KR20190033892A - 야생동물 모니터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
야생동물 모니터링 시스템 및 그 방법이 개시된다.
본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 시스템은, 야생동물의 서식지에 분산 설치되어 야생동물을 촬영한 영상데이터를 생성하고, 상기 영상데이터에 촬영조건과 서식지에서 검출된 서식환경정보에 기초한 메타정보를 수록하여 전송하는 감시단말기 및 상기 감시단말기에서 수집된 상기 영상데이터를 분석하여 동물정보를 인식하고, 상기 영상데이터의 메타정보를 추출하여 획득된 서식환경정보를 상기 동물정보에 매칭하여 모니터링 데이터를 생성하는 서버를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 시스템은, 야생동물의 서식지에 분산 설치되어 야생동물을 촬영한 영상데이터를 생성하고, 상기 영상데이터에 촬영조건과 서식지에서 검출된 서식환경정보에 기초한 메타정보를 수록하여 전송하는 감시단말기 및 상기 감시단말기에서 수집된 상기 영상데이터를 분석하여 동물정보를 인식하고, 상기 영상데이터의 메타정보를 추출하여 획득된 서식환경정보를 상기 동물정보에 매칭하여 모니터링 데이터를 생성하는 서버를 포함한다.
Description
본 발명은 야생동물 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 카메라 기반 감시단말기를 통해 야생에 광범위하게 서식하는 동물의 생태정보를 분석하기 위한 야생동물 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 야생동물은 자연 그대로의 서식처에서 나고 자라는 동물을 의미하며 그 서식처는 자연 그대로의 상태가 적합하다. 그러나 전세계적으로 인간 활동에 의해 서식지가 파괴되면서 야생동물의 생존조건이 열악해지고 있으며 그로 인해 이미 멸종되었거나 멸종 위기에 놓인 동물들이 늘어나고 있다.
야생동물의 서식지를 관리하고 종 복원을 위한 계획을 수립하기 위해서는 장기간 모니터링을 통해 야생동물의 개체군 크기, 지리적 분포, 서식지유형 및 멸종위기동물 등의 현황을 파악하는 것이 무엇보다 중요하다.
이에 국내에서도 야생동물 모니터링에 대한관심이 높아지고 있으며 이를 통해 야생동물 개체군의 변화와 서식조건 등에 대한 연구를 수행하고 있다.
한편, 종래의 야생동물 모니터링 방법으로는 야생동물이 산이나 들판에 광범위하게 서식하는 특성상 무인 카메라를 분산 설치하여 촬영된 영상 기반의 모니터링을 수행하고 있다.
좀더 구체적으로 설명하면, 전국의 야생동물의 서식지에 설치된 무인 카메라의 메모리에서 촬영된 영상들을 수집하고, 이를 연구원들이 직접 확인하면서 야생동물의 종류를 확인 및 서식환경정보를 수기로 컴퓨터에 입력하는 방식으로 모니터링 데이터를 기록하고 있다.
하지만, 종래의 모니터링 방법은 전국 서식지에 분산 설치된 카메라에서 수집된 수십/수백 기가 또는 수십/수백만 장에 달하는 방대한량의 영상을 연구원들이 일일이 확인하여 야생동물 모니터링 데이터를 수기로 작성하는데 어려움이 있는 단점이 있다.
즉, 종래에는 방대한 모니터링 데이터를 연구원이 일일이 수기로 작성해야 하는 어려움이 있어 효율적이지 못하며, 많은 데이터의 처리시간과 비용이 증가하고 작업의 부하로 휴먼에러가 발생될 수 있기 때문에 자칫 모니터링 데이터의 신뢰도가 떨어질 수 있는 문제점이 있다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 서식지에 분산 설치된 감시단말기에서 수집된 영상데이터에서 야생동물의 인식정보와 서식환경정보 추출하여 자동으로 표준화된 모니터링 데이터를 작성하고 이를 기반으로 동물의 생태정보를 분석할 수 있는 야생동물 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 야생동물 모니터링 시스템은, 야생동물의 서식지에 분산 설치되어 야생동물을 촬영한 영상데이터를 생성하고, 상기 영상데이터에 촬영조건과 서식지에서 검출된 서식환경정보에 기초한 메타정보를 수록하여 전송하는 감시단말기 및 상기 감시단말기에서 수집된 상기 영상데이터를 분석하여 동물정보를 인식하고, 상기 영상데이터의 메타정보를 추출하여 획득된 서식환경정보를 상기 동물정보에 매칭하여 모니터링 데이터를 생성하는 서버를 포함한다.
또한, 상기 메타정보는, 상기 영상데이터의 날짜, 시간, 위치, 방향, 피사체와의 거리를 포함하는 촬영조건과 상기 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량의 서식환경정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 감시단말기는, 무선통신망을 통해 상기 서버와 데이터를 송수신하는 통신모듈; 동작감지센서 또는 열감지센서를 통해 상기 야생동물을 감지하는 동물감지모듈; 감지된 상기 야생동물을 촬영하여 상기 영상데이터를 획득하는 카메라모듈; 자동기상관측장비를 통해 상기 서식환경정보를 측정하는 환경센서모듈; 상기 야생동물의 영상데이터를 저장하는 메모리; 및 상기 카메라모듈의 촬영조건과 상기 서식환경정보를 상기 영상데이터의 메타정보로 수록하여 상기 통신모듈을 통해 전송하는 제어모듈을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어모듈은, 상기 카메라모듈과 야생동물의 거리에 따라 줌인 또는 줌아웃으로 조절하여 상기 영상데이터의 전체픽셀면적에 차지하는 야생동물의 픽셀면적을 소정비율로 조절할 수 있다.
