이터를 분석하면서 동시에 2025년 현장 캠페인을 통해 계절에 따른 행동 역학 연구를 세밀화하고 있습니다.
장기적으로, MammAlps는 기후 변화의 영향을 더 빠르게 식별하고, 질병과 관련된 이상 행동을 감지하거나 희귀종의 재도입을 도울 수 있습니다.
국제적인 인정
MammAlps는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 권위 있는 행사 중 하나인 CVPR 2025에서 Highlight로 선정되었습니다. 기술 혁신과 생태적 헌신을 결합한 프로젝트로서의 정당한 인정을 받은 것입니다.
MammAlps 데이터 세트는 연구 목적으로 온라인에서 접근 가능합니다 : https://eceo-epfl.github.io/MammAlps/
기사 참고 문헌: Valentin Gabeff, Haozhe Qi, Brendan Flaherty, Gencer Sumbül, Alexander Mathis, Devis Tuia. "MammAlps: 스위스 알프스 야생 포유류 행동 감시를 위한 다각도 비디오 데이터 세트". IEEE/CVF 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 회의 (CVPR), 내슈빌, TN, 2025. https://arxiv.org/html/2503.18223v1