1. 서 론
2. 로드킬 저감대책 방안 소개
2.1 로드킬 정의와 현황
2.2 로드킬 선행연구 및 저감대책 소개
3. 영상분석 및 가청주파수를 적용한 로드킬 저감대책 방안 제안
3.1 개발배경
3.2 제안
4. 결 론
1. 서 론
2021년 12월 기준 대한민국 전체 도로의 길이는 11만 3,405 km로 이는 2011년 대비 무려 7,474 km, 약 7%나 증가했다. 산지가 77.5%로 구성된 우리나라의 지형적 특성과 종합적으로 고려해 보았을 때, 주요 사회기반시설인 도로와 철도 같은 선형사업은 산림생태계의 훼손, 야생동물 서식지의 양과 질적 저하를 초래한다(Park et al., 2009). 선형사업은 인간의 삶의 질을 향상시켰지만 야생동물들의 서식지를 단편화시키고 생태계 단절을 야기한다(Kweon and Choi, 2008). 로드킬(road kill)은 멸종위기의 야생동물 개체 수 감소와 그에 따른 자연생태계 붕괴위험을 초래할 뿐만 아니라 차량파손, 반대편 차량과의 충돌, 인사사고 등의 2차 피해를 야기하는 경우가 많다. 이처럼 로드킬은 동물뿐만 아니라 인간에게도 해를 가하기에 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 로드킬 관련 선행연구 결과에 따르면, 인구 증가와 산업화에 따라서 도로망이 확대되고 교통량이 증가함에 따라서 이동 통로의 손실, 경관 연결성의 감소 및 로드킬 위협이 계속 증가할 것으로 예상된다(Hawbaker et al., 2006; Neumann et al., 2012).
이러한 사회적 문제점을 극복하기 위해 현재 주로 시행되고 있는 로드킬 저감대책은 도로 침입을 차단하기 위한 유도 울타리와 야간 운전자들을 위한 동물 찻길 사고 주의 표지판 설치이다. 이뿐만이 아니라 2020년부터 국토교통부와 환경부, 국립생태원는 로드킬 사고 다발구간을 선정하고 다발구간 해소를 위해 동물 사고 다발구간 지도 제작, 내비게이션을 통한 로드킬 사고 다발구간 음성안내 시스템 구현 등의 다양한 저감대책을 추진하고 있다.
최근까지 다양한 방법의 저감대책이 꾸준히 시행되고 있으나, 많은 비용과 노력에도 불구하고 야생동물의 치사량은 감소하지 않고 오히려 꾸준히 증가하고 있는 실정이다(Kweon et al., 2008). 이와 같이 막대한 예산 투입에도 불구하고 유의미한 효과를 보지 못하는 것은 불충분한 생태조사(Kweon et al., 2008)와 생태통로와 유도 울타리 등 구조물 설치의 적합한 위치선정에 대한 미흡한 연구실정이라고 볼 수 있다(Kim and Yoon, 2020). 더불어 국내에 서식하는 동물 종의 이동특성과 서식지 파악을 위한 기초 연구가 부족했기 때문으로도 볼 수 있다.
앞서 언급한 저감대책들뿐만 아니라 야생동물 출현을 감지해 동물들이 기피하는 고음과 빛을 발생시키고 운전자들에게는 야생동물 출현 알림을 감지하는 시스템과 같이 유사 특허들도 많이 개발되고 있다. 하지만 이는 어떤 동물이 어느 정도 거리와 속도로 접근하고 있는지 알지 못하고 야생동물들의 가청주파수가 모두 동일하지 않기 때문에 위 시스템이 방출하는 소리를 듣지 못하는 한계점이 있다. 따라서 이 연구는 앞서 제시한 대표적 저감대책방안을 소개하고 문제점을 분석한 후 한계점을 보안한 새로운 로드킬 방지방안을 제안하고자 한다.
2. 로드킬 저감대책 방안 소개
2.1 로드킬 정의와 현황
로드킬(Road Kill)은 서식지 단절로 인해 동물들이 이동 중에 차와 충돌하는 현상을 일컫는다. 2022년 기준 최근 3년동안 로드킬로 인해 목숨을 잃은 야생동물의 수는 4만 3000마리에 다다른다. 국립생태원의 생태적응 연구팀에 따르면 고라니가 2만 9349마리로 최근 3년 로드킬 수의 무려 67.2%나 차지하였다. 하지만 이는 수집된 통계일 뿐, 미수집 통계까지 취합하면 대략 10만 마리를 넘을 것으로 추정된다. 로드킬은 ‘(환경부) 동물 찻길 사고(로드킬) 조사 및 관리 지침’ 이라는 관련 법령까지 존재할 정도로 해결해야 하는 큰 사회적 문제이다. 한국도로공사가 발표한 공공데이터 로드킬 현황에 따르면 주로 로드킬이 많이 일어나는 고속도로는 2010년 기준 중앙고속도로, 중부고속도로, 서산영덕 고속도로 순으로 빈번하게 사고가 일어나고 있다. 과거부터 현재까지 수많은 로드킬 저감대책이 수립되었지만 아직까지도 로드킬은 발생하고 있다.