또한, 상기 제어모듈은, 상기 서버로부터 상기 영상데이터의 수신완료에 따른 응답메시지(ACK)를 수신하면, 상기 메모리에서 상기 영상데이터를 삭제할 수 있다.
또한, 상기 제어모듈은, 상기 통신모듈을 통해 위치추적장치가 부착된 관심동물을 감지하여 상기 관심동물의 이동정보와 생체측정 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 관심동물 출현 이벤트를 상기 서버 및 관련 연구원의 단말기로 전송할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 감시단말기로부터 영상데이터를 수집하는 정보 수집부; 상기 영상데이터의 전처리 과정으로 배경을 삭제하고 야생동물 인식에 필요한 동물 이미지를 추출하는 영상 처리부; 상기 영상데이터에서 촬영된 날짜, 시간, 위치, 방향, 피사체의 거리, 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량 중 적어도 하나의 메타정보를 추출하는 메타정보 추출부; 상기 동물 이미지를 동물 인식모델과의 이미지 매칭을 통해 파악하여 동물정보를 인식하는 동물 인식부; 상기 야생동물 모니터링을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장하는 데이터베이스; 및 상기 동물정보에 서식지정보에 기초한 동물 상세정보를 추가하고, 상기 서식지의 환경정보를 매칭하여 야생동물 분석 프로그램에 사용되는 표준화된 형식에 맞게 야생동물 모니터링 데이터를 생성하는 제어부를 포함한다.
또한, 상기 영상 처리부는, 상기 영상데이터의 원본 이미지에서 동물의 윤곽선을 추출하여 배경을 삭제하고, 복수 개체의 야생동물이 존재하는 경우 상기 원본 이미지에 종속된 복수의 동물 이미지로 분할할 수 있다.
또한, 상기 동물 인식부는, 동물종별 다양한 동물 이미지 특성정보와 동물의 서식 특성정보를 합성 신경망을 통해 연계 학습하여 상기 동물 인식모델을 생성할 수 있다.
또한, 상기 동물 이미지 특성정보는, 야생동물의 머리, 눈, 코, 입, 혀, 귀, 뿔, 몸통, 다리, 꼬리, 피부색, 털색깔, 털무늬, 크기, 특유자세 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서식 특성정보는, 동물종별로 서식하는 지역, 서식환경, 활동시간, 동면여부, 군집특성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 동물정보는, 동물의 종류, 연령, 성별 및 질병상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 모니터링 데이터를 상기 데이터베이스에 누적하여 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 로데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 모니터링 데이터가 누적된 로데이터에 기초하여 지역별 야생동물 서식지 이용률, 종의 서식지 점유율, 서식지 밀도 추론, 개체군 변동, 멸종위기 종 개체수, 인수공통전염병 감염 실태 및 서식지 평가 중 적어도 하나의 생태정보를 분석할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 감시단말기로부터 관심동물 출현 이벤트를 수신하면 관련 연구자에게 알람하고, 감시단말기에 상기 영상데이터 및 생체데이터를 요청하는 야생동물 모니터링 시스템.
또한, 상기 제어부는, 상기 감시단말기에서 마지막으로 상기 영상데이터가 수집된 이후 일정 기간 동안 영상데이터가 수집되지 않거나, 상기 영상데이터를 요청한 후 영상데이터가 수신되지 않으면 고장이벤트로 판단하여 운영자에게 알람할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 야생동물의 서식지에 분산 설치된 감시단말기를 통해 야생동물을 모니터링 하는 서버가 야생동물을 모니터링 하는 방법은, a) 감시단말기로부터 야생동물을 촬영한 영상데이터를 수집하는 단계; b) 상기 영상데이터에 수록된 메타정보에서 촬영조건과 서식환경정보를 추출하는 단계; c) 상기 영상데이터의 동물 이미지를 동물 인식모델과 비교하여 이미지 매칭을 통한 동물정보를 인식하는 단계; 및 d) 상기 동물정보를 상기 촬영조건과 서식환경정보와 매칭하여 야생동물 분석 프로그램에 사용되는 표준화된 형식에 맞게 모니터링 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 메타정보는, 상기 촬영조건에 따른 날짜, 시간, 위치, 방향, 피사체의 거리와 상기 서식환경정보에 따른 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량을 포함할 수 있다.
또한, 상기 c) 단계는, 상기 동물 이미지의 동물정보 인식에 실패하면, 연구원에 입력된 동물정보의 특성정보와 서식지의 특성 정보를 합성 신경망을 통해 연계 학습하여 상기 동물 인식모델을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 d) 단계 이후에, 상기 모니터링 데이터를 데이터베이스에 업데이트하여 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 로데이터를 구축하는 단계; 및 상기 로데이터에 기초하여 지역별 야생동물 서식지 이용률, 종의 서식지 점유율, 서식지 밀도 추론, 개체군 변동, 멸종위기 종 개체수, 인수공통전염병 감염 실태 및 서식지 평가 중 적어도 하나의 생태정보를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 전국의 서식지에 분산 설치된 감시단말기를 관리하는 서버에서 수집된 영상데이터를 분석하여 야생동물을 자동으로 인식하고 서식환경정보와 취합하여 모니터링 데이터를 작성함으로써 방대한량의 영상데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 효과가 있다.
