일본산업뉴스요약

야생동물 피해 ICT로 막는다
결실의 가을, 다가오는 위기

결실의 가을. 겨울잠에 들어가는 야생동물이 먹이를 구하려 활동이 활발하다. 야생동물의 농작물 피해는 최근 감소 추세에 있지만 삼림 쇠퇴, 극소 식물의 피해, 철도 및 자동차와의 충돌 사고 등 영향은 여러 방면에 미치고 있다. 앞으로도 야생 날짐승의 생식수가 증가하는 한편 농업 종사자와 수렵자의 고령화 및 일손부족도 진행되어 현장의 부담이 늘고 있다. 정보통신기술(ICT) 등을 활용한 야생동물 피해 대책의 고도화가 요구되고 있다.

사슴과 멧돼지의 생식 수를 반으로 줄인다. 농림수산성에 따르면 야생동물의 2018년도 농작물 피해액은 158억 엔이다. 사슴과 멧돼지의 피해가 약 1,00억 엔으로 과반을 차지한다. 환경성∙농림수산성은 포획 강화 대책으로 2011년도의 사슴 320만 마리, 멧돼지 98만 마리라는 생식 수를 2023년도에 각각 약 152만 마리, 약 50만 마리로 하는 목표를 내걸고 있다. 대책에 공헌하려고 기업들도 기술 개발을 추진하고 있다.

히타치제작소는 야생동물의 목격정보 및 덫의 센서 정보를 지리정보시스템(GIS) 상에서 일원 관리하는 날짐승 피해 대책 지원 서비스를 제공한다. 야생동물의 출몰∙포획∙기피 센서 정보를 모아 야생동물 행동 경향을 실시간으로 분석하는 등 대책 입안에 활용할 수 있다. 나가사키현과 이바라키현 등이 도입하고 있으며 “복수의 지자체와 실증 실험을 실시하고 있다.”(IoT∙클라우드서비스 사업부 오하시(大橋))고 한다.

야생동물이 나온 사진을 추출하는 인공지능(AI)도 개발 중이다. 지금까지는 센서의 오감지도 적지 않았다. 센서와 카메라 촬영을 병행하고 촬영 영상에 야생동물 이 나왔을 때만 감지결과를 이메일 등으로 담당자 및 사냥꾼에 알리는 시도도 시작한다.

저전력광역통신기술(LPWA)을 활용해 덫 순찰 작업을 효율화할 수 있는 통지 시스템을 제공하는 것은 마스프로전공과 아이에스이다. 마스프로의 ‘덫 파수꾼’, 아이에스이의 ‘호카파토’는 덫이 작동한 것을 이메일로 통지한다. 덫의 확인작업 부담을 줄이는 등 잡은 순간 통지가 오기 때문에 살아있는 야생동물을 포획하는 확률이 올라간다고 한다.

업무용 트랜스시버 등 무선통신사업을 전개하는 다나카전기는 드론을 활용한 야생동물 피해 대책 키트의 판매를 검토하고 있다. 확성기를 이용한 쫓기 기능 및 포획망을 4발 발사하는 장치를 드론용으로 개발했다. 기존에는 드론에 소화 모듈을 장착하는 등 방재용도를 상정하고 있었다. 새롭게 야생동물 피해 대책 지원에도 나설 생각으로 히가시다(東田) 부장은 “내년 봄 정도에는 판매를 시작하고 싶다.”고 말한다.

사람도 야생동물도 ‘식욕의 가을’ 가을에 살찐 날짐승은 지비에요리의 소재로 제철을 맞이한다. 야생동물 피해 대책은 철책을 이용한 방호, 수렵 및 덫으로의 포획만이 아니다. 지비에를 새로운 지역자원으로 활용하고 수익화로 연결하는 것도 대책을 계속하는 데에 중요하다.

지비에 전자상거래 개시. NTT도코모와 쓰나구(Tsunagu), 일본지비에진흥협회는 지비에 거래 플랫폼 ‘더 지비에’의 제공을 9월에 시작했다. 더 지비에는 지비에 고기를 제공하는 ‘국산 지비에 인증’ 시설과 레스토랑 등의 인수처를 연결한다. NTT도코모 지역협창∙ICT추진실의 하라다(原田)는 “간단하게 말하면 사업자용 지비에 EC와 같다. 결제 시스템도 있기 때문에 판매자도 구매자도 안심하고 거래할 수 있다.”고 설명한다.

지비에 고기는 야생동물에 개체 차이도 있어 소정의 종류 및 양, 부위 등 원하는 것을 얻을 수 있는 것은 아니었다. 이 때문에 매장의 요청을 받아 니즈에 맞을 것 같은 지비에 고기를 매칭한다.

전국에 지비에 가공 처리 시설은 약 500곳 있지만 위생 및 유통 규격이 정해지지 않은 것이 과제였다. 이를 농림수산성이 정비하여 ‘국산 지비에 인증’으로 2018년에 제도화했다. 그 중 4곳이 더 지비에를 활용하고 있다.

돗토리현과 돗토리대학은 AI 딥러닝을 이용해 육질을 자동판정하는 애플리케이션의 개발을 추진한다. 스마트폰 등으로 지비에 고기를 촬영해 ‘고품질’, ‘저품질’을 판단한다. 오랜 세월 지비에 요리를 다뤄 온 요리 전문가의 경험을 AI로 대체하려는 시도다.

출하할 때에 고품질 고기만을 모음으로써 레스토랑 등에 품질을 담보하는 등 저품질 고기는 애완동물 푸드에 이용한다고 하는 용도 별 활용방법을 모색한다. 지금까지 AI는 500장 이상의 고기의 단면사진을 학습했지만 돗토리대학 학술연구원 공학계부문의 미우라(三浦) 교수는 “정확도는 80~90% 단계다. 아직 데이터가 부족하다. 실제 운용을 위해서는 99% 정도까지 필요하다.”고 밝힌다.

돗토리현에서는 지비에의 가공 처리 시설이 증가하는 한편 육질 판별의 기능이 없는 시설도 있다. 이런 경우에 이 AI를 활용할 수 있다. 돗토리현 상공노동부 겸 농림수산부 시장개척국의 후쿠야마(福山) 주사는 “육질이 일정이 아니면 레스토랑도 곤란하다. AI로 한층 더 지비에의 보급으로 연결하고 싶다.”고 말한다. 현상은 사슴 고기만 적용하지만 앞으로는 멧돼지 등에도 도전한다. AI로 차별화를 도모해 ‘돗토리 지비에’로써 브랜드 가치 향상을 목표로 한다.

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