2.2 로드킬 선행연구 및 저감대책 소개
2.2.1 로드킬 선행연구
이를 해결하기 위해 국내에서는 2001년부터 생태통로에 관한 다양한 연구가 이루어지기 시작했다. 자연환경보전법 제2조에 따르면 “생태통로라 함은 도로･댐･수중보･하구언 등으로 인하여 야생 동･식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고, 야생 동･식물의 이동을 돕기 위하여 설치되는 인공구조물･식생 등의 생태적 공간을 말한다”로 정의하고 있다. 식물과 동물 등 모든 생태계 구성인자들은 자연스러운 이동로가 확보되어야 하는데 바로 이것이 생태축이다. 생태통로는 큰 의미에서 각각의 고립된 식물과 동물의 서식지를 연결하는 생태축 연결의 역할을 한다. 우리나라의 경우 백두대간, 비무장지대, 도서연안지역을 3대 핵심생태축으로 설정하고, 3대 핵심생태축과 함께 5대 광역생태축을 설정하였으며 이의 구축을 위한 기준 및 관리지역 설정 연구가 진행되어 왔다. 특히, 우리나라의 단절된 백두대간 생태축을 연결하기 위해서 환경부와 관련 연구기관은 많은 노력을 기울여 생태통로에 대한 위치를 선정하고 복원을 추진하고 있다. 2018년에는 환경부와 국토교통부는 ‘동물 찻길 사고(로드킬) 조사 및 관리 지침’을 제정하였고, 2020년에는 로드킬 다발구간(5건 이상/km) 중 상위 50구간을 선정한 후, 유도 울타리, 동물 찻길 사고 주의 표지판 등 로드킬 저감시설을 설치하였다. 이로 인해 2년(2019~2021) 사이에 960건의 로드킬이 대폭 감소하였다. 이에 환경부, 국토교통부 등은 ‘2022년도 동물 찻길 사고(로드킬) 저감대책’을 재수립하여 로드킬 다발구간(5건 이상/km) 중 상위 80구간을 새롭게 선정했다. 더불어 로드킬에 대한 신고서비스가 운영 중이며 다발구간이 많이 속해있는 충청남도에서는 T맵과 연계하여 AI 기반의 음성 신고서비스에 대해 시범적으로 운영하는 등 다양한 저감대책들이 존재하고 있다(Kim et al., 2016).
2.2.2 생태도로 및 이외 저감대책
생태통로는 도로 및 철도 등에 의하여 단절된 생태계 축을 이어주고 야생동물이 노면을 거치지 않고 도로 건너편으로 이동할 수 있도록 조성한 시설물이다(Fig. 1). 이는 모든 동물 종이 이용할 수 있다는 장점이 있다. 대형 동물들은 이동하는 데 있어 이용하지만, 소형 동물들은 생태통로를 서식지로도 활용하는 경우도 관찰된 바 있다. 하지만 생태통로 설치비용은 타 저감대책들에 비해 막대하고 야생동물들이 능동적으로 생태통로를 이용하는지에 대해서는 논의가 필요한 실정이다.
생태도로뿐만 아니라 2022년 10월부터 2024년까지 80구간 중 62구간 242.7 km에 유도 울타리를 설치하고, 2023년부터 2024년까지는 유도 울타리 설치가 곤란한 26구간엔 발광 다이오드(LED) 로드킬 주의표지판(총 64개) 병행 설치 등의 저감대책을 추진할 계획이라고 환경부는 발표하였다. 또한 국토교통부는 ’22년도 동물 찻길 사고(로드킬) 저감대책 수립’ 보도자료에서 로드킬 다발 구간 지도를 제작해 22년 10월부터 국립생태원 에코뱅크 누리집(nie-ecobank.kr)을 통해 제공할 것을 명시했다.
2.2.3 지키미 시스템
주요 로드킬 저감대책인 생태통로 뿐만 아니라 저감시스템도 개발되고 있는 추세이다(Fig. 2). 2022년에는 주식회사 포어스가 서울청(평택), 원주청(횡성), 대전청, 익산청, 부산청(상주) 5개 지점을 분석하여 로드킬 예방시스템, 지키미를 설치하였다. ‘로드킬 지키미’ 시스템은 야생동물이 싫어하는 초음파와 저주파를 발생시켜 접근을 차단하여 사람과 동물 양방향 예방 시스템이다. 지키미 시스템은 태양광 발전판, 야생동물 출현 알림판, 야생동물 감지센서, 초음향 스피커와 앰프로 구성되어 있다(Fig. 3). 지키미 장비 중에서 태양광을 주 전원으로 사용하고 흐린 날에도 축적된 에너지로 사용 할 수 있는 태양광 발전판은 좋은 친환경적 에너지원이다. 또한 메인 폴 1개와 서브 폴 3개의 구성을 100 m 간격으로 설치하여, 한 세트로 300 m 구간을 관리할 수 있도록 구성하였다. 또한 근거리 무선 통신을 설치하고 야생동물이 주로 나타나는 구간을 확인하여, 야생동물의 상습출현 구간을 설정, 관리 할 수 있도록 하였다. 하지만 지키미 시스에서 좀 더 나아가 몇 가지를 개선해보고자 한다.