또한, 상기 모니터링 데이터를 표준화하여 야생동물의 생태환경 분석에 기초가 되는 로데이터를 구축 및 공유함으로써 야생동물의 생태 분석을 위한 전문 프로그램과의 데이터를 연계분석을 지원할 수 있는 효과가 있다.
또한, 합성 신경망을 통해 야생동물정보의 인식을 위한 동물 인식모델을 구축하고, 동물 이미지 학습 시 털빠짐, 피부변색 및 외형적 변이의 특성정보와 서직지 특성정보를 연계 학습함으로써 영상데이터의 분석에 따른 동물종별 질병을 조기에 발견하고 지역별 확산범위를 파악할 수 있는 효과가 있다.
그 외에 본 발명의 실시 예로 인해 얻을 수 있거나 예측되는 효과에 대해서는 본 발명의 실시 예에 대한 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시하도록 한다. 즉 본 발명의 실시 예에 따라 예측되는 다양한 효과에 대해서는 후술될 상세한 설명 내에서 개시될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 시스템을 개략적으로 나타낸 네트워크 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기가 관심동물의 출현을 감지한 상태를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상처리부의 영상데이터 전처리 과정을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 동물 인식모델 학습 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상데이터 기반 야생동물 모니터링 데이터의 생성과정을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기가 관심동물의 출현을 감지한 상태를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상처리부의 영상데이터 전처리 과정을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 동물 인식모델 학습 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상데이터 기반 야생동물 모니터링 데이터의 생성과정을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 시스템에 대하여 도면을 참조로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 시스템을 개략적으로 나타낸 네트워크 구성도이다.
첨부된 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 시스템은 전국의 야생동물 서식지에 분산 설치된 복수의 감시단말기(10)와 상기 감시단말기(10)로부터 수집된 영상에서 야생동물의 인식정보와 서식환경정보 추출하여 야생동물 모니터링 데이터를 작성하는 서버(20)를 포함한다.
감시단말기(10)는 야생동물의 서식지에 분산 설치되어 주변의 야생동물을 촬영하여 영상데이터를 생성하고, 상기 영상데이터에 상기 촬영조건과 서식지에서 검출된 서식환경정보에 기초한 메타정보를 수록하여 무선통신으로 전송한다.
감시단말기(10)는 지면에 수직으로 설치된 지지대의 선단부에 장착될 수 있으며, 이에 한정되지 않고 나무나 야생지역에 설치된 시설물(구조물)에 설치될 수 있다.
서버(20)는 감시단말기(10)로부터 수집된 상기 영상데이터에서 동물의 이미지를 검출하여 동물 인식모델을 참조한 동물정보를 인식하고, 상기 영상데이터의 메타정보를 추출하여 획득된 서식환경정보를 상기 동물정보에 매칭하여 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 모니터링 데이터를 생성한다.
서버(20)는 모니터링 데이터를 토대로 데이터베이스(DB)를 구축하고, 이를 기반으로 야생동물의 지리적 분포, 개체군 밀도, 서식지유형, 질병상태, 신규종(외래종) 출현 및 멸종위기동물의 현황 등의 분석정보를 생성할 수 있다.
서버(20)는 상기 모니터링 데이터로 구축된 DB와 그 분석정보를 유관기관서버(30)에 제공할 수 있다. 예컨대, 유관기관서버(30)는 도시 및 도로와 같은 지역개발을 담당하는 정부기관이나 환경조사 기관 등일 수 있다.
한편, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
첨부된 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기(10)는 통신모듈(11), 동물감지모듈(12), 카메라모듈(13), 환경센서모듈(14), 메모리(15) 및 제어모듈(16)을 포함한다.
통신모듈(11)은 감시단말기(10)의 통신식별정보(ID)를 가지고 기지국으로 연결된 무선통신망을 통해 서버(20)와 데이터를 송수신한다.
통신모듈(11)은 감시단말기(10)에서 촬영된 영상데이터를 서버(20)로 송신하고, 서버(20)로부터 상기 영상데이터의 수신완료에 따른 응답메시지(ACK)를 수신할 수 있다.
또한, 통신모듈(11)은 서버(20)의 실시간 영상데이터를 요청 및 감시단말기(10)의 동작 설정을 위한 제어지령을 수신할 수 있다.
이러한 통신모듈(11)은 이동통신(2G, 3G, 4G 등), 무선랜(WIFI), 저전력 광역통신(LPWAN) 중 적어도 하나의 통신모뎀을 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 통신모듈(11)은 서버(20)와의 통신뿐 아니라 야생동물을 관찰하기 위하여 부착된 사물인터넷(IoT)기반 위치추적장치(예; VHF, CDMA, RFID, GPS 등)와 통신하여 해당 야생동물의 이동정보와 생체측정 데이터를 수집하는 송수신기를 포함할 수 있다.
동물감지모듈(12)은 동작감지센서 및 열감지센서를 포함하여 감시단말기(10)가 설치된 주변에 출현된 야생동물을 감지한다.
