드론, 방글라데시 난민 캠프에서의 AI를 통한 구호단체 지원

환경 위험부터 사회 문제에 이르기까지, 인류의 가장 복잡한 문제를 해결하는 과제는 하늘에서 시작될 수 있습니다. 드론은 포괄적인 시야를 포착하고 지상에서는 쉽게 놓칠 수 있는 새로운 아이디어에 대한 영감을 제공합니다. 또한 오늘날의 머신 러닝과 인공 지능(AI) 기능은 드론 영상의 가치를 확장할 수 있도록 지원하므로, 미래에 벌어질 일을 예측하여 더 효과적으로 대비할 수 있습니다.

불교 신도가 대다수를 이루는 국가에서 무슬림 소수 집단에 해당하는 로힝야족은 수십 년 동안 민족적·종교적 박해를 견뎌왔습니다. 2017년 8월, 미얀마 방위군은 로힝야족이 밀집한 미얀마 지역에 대대적인 공격을 감행했습니다. 이는 현대사에서 가장 큰 규모의 강제 이주 중 하나였으며, 수십만 명의 로힝야족이 고향을 떠나 국경을 넘어 방글라데시로 향했습니다. 수많은 난민이 콕스 바자르라는 지역의 Kutupalong Balukhali 캠프로 향했습니다. 불과 몇 주 만에 Kutupalong과 인근 캠프의 인구는 50만 명으로 급증했습니다. 이는 전 세계에서 가장 과밀한 난민 캠프 중 하나가 되었습니다.

인구 증가로 인해, 방글라데시 정부기관 및 UNHCR과 협력해 캠프를 관리하는 IOM(International Organization for Migration)에는 엄청난 물류 문제가 발생했습니다. 우기가 되면 화장실의 1/4과 수동 펌프 수도의 거의 절반을 포함하여 캠프의 약 1/3에 해당하는 부분이 홍수와 산사태 위험에 처하게 됩니다. 강우량이 늘어날수록 건강상의 위험도 증가합니다.

또한 관리자는 캠프가 전 세계적 차원의 지속가능한 개발 목표(SDG), 특히 6번 목표인 모두를 위한 상수도 및 위생시설의 가용성과 지속가능한 관리 보장을 충족하도록 운영하고자 했습니다.

IOM 및 방글라데시 정부기관 직원들의 가장 중요한 요구 사항은 캠프의 난민들을 돕고 위생 상태를 유지하는 데 도움이 되도록 캠프 범위를 시각화하는 것이었습니다. 얼마나 많은 사람들이 어떤 방식으로 Kutupalong 캠프를 변화시키고 있는지 파악하면 이들을 어떻게 수용할지에 대한 답을 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다.

관리자는 영상, 딥러닝, 수문학, 네트워크 분석의 힘을 활용하여 캠프 시설에 대한 이해도를 높였습니다. 이들은 드론 매핑과 분석으로 답을 찾아낼 가능성이 높은 다음과 같은 네 가지 기초적인 질문을 식별했습니다.

1. 난민 캠프 인원 중 도보로 2분 30초 거리에 세면장이 없는 인원의 비율은 얼마나 되는가?
2. 서로 다른 유형의 분석(네트워크 분석, 커버리지 기반 분석)은 위 질문에 대해 현저히 다른 결과를 도출하는가?
3. 홍수 및 산사태 위험이 가장 큰 영역에 거주하는 난민의 비율은 얼마나 되는가?
4. 이러한 중요 영역 내에는 몇 개의 세면장과 화장실이 마련되어 있는가?

가장 먼저, 관리자는 이용할 수 있는 데이터셋은 무엇이며 그중 어떤 데이터셋이 답을 구하는 데 가장 유용할지 파악했습니다.