3. 영상분석 및 가청주파수를 적용한 로드킬 저감대책 방안 제안
3.1 개발배경
현 진행 중인 방지대책 생태도로는 도로건설이 모두 마친 후였기에 도로건설 전인 환경영향평가 시부터 각 단계별로 생태통로 조성 방안을 고려한 연구가 이루어지지 않았다는 한계점이 있다(Park and Shim, 2019). 또한 국내의 생태통로는 양적으로 충족이 되어있지만, 질적으로는 아직 현저히 미흡한 상태이다. 질적 향상을 위해서는 환경영향평가 시 단계별로 검토해야 하는 필수 항목과 적용 범위 등을 명확히 제시해야 한다.
앞서 분석한 현존 기술의 장단점을 바탕으로 본 연구는 포유류, 조류, 양서류, 파충류별 로드킬 다발구간과 이들의 이동특성을 분석한 후 야생동물 종류별 가청 주파수를 달리하여 타겟중심형 새로운 로드킬 저감대책 방안을 제안하고자 한다.
3.2 제안
이때, 고도화된 영상분석 기술을 적용하여 표지판에 어떤 종류의 야생동물이 몇 미터 이내에 접근하고 있는지 동시에 표출하여 운전자에 위험성을 인지할 수 있게 구현하고, 야생동물에게는 종류별 가청주파수를 달리하여 접근을 방지하는 시스템을 동시 구축하는 방안을 제안하고자 한다(Fig. 4).
3.2.1 AI 영상분석
먼저 AI 영상분석은 각종 센서정보와 음성정보를 중심으로 인공지능 알고리즘, Convolutional Neural Network(CNN)모델, 그리고 딥러닝을 적용하고자 한다. 세 가지 방법을 융합해보자면 먼저 IoT 센서를 통해 야생동물의 출현을 감지한 후 음성 및 영상 정보를 멀티 센싱에 의해 실시간 모니터링 하는 관제 시스템을 탑재한다(Ghil et al., 2021). 그리고 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 CNN 모델을 사용하여 딥러닝을 이용하여 시스템을 제작한다. 딥러닝은 다량의 데이터를 기반으로 다층인공신경망을 통해 영상의 핵심적인 특징을 스스로 학습하기 때문에 사람의 지식을 기반으로 하는 것보다 빠르고 정확하며, 사람이 찾아내지 못하는 부분까지 특징으로 사용할 수 있다는 장점이 있다(Ghil et al., 2021). 위와 같은 기술로 인식한 동물을 LED 전광판에 동물의 종을 표시하여 운전자에게 알려 인간에게 유해한 동물일 시 사전에 조심할 수 있도록 하는 것이 목표이다.
3.2.2 가청주파수
더 나아가서 가청주파수 데이터도 함께 접목하여 영상분석을 통해 동물의 종을 인식하고 인식된 종의 해당 주파수를 발생하여 동물들에게 알려주는 시스템을 제안하고자 한다. 가청주파수란 사람이나 동물의 청력으로 들을 수 있는 주파수 대역을 일컫는 말로, 인간과 다른 동물의 달팽이관 안의 유모세포(hair cell)의 길이가 다르므로 주파수별 소리의 감지영역 또한 달라진다. 따라서 가청주파수를 이용하면 사람에게 해를 끼치지 않고 동물들의 안전을 지킬 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 하지만 알맞은 주파수 대역을 찾기가 쉽지 않을 것이라 예상된다.
4. 결 론
한 해 평균 로드킬 사고는 약 30만 건이 발생하고 이을 위한 생태이동통로 건설비용은 약 10억에서 100억 원 이상의 금액, 공사 기간은 무려 평균 2년이나 소요되는 등 시간적, 금전적 지연이 발생하고 있다. 더 나아가 막대한 예산이 편성되었는데도 불구하고 뚜렷한 효과를 보지 못하고 아직까지 끊임없이 발생하고 있는 생명과 금전적 손실에 대한 대책을 마련해야 하는 실정이다. 따라서 본 연구는 위 상황을 모두 고려하여 AI 영상분석과 가청주파수를 이용한 타겟중심형 로드킬 저감대책을 제안하였다. 이 제안을 현실적 시스템으로 구현하기까지엔 얼마의 예산이 필요할지 모르고 가청주파수와 AI 영상분석을 같이 실행한 선사례가 없다는 점과 모든 동물들이 발생시킨 가청주파수를 못들을 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 하지만 멸종위기의 야생동물의 생명과 운전자들의 안전을 동시에 효과적으로 저감할 수 있는 방안이 될 것으로 예상되고 생태통로나 기타 저감대책에 배정된 거대한 세금을 효율적으로 감소시킬 것으로 판단된다.