카메라모듈(13)은 이미지센서를 통해 동물감지모듈(12)에서 감지된 야생동물을 촬영하여 영상데이터를 획득한다. 상기 영상데이터는 사진과 동영상을 포함한다.
카메라모듈(13)은 주변밝기에 따른 주간모드 및 야간모드로 촬영하며, 광학계를 통해 초점거리를 조절(zoom in/zoom out)할 수 있다.
또한, 카메라모듈(13)은 360도 회전이 가능한 기구에 탑재되고, 자이로를 통해 회전된 촬영방향을 인식할 수 있으며, 레이저를 통해 피사체(야생동물)와의 거리를 측정할 수 있다.
환경센서모듈(14)은 감시단말기(10)가 설치된 서식지의 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량, 고도 중 적어도 하나의 서식환경정보를 측정하는 간이 자동기상관측장비(AWS)로 구성될 수 있다.
메모리(15)는 감시단말기(10)의 동작을 위한 프로그램 및 데이터를 저장하고, 감시단말기(10)의 운용에 따라 생성되는 정보를 저장한다.
메모리(15)는 카메라모듈(13)에서 촬영된 야생동물의 영상데이터를 저장하는 플래시메모리카드를 포함하며, 서버(20)로의 전송이 완료되어 응답메시지(ACK)가 수신된 해당 영상데이터는 삭제될 수 있다.
제어모듈(16)은 감시단말기(10)의 전반적인 동작을 제어하는 마이크로컨트롤유닛(Mcro Controller Unit, MCU)으로 구성될 수 있다.
제어모듈(16)은 동물감지모듈(12)에서 감지된 야생동물을 카메라모듈(13)로 추적하여 촬영하고, 촬영된 야생동물의 영상데이터를 획득한다.
이때, 제어모듈(16)은 카메라모듈(13)과 야생동물(피사체)의 거리에 따라 줌인 또는 줌아웃으로 조절하여 영상데이터의 전체픽셀면적에 차지하는 야생동물의 픽셀면적(크기)을 소정비율로 조절할 수 있다. 예컨대, 카메라모듈(13)로부터 피사체의 거리가 30m인 경우 영상의 전체면적에 비해 피사체의 크기가 너무 작으면 동물종 인식이 어려울 수 있으므로 줌인으로 당겨 피사체의 크기를 상기 소정비율로 확대할 수 있다.
제어모듈(16)은 상기 영상데이터에 카메라모듈(13)의 촬영조건과 환경센서모듈(14)에서 측정된 서식환경정보를 메타정보에 수록하여 생성된 하나의 영상파일을 통신모듈(11)을 통해 서버(20)로 전송한다.
여기서, 상기 촬영조건은 날짜, 시간, 위치(좌표), 방향, 피사체의 거리를 포함하고, 상기 서식환경정보는 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량 등일 수 있다.
이후, 제어모듈(16)은 서버(20)로부터 상기 영상데이터의 수신완료에 따른 응답메시지(ACK)를 수신하면, 전송이 완료된 해당 영상데이터를 메모리(15)에서 삭제하여 여유 저장공간을 확보할 수 있다.
한편, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기가 관심동물의 출현을 감지한 상태를 나타낸다.
첨부된 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 제어모듈(16)은 위치추적장치(Tag)가 부착된 관심동물이 일정거리(예; 반경 약50m) 내에 출현하면, 통신모듈(11)을 통해 이를 감지하여 상기 관심동물의 이동정보와 체온과 맥박 등의 생체측정 데이터를 수집한다. 또한, 카메라모듈(13)에 감지된 피사체(야생동물)와의 거리(m) 및 감지된 피사체의 이동속도(m/h)를 측정할 수 있다.
그리고, 제어모듈(16)은 위치추적장치 수집된 정보를 포함하는 관심동물 출현 이벤트를 서버(20) 및 관련 연구원의 휴대단말기로 전송하여 알람할 수 있다.
이때, 상기 위치추적장치(Tag)는 반달곰, 산양 및 담비 등과 같이 보호종이나 생태연구가 필요한 관심동물의 목이나 귀 부위에 부착되며, 해당 관심동물의 위치추적을 위한 통신장비와 체온과 맥박과 같은 생체신호측정을 위한 센서를 포함할 수 있다.
한편, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
첨부된 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 다른 서버(20)는 정보 수집부(21), 영상 처리부(22), 동물 인식부(23), 메타정보 추출부(24), 데이터베이스(25) 및 제어부(26)를 포함한다.
정보 수집부(21)는 유/무선 통신모듈을 포함하며, 야생동물의 모니터링을 위해 전국 각지에 분산 설치된 감시단말기(10)에서 촬영된 영상데이터를 수집한다.
정보 수집부(21)는 감시단말기(10)로부터 소정 주기로 영상데이터를 수집하거나 야생동물의 출현 이벤트 시 비주기적으로 영상데이터를 수집할 수 있다. 또한 필요 시 특정 감시단말기(10)에 영상데이터의 전송을 요청하여 실시간으로 영상데이터를 수집할 수 있다.
영상 처리부(22)는 상기 영상데이터의 전처리 과정으로 배경을 삭제하고 야생동물 인식에 필요한 동물 이미지를 추출한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상처리부의 영상데이터 전처리 과정을 나타낸다.
첨부된 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 정보 수집부(21)가 두 마리의 반달곰이 촬영된 영상데이터를 수십 한 상태를 보여준다.
