모기 자동 감지해 레이저로 잡는 라즈베리파이 시스템

모기는 말라리아와 뎅기열, 사슴열 등 질병을 매개하는 위생 해충으로 매년 전 세계에서 살인 사건 사망자 2배에 해당하는 70만 명 이상을 죽게 한다. 이런 모기를 머신 비전과 기계학습으로 감지하고 레이저 조사로 구워서 죽이는 라즈베리파이(Raspberry PI) 시스템이 개발되어 눈길을 끈다.

모기를 자동 감지해 구워 죽이는 기계를 만든 곳은 러시아 넘부 우랄국립대학 일다 라크마튜린(Ildar Rakhmatulin). 그는 모기가 매년 전 세계에서 많은 사망자를 내고 있는 상황을 타파하기 위해 획기적인 발명이 필요하다며 딥러닝으로 모기를 분별하고 레이저를 자동 조사하는 시스템 개념 검증용 시제품을 개발했다.

이 기계는 라즈베리파이3 모델B를 기반으로 소니 IMX219 이미지 센서를 탑재한 전용 카메라 모듈과 검류계, 1W 고출력 레이저를 탑재한다. 모기를 감지하고 레이저로 박멸하기까지 흐름은 먼저 카메라에 의해 취득된 화상 정보를 기계학습으로 분석해 모기를 탐지하며 이동하는 물체를 계속 쫓는 추적 시스템 API(TrackerCSRT, TrackerKCF, TrackerBoosting, TrackerMIL, TrackerTLD, TrackerMedianFlow, TrackerMOSS)로 추적했다. 그리고 변화하는 비행 모기 궤도를 딥러닝으로 예측해 레이저를 조사하는 구조다.

모기 검출에 이용하는 건 회선 신경망(Convolution 2D와 MaxPooling 2D) 2개. 이번 실험에선 AMD 라이젠5 3600과 지포스 GTX 1060을 탑재한 기가바이트 그래픽카드, 메모리 6GB를 탑재한 컴퓨터로 기계학습을 실행했지만 이 사양에선 이미지에서 모기를 발견하는 건 쉽게 할 수 있지만 발견될 때까지 1초 이상 걸린다는 문제가 있었다는 것. 또 검출 정밀도에 문제가 생겨 모기가 급격히 진로를 변경한 경우에는 보충에 실패하는 경우가 확인됐다.

이번에 만든 프로토타입은 실제로 투명 케이스에 포착된 모기를 대상으로 시운전이 이뤄지고 있다. 이 시운전에선 15% 확률로 모기를 무력화하는데 성공하고 레이저가 착탄할 때 모기가 죽을 확률은 50% 이상이었다.

이번 시스템은 카메라에 의한 영상 정보로 모기를 식별하는 기법을 이용하고 있다. 그는 이 밖에도 음파에 의한 음파 감지, 적외선 센서에 의한 온열 감지를 검토했지만 음파 감지는 개방 공간에선 노이즈가 섞여 정확도가 떨어지는 문제점과 모기가 여러 마리 있을 경우 대응할 수 없다는 문제점이 있고 온열 감지는 모기 체온은 환경 온도에서 크게 영향을 받는 문제점이 있다며 이번은 이미지 식별 수법을 채택했다고 밝히고 있다.

그에 따르면 모기를 레이저 조사로 퇴치하는 방법은 바람 부는 야외에서도 사용할 수 있고 광역을 커버할 수 있는 사정을 미래에 달성할 수 있다는 점, 무인 드론이나 인체에 직접 탑재해 이동할 때에도 대응할 수 있는 등 장점이 있기 때문에 전 세계적으로 질병을 나르는 모기 대책으로 유망하다고 밝히고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.