인구를 파악하기 위해, 팀은 드론 영상과 Esri의 ArcGIS Living Atlas of the World에서 호스팅하는 딥러닝 패키지를 사용했습니다. 이들은 드론 영상을 활용하여 캠프에 지어진 구조물과 텐트가 차지하는 영역을 파악했습니다. Esri의 공간정보시스템(GIS) 기술인 ArcGIS 내에 있는 AI 도구를 다시 학습시키자 결과의 관련성과 정확도를 높일 수 있었습니다. UNHCR(United Nations High Commissioner for Refugees)에서 공유한 인구 밀도 및 세면장 사용량에 대한 정보 및 지표에서 질문에 대한 답을 찾을 수 있었습니다.

• 난민의 약 1.8%가 도보로 2분 30초 거리 내에서 세면장을 이용할 수 없고, 24%는 1분 넘게 이동해야 세면장을 이용할 수 있습니다.

• 커버리지 분석에서도 네트워크 분석과 유사한 결과가 나왔습니다. 이 접근 방식은 도로 네트워크 데이터셋을 이용할 수 없는 분석을 강화하는 데 도움이 됩니다.
• 난민의 약 27%는 홍수 및 산사태 위험성이 가장 높은 영역에서 거주하고 있습니다.
• 홍수 및 산사태 위험이 가장 높은 영역 내에는 약 104개의 화장실과 45개의 세면장이 있습니다.

GIS 데이터를 보강하기 위해 캠프를 매핑할 때는 AI도 활용했습니다. AI는 GIS가 복잡한 영상을 자동으로 신속하게 처리할 수 있도록 합니다. 드론 영상을 OpenStreetMap 및 기타 파트너의 맵 데이터와 결합하면 건물, 인공 객체, 식생, 토양 등의 공간 피처를 인식하고 분류하도록 프로그래밍할 수 있습니다. (개인 정보 보호 문제를 완화하기 위해, 드론은 사람을 알아볼 수 있는 이미지를 취득할 수 없도록 높은 고도에서 비행합니다.) 이러한 가치 높은 이미지는 캠프 관리자에게 해당 지역의 임시 구조물에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다. 이 정보는 구호 대원들이 블록의 밀도를 시각화하는 데 이용하는 GIS 데이터베이스의 일부가 됩니다.

드론 영상, GIS, AI의 조합은 구호 대원이 캠프가 위치한 토지를 이해하는 데도 도움이 됩니다. 이렇게 큰 규모의 유입은 급격한 환경 변화를 수반합니다. 맵에서 모든 인공 구조물을 제거하면 지면만 남으므로, 산사태 위험과 홍수 모델링을 계산하는 데 사용할 수치 터레인 모델을 확보할 수 있습니다.

Kutupalong에 영상과 GIS를 사용하자 캠프 매핑, 입지 계획 및 개발을 지원하는 것 외에도 광범위한 데이터를 위한 플랫폼이 되었습니다. UNICEF 및 기타 기관의 구호 대원은 모바일 기기를 이용해 다양한 클라우드 기반 데이터셋에 접근하여 중요한 작업을 진행하는 데 필요한 정보를 입수했습니다.

Kutupalong Balukhali와 그 주변에 형성된 위성 캠프의 난민 수는 약 90만 명에 달할 것으로 예상됩니다. 지속적인 드론 비행은 캠프에 대한 조감도를, 새로운 데이터는 지면 수준의 컨텍스트를 제공합니다. 그 결과 캠프와 함께 성장하는 생동감 있는 디지털 문서가 만들어집니다. 구호 대원은 이를 통해 난민의 상황을 개선하는 데 도움이 될 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

드론 및 AI를 통해 멀티 레이어 데이터를 수집 및 분석하는 작업은 광범위한 영향을 미칩니다. 이러한 작업은 공간 영역에 대한 이해도를 높여 지구를 더 책임감 있게 돌보고, 지구의 자원에 의존하여 살아가는 사람들을 보호할 수 있습니다. 또한 우리가 마주한 가장 복잡한 문제를 해결하기 위해 끊임없이 노력할 수 있도록 매년 학습을 위한 토대를 마련합니다.