영상 처리부(22)는 수집된 영상데이터(이하, 설명의 편의상 원본영상이라 명명함)에서 동물의 윤곽선을 추출하고 불필요한 배경을 삭제한다(S1).
영상 처리부(22)는 하나의 원본 이미지에 복수의 개체의 야생동물이 존재하는 경우 상기 원본 이미지에 종속된 복수의 야생동물 이미지로 분할한다(S2).
즉, 두 마리의 반달곰이 존재하는 상기 원본 이미지는 반달곰의 개체 수에 맞게 제1 동물 이미지 및 제2 동물 이미지로 각각 분할될 수 있다.
동물 인식부(23)는 상기 영상데이터에서 추출된 동물 이미지를 동물 인식모델과의 이미지 매칭을 통해 파악하여 동물정보를 인식한다. 상기 동물정보는 상기 동물 인식모델을 통한 동물의 종류, 연령(개월수), 성별 및 질병상태 등을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 동물 인식모델은 동물종별 다양한 이미지 특징을 딥러닝(Deep Learning)을 통해 동물종별 개체 인식을 위해 모델링한 정보를 의미한다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 동물 인식모델 학습 방법을 개략적으로 나타낸다.
첨부된 도 6을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 동물 인식부(23)는 상기 동물정보의 인식을 위해 동물종별 다양한 동물 이미지 특성정보(동물의 형상 파라메터)와 동물의 서식 특성정보(지리적 환경정보)를 합성 신경망을 통해 미리 연계 학습하여 동물 인식모델을 생성하고, 이를 데이터베이스(25)에 저장하여 동물 이미지 분석데이터를 구축한다.
상기 동물 이미지 특성정보는 동물의 생김새와 관련된 시각적 정보로써 야생동물의 머리, 눈, 코, 입, 혀, 귀, 뿔, 몸통, 다리, 꼬리, 피부색, 털색깔, 털무늬(패턴), 크기, 특유자세 등을 포함한다. 이러한 상기 동물 이미지 특성 정보는 동물종별 성별(예; 뿔의 유무 등), 연령(예; 성체 대비 크기) 및 질병상태(예; 털빠짐, 피부변색, 외형적 변이)에 따른 시각적 정보를 포함할 수 있다.
상기 동물의 서식 특성정보는 동물종별 서식하는 지역, 서식환경, 활동시간, 동면여부, 군집특성 등을 포함한다.
특히, 동물 인식부(23)가 동물정보를 인식하기 위한 동물 인식모델을 생성함에 있어서 동물의 서식 특성정보를 연계 학습하는 이유는 추출된 동물 이미지가 야간에 촬영되거나 동물의 뒷모습일 경우 추출되는 동물 이미지 특성정보가 부족하여 인식률이 떨어지기 때문에 이를 보완하기 위한 것이다.
예를 들어, 동물 이미지 특성은 머리부분에 집중되어 있는 반면, 엉덩이를 위주로 촬영된 경우 동물 인식모델과의 매칭률이 떨어져 인식에 실패할 수 있다.
그러므로, 동물 인식부(23)는 동물 이미지 특성정보의 매칭률(예; 70%)이 동물인식 기준(예; 80%)에 미달할 경우 상기 동물 이미지가 촬영된 지역에 서식하는 학습된 동물종류, 활동계절 및 시간을 고려하여 동물종류를 자동으로 추정할 수 있다.
따라서, 동물 인식부(23)는 동물 이미지 특성정보와 동물의 서식 특성정보를 입력정보로 연계 학습된 동물 인식모델을 통해 야간 및 다양한 각도에서 촬영된 동물 이미지에 대한 인식성공률을 향상시킬 수 있는 이점이 있다.
한편, 메타정보 추출부(24)는 수집된 상기 영상데이터에서 촬영된 날짜, 시간, 위치(좌표), 방향, 피사체의 거리, 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량, 산림환경 등의 메타정보를 자동으로 추출한다.
메타정보 추출부(24)는 EXIF(exchangeable image file format) 방식으로 수록된 메타정보를 추출하기 위한 프로그램으로 구성될 수 있으며, 상기 영상데이터가 수집되면 원본에서 메타정보를 추출하여 데이터베이스(25)에 저장할 수 있다.
데이터베이스(25)는 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장하고, 상기 야생동물 모니터링을 통해 생성되는 정보를 데이터화하여 저장한다.
제어부(26)는 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링을 위한 상기 각부의 전반적인 동작을 제어한다.
제어부(26)는 상기 영상데이터의 동물 이미지에서 확인된 동물정보에 메타정보에 포함된 서식지의 환경정보를 매칭하여 야생동물 분석 프로그램에 맞게 표준화된 형식의 야생동물 모니터링 데이터를 생성한다. 이때, 생성되는 상기 야생동물 모니터링 데이터는 야생동물의 생태환경 분석 프로그램에 활용되는 로데이터(rawdata)의 기초가 된다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상데이터 기반 야생동물 모니터링 데이터의 생성과정을 나타낸다.
