YOLOv7을 활용한 동시베리아해 해역 턱수염물범 신호

Abstract

수동 음향 관측을 통해 수집된 방대한 양의 데이터에서 해양포유류의 소리를 효율적으로 탐지하고 식별하기 위해 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구는 2017년 8월부터 2018년 8월까지 동시베리아 해에서 수집된 수중음향 스펙트럼 이미지를 기반으로 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘인 YOLOv7을 활용하여 턱수염물범 소리의 탐지 자동화를 수행하고 모델 결과를 바탕으로 신호의 시간별 분포에 대한 분석을 수행하였다. 그리고 해당 결과를 데이터 획득지역 근처의 PIOMAS(Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System) 데이터셋의 해빙 두께 데이터와 NSIDC(National Snow and Ice Data Center) 데이터셋의 해빙 농도 데이터를 함께 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였다. 학습 데이터셋은 Ascent, Long-trill, Moan, Short-trill&Sweep, Trills with ascents&plume의 6개 클래스로 1001개의 이미지로 라벨링하였다. 학습 모델 평가 결과 Ascent에서 0.769, Long-trill 0.811, Moan 0.705, Short-trill&Sweep 0.783, Trills with ascents&plume 0.917의 AP를 나타냈으며 mAP는 0.797인 것으로 나타났다. 모델의 1년치 PAM 데이터 분석 결과 Trill이 동시베리아해에 서식하는 턱수염물범의 울음소리 중 가장 높은 비율을 차지했으며(70.902%), 비율의 차이는 존재하지만 다른 해역에 서식하는 턱수염물범 또한 Trill이 가장 높은 비율로 나타났다. 턱수염물범의 울음소리의 횟수가 가장 높게 나타난 기간은 4-6월 사이였으며 PIOMAS 해빙 두께 데이터와 NSIDC 해빙 농도 데이터 분석결과 해당 기간 동안 해빙의 두께와 해빙의 농도가 가장 높았다. 이 결과는 동시베리아해의 턱수염물범의 음성 활동의 분포가 다른 지역들과 같이 해빙 농도 및 두께와 유의미한 상관관계가 있는 것으로 생각된다. 또한, 일반적으로 턱수염물범의 짝짓기 기간이 3-6월이며 짝짓기 시기 동안 턱수염물범의 음성 활동이 가장 활발하다는 것을 고려할때 동시베리아 해 지역에서의 턱수염물범 짝짓기 기간은 4-6월 정도 임을 유추할 수 있는 결과이다.