첨부된 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 제어부(26)는 영상데이터 분석을 위해 감시단말기(10)에서 수집된 영상데이터를 선택하고, 메타정보 추출부(24)를 통해 촬영조건과 서식지 환경정보를 포함하는 메타정보를 추출한다. 그리고, 제어부(26)는 영상 처리부(22)를 통해 추출된 동물 이미지와 동물 인식모델의 이미지 매칭을 통해 동물정보를 인식한다. 상기, 동물정보 인식에는 상기 서식지 환경정보가 참조될 수 있다.
제어부(26)는 상기 영상데이터에 대한 단말기 ID, 동물, 날짜, 시간을 조합하여 모니터링 데이터 이름을 생성한다.
제어부(26)는 상기 동물정보와 서식지정보에 기초한 동물 상세정보를 DB(25)에서 추출하여 추가한다. 예컨대, 동물정보에 따른 동물명, 계통분류, 법적지위(보호종 분류), 동물ID, 별명, 개체특징 등을 추가할 수 있다. 또한, 서식지 환경정보에 따른 GPS 좌표, 지형특징, 산림환경(예; 침엽수림, 활엽수림 등) 등을 추가할 수 있다.
제어부(26)는 상기 영상데이터에서 추출된 동물정보, 서식지정보 및 DB(25)에서 추가로 추출된 동물상세정보를 취합하여 표준화된 모니터링 데이터를 작성한다.
제어부(26)는 모니터링 데이터의 표준화된 형식에 맞춰 각각 추출된 정보를 기록하여 DB(25)에 누적함으로써 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 로데이터를 생성한다.
이후, 제어부(26)는 DB(25)에 저장된 로데이터를 분석하여 광범위한 지역의 야생동물 개체군 변동, 멸종위기 종 개체수, 인수공통전염병 감염 실태 및 서식지 평가 등의 생태정보를 평가할 수 있다.
한편, 제어부(26)는 감시단말기(10)로부터 관심동물 출현 이벤트를 수신하면 해당 연구자에게 알람하고, 감시단말기(10)에 영상데이터 및 생체데이터를 요청하여 수집된 정보를 토대로 모니터링 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 제어부(26)는 감시단말기(10)로부터 마지막으로 영상데이터가 수집된 이후 일정 기간 동안 영상데이터가 수집되지 않으면 테스트 영상데이터를 요청하여 동작상태를 모니터링 할 수 있다.
만약, 제어부(26)는 상기 테스트 영상데이터의 요청 후에도 감시단말기(10)로부터의 영상데이터가 수신되지 않으면 고장이벤트로 판단하여 운영자에게 알람 할 수 있다. 이때, 연구자는 해당 감시단말기(10)의 유지보수를 요청하고 메모리에 저장된 영상데이터를 복사하여 모니터링 데이터를 생성할 수 있다.
한편, 전술한 야생동물 모니터링 시스템을 바탕으로 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 방법을 다음의 도 8을 통해 설명하되, 앞선 설명에서의 감시 단말기(10)와 서버(20)가 연동되는 흐름으로 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 야생동물 모니터링 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
첨부된 도 8을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 감시단말기(10)는 주변에 야생동물이 감지되면, 카메라모듈(13)을 통해 야생동물을 촬영하여 영상데이터를 획득한다(S101).
감시단말기(10)는 환경센서모듈(14)을 통해 해당 서식지의 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량, 고도 중 적어도 하나의 서식환경정보를 측정한다(S102).
감시단말기(10)는 카메라모듈(13)의 촬영조건과 상기 서식환경정보를 상기 영상데이터의 메타정보로 수록하여(S103), 통신모듈(11)을 통해 서버(20)로 전송한다(S104).
서버(20)는 감시단말기(10)에서 전송된 상기 영상데이터를 수신하면, 상기 영상데이터의 수신완료에 따른 응답메시지(ACK)를 감시단말기(10)로 전송한다(S105). 이때, 감시단말기(10)는 서버(20)의 상기 응답메시지(ACK) 수신에 따른 상기 영상데이터를 메모리(15)에서 삭제할 수 있다.
한편, 서버(20)는 감시단말기(10)에서 수신된 상기 영상데이터에 수록된 상기 메타정보를 추출한다(S106). 이때, 서버(20)는 상기 촬영조건과 서식환경정보에 따른 날짜, 시간, 위치(좌표), 방향, 피사체의 거리, 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량 등의 메타정보를 추출할 수 있다.
서버(20)는 상기 영상데이터의 전처리 과정을 통해 배경을 삭제하고 야생동물 인식에 필요한 동물 이미지를 추출한다(S107). 이때, 상기 영상데이터의 원본 이미지에 복수의 개체가 존재하는 경우 상기 원본 이미지에 종속되어 분할된 복수의 동물 이미지를 각각 추출할 수 있다.
서버(20)는 추출된 상기 동물 이미지를 동물 인식모델과 비교하여 이미지 매칭을 통한 동물정보를 인식을 시도한다(S108). 상기 동물 인식모델을 활용한 동물정보 인식에는 동물의 이미지 특성과 상기 서식지환경정보가 참조될 수 있다.
서버(20)는 상기 동물 이미지와 동물 인식모델의 매칭률이 기준치를 충족하여 동물정보 인식에 성공하면(S109; 예), 상기 동물정보와 서식지정보에 기초한 동물 상세정보를 DB(25)로부터 조회하여 추출한다(S112).
예컨대, 서버(20)는 상기 동물정보에 따른 동물명, 계통분류, 법적지위(보호종 분류), 동물ID, 별명, 개체특징 및 서식지 환경정보에 따른 GPS 좌표, 지형특징, 산림환경을 상기 동물 상세정보로 추출할 수 있다.
서버(20)는 상기 영상데이터의 메타정보로 추출된 동물정보, 서식지정보 및 DB(25)에서 추가로 추출된 동물 상세정보를 취합하여 표준화된 형식의 모니터링 데이터를 작성한다(S113).
서버(20)는 표준화된 형식에 맞게 작성된 모니터링 데이터를 DB(25)에 업데이트하여 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 로데이터를 구축한다(S114).
이후, 서버(20)는 DB(25)에 저장된 로데이터를 분석하여(S115), 광범위한 지역의 야생동물 서식지 이용률, 종의 서식지 점유율, 서식지 밀도 추론, 개체군 변동, 멸종위기 종 개체수, 인수공통전염병 감염 실태 및 서식지 평가 등의 생태정보를 평가할 수 있다.
한편, 상기 S109 단계에서, 서버(20)는 상기 동물이미지와 동물 인식모델의 매칭률이 설정된 기준치 미만으로 인식에 실패하면(S109; 아니오), 연구원으로부터 확인된 동물정보를 입력 받아(S110), 상기 S112 단계를 수행할 수 있다.
이때, 서버(20)는 동물정보의 인식 실패로 연구원에 확인된 상기 동물 이미지의 특성정보와 이에 대응된 서식지 특성 정보를 합성 신경망을 통해 연계 학습하여(S111), 동물 인식모델을 업데이트한다. 이렇게 업데이트된 동물 인식모델은 추후 동물 이미지 분석에 활용될 수 있으며, 이를 통해 동물정보의 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 동물 인식모델로 구축된 동물 이미지 분석 데이터를 통해 인식되지 않는 외래종의 유입이나 지역별 확산 및 토종 생태계의 교란정보를 파악할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시 예에 따르면, 전국에 분산 설치된 감시단말기를 관리하는 서버에서 수집된 영상데이터를 분석하여 야생동물을 자동으로 인식하고 서식환경정보와 취합하여 모니터링 데이터를 작성함으로써 방대한량의 영상데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 효과가 있다.
또한, 모니터링 데이터를 표준화하여 야생동물의 생태환경 분석에 기초가되는 로데이터를 구축함으로써 야생동물의 생태 분석을 위한 전문 프로그램과의 데이터를 연계분석을 지원하는 효과가 있다.
또한, 합성 신경망을 통해 야생동물정보의 인식을 위한 동물 인식모델을 구축하고, 동물 이미지 학습 시 털빠짐, 피부변색 및 외형적 변이의 특성정보와 서직지 특성정보를 연계 학습함으로써 영상데이터의 분석에 따른 동물종별 질병을 조기에 발견하고 지역별 확산범위를 파악할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
10: 감시단말기 11: 통신모듈
12: 동물감지모듈 13: 카메라모듈
14: 환경센서모듈 15: 메모리
16: 제어모듈 20: 서버
21: 정보 수집부 22: 영상 처리부
23: 동물 인식부 24: 메타정보 추출부
25: 데이터베이스(DB) 26: 제어부
30: 유관기관서버
12: 동물감지모듈 13: 카메라모듈
14: 환경센서모듈 15: 메모리
16: 제어모듈 20: 서버
21: 정보 수집부 22: 영상 처리부
23: 동물 인식부 24: 메타정보 추출부
25: 데이터베이스(DB) 26: 제어부
30: 유관기관서버
Claims (20)
- 야생동물의 서식지에 분산 설치되어 야생동물을 촬영한 영상데이터를 생성하고, 상기 영상데이터에 촬영조건과 서식지에서 검출된 서식환경정보에 기초한 메타정보를 수록하여 전송하는 감시단말기; 및
상기 감시단말기에서 수집된 상기 영상데이터를 분석하여 동물정보를 인식하고, 상기 영상데이터의 메타정보를 추출하여 획득된 서식환경정보를 상기 동물정보에 매칭하여 모니터링 데이터를 생성하는 서버
를 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 메타정보는,
상기 영상데이터의 날짜, 시간, 위치, 방향, 피사체와의 거리를 포함하는 촬영조건과 상기 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량의 서식환경정보를 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 감시단말기는,
무선통신망을 통해 상기 서버와 데이터를 송수신하는 통신모듈;
동작감지센서 또는 열감지센서를 통해 상기 야생동물을 감지하는 동물감지모듈;
감지된 상기 야생동물을 촬영하여 상기 영상데이터를 획득하는 카메라모듈;
자동기상관측장비를 통해 상기 서식환경정보를 측정하는 환경센서모듈;
상기 야생동물의 영상데이터를 저장하는 메모리; 및
상기 카메라모듈의 촬영조건과 상기 서식환경정보를 상기 영상데이터의 메타정보로 수록하여 상기 통신모듈을 통해 전송하는 제어모듈
을 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 제어모듈은,
상기 카메라모듈과 야생동물의 거리에 따라 줌인 또는 줌아웃으로 조절하여 상기 영상데이터의 전체픽셀면적에 차지하는 야생동물의 픽셀면적을 소정비율로 조절하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 제어모듈은,
상기 서버로부터 상기 영상데이터의 수신완료에 따른 응답메시지(ACK)를 수신하면, 상기 메모리에서 상기 영상데이터를 삭제하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 제어모듈은,
상기 통신모듈을 통해 위치추적장치가 부착된 관심동물을 감지하여 상기 관심동물의 이동정보와 생체측정 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 관심동물 출현 이벤트를 상기 서버 및 관련 연구원의 단말기로 전송하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 서버는,
상기 감시단말기로부터 영상데이터를 수집하는 정보 수집부;
상기 영상데이터의 전처리 과정으로 배경을 삭제하고 야생동물 인식에 필요한 동물 이미지를 추출하는 영상 처리부;
상기 영상데이터에서 촬영된 날짜, 시간, 위치, 방향, 피사체의 거리, 서식지의 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량 중 적어도 하나의 메타정보를 추출하는 메타정보 추출부;
상기 동물 이미지를 동물 인식모델과의 이미지 매칭을 통해 파악하여 동물정보를 인식하는 동물 인식부;
상기 야생동물 모니터링을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장하는 데이터베이스; 및
상기 동물정보에 서식지정보에 기초한 동물 상세정보를 추가하고, 상기 서식지의 환경정보를 매칭하여 야생동물 분석 프로그램에 사용되는 표준화된 형식에 맞게 야생동물 모니터링 데이터를 생성하는 제어부
를 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 영상 처리부는,
상기 영상데이터의 원본 이미지에서 동물의 윤곽선을 추출하여 배경을 삭제하고, 복수 개체의 야생동물이 존재하는 경우 상기 원본 이미지에 종속된 복수의 동물 이미지로 분할하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 동물 인식부는,
동물종별 다양한 동물 이미지 특성정보와 동물의 서식 특성정보를 합성 신경망을 통해 연계 학습하여 상기 동물 인식모델을 생성하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 동물 이미지 특성정보는,
야생동물의 머리, 눈, 코, 입, 혀, 귀, 뿔, 몸통, 다리, 꼬리, 피부색, 털색깔, 털무늬, 크기, 특유자세 중 적어도 하나를 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제9항에 있어서,
상기 서식 특성정보는,
동물종별로 서식하는 지역, 서식환경, 활동시간, 동면여부, 군집특성 중 적어도 하나를 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 동물정보는,
동물의 종류, 연령, 성별 및 질병상태 중 적어도 하나를 포함하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 모니터링 데이터를 상기 데이터베이스에 누적하여 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 로데이터를 생성하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 모니터링 데이터가 누적된 로데이터에 기초하여 지역별 야생동물 서식지 이용률, 종의 서식지 점유율, 서식지 밀도 추론, 개체군 변동, 멸종위기 종 개체수, 인수공통전염병 감염 실태 및 서식지 평가 중 적어도 하나의 생태정보를 분석하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 감시단말기로부터 관심동물 출현 이벤트를 수신하면 관련 연구자에게 알람하고, 감시단말기에 상기 영상데이터 및 생체데이터를 요청하는 야생동물 모니터링 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 감시단말기에서 마지막으로 상기 영상데이터가 수집된 이후 일정 기간 동안 영상데이터가 수집되지 않거나, 상기 영상데이터를 요청한 후 영상데이터가 수신되지 않으면 고장이벤트로 판단하여 운영자에게 알람하는 야생동물 모니터링 시스템. - 야생동물의 서식지에 분산 설치된 감시단말기를 통해 야생동물을 모니터링 하는 서버가 야생동물을 모니터링 하는 방법에 있어서,
a) 감시단말기로부터 야생동물을 촬영한 영상데이터를 수집하는 단계;
b) 상기 영상데이터에 수록된 메타정보에서 촬영조건과 서식환경정보를 추출하는 단계;
c) 상기 영상데이터의 동물 이미지를 동물 인식모델과 비교하여 이미지 매칭을 통한 동물정보를 인식하는 단계; 및
d) 상기 동물정보를 상기 촬영조건과 서식환경정보와 매칭하여 야생동물 분석 프로그램에 사용되는 표준화된 형식에 맞게 모니터링 데이터를 생성하는 단계
를 포함하는 야생동물 모니터링 방법. - 제17항에 있어서,
상기 메타정보는,
상기 촬영조건에 따른 날짜, 시간, 위치, 방향, 피사체의 거리와 상기 서식환경정보에 따른 고도, 일조량, 월광, 온도, 습도, 강수량을 포함하는 야생동물 모니터링 방법. - 제17항에 있어서,
상기 c) 단계는,
상기 동물 이미지의 동물정보 인식에 실패하면, 연구원에 입력된 동물정보의 특성정보와 서식지의 특성 정보를 합성 신경망을 통해 연계 학습하여 상기 동물 인식모델을 업데이트하는 단계를 포함하는 야생동물 모니터링 방법. - 제17항에 있어서,
상기 d) 단계 이후에,
상기 모니터링 데이터를 데이터베이스에 업데이트하여 야생동물의 생태환경 분석에 활용되는 로데이터를 구축하는 단계; 및
상기 로데이터에 기초하여 지역별 야생동물 서식지 이용률, 종의 서식지 점유율, 서식지 밀도 추론, 개체군 변동, 멸종위기 종 개체수, 인수공통전염병 감염 실태 및 서식지 평가 중 적어도 하나의 생태정보를 분석하는 단계
를 더 포함하는 야생동물 모니터링 방법.
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