STEAM 과제탐구 발표

주제 선정 이유 - 제비

제비는 한국의 여름 철새로서 2000년 137개체(조사지의 100ha 당)에서 2015년 23.9개체로 감소했다고 한다. 또한, IUCN에 등재된 동물이자 익조류이며 생태계 다양성 및 생물 다양성 보존을 위해 개체수가 급감하지 않도록 보호해야하는 생물 종이다. 시골에서 자주 볼 수 있었으나, 급격한 도시화, 산업화 등으로 둥지를 지을 곳이 없어 한국에 오는 개체 수가 감소했다고 한다. 따라서 STEAM 요소를 이용해 이를 해결 할 AI 숲을 계획하고자 한다. (국립생물자원관 국내 제비 개체군 자료 통계 근거, https://www.youtube.com/watch?v=ETzhwdF0two )

전체적인 지형

Peakvisor 에서 관측한

옥천군과 대전 사이 산지

about 나무 - S,M

  • 나무의 종류 : 둥지를 짓기 좋도록 침엽수림을 심는다. ( 소나무, 주목나무)

  • 인공 나무의 소재 : 아라우코 합판

  • 나무에 부착해야 하는 센서 : 움직임 감지 센서, GPS, 소리 센서, 압력 센서 등 제비의 움직임을 감지하는 센서

  • 다양한 나무의 각도 ( 예각-60도, 직각-90도, 둔각-120도)

  • 나무와 중앙제어센터와의 통신 방법 : GPS 및 무선통신기술을 이용해 실시간으로 데이터를 전송하고, 수집한다.

  • 다양한 나무의 높이 (1.5m 에서 3.6m 까지 다양하나 제비 둥지에 알맞은 나무 높이를 실시간으로 조절하고자 1.5m에서 0.2m 간격으로 3.6m의 나무까지 배치한다. ) 각 나무의 개수는 동일하게 한다.

약 10제곱미터당 나무 한 그루가 심어지도록 배치한다. (약 으로 표현한 이유는, 제비의 행동 반경을 한 지점에서 좌우, 5m로 임의로 선정하고, 원 으로 고려했을 때, 지름이 10m 인 원이 나온다. --> 반지름이 5m인 원의 중심에 나무 배치, 원과 원이 닿지 않도록하며 틈새는 자연적인 나무를 설치한다.

  • 최대한 자연적인 숲을 위해서 인공 나무와 실제 나무의 비율은 전체 1:1이 되도록 심는다. (--> 실제 나무에 대해서는 인공 나무 하나 당, 하나의 실제 나무에 대한 기본 정보가 입력되어 있는 상태로, 실시간 이미지 인식을 통해 데이터를 수집하므로써 인공 숲의 전체 나무에 대한 통계 및 분석이 가능하다. )

아래를 봐주세요! 나무의 모습이랍니다

나무 배치에 관한 설계도 - 나무로 부터 일정한 거리를 제한 구역으로!

진흙 제공처 for 둥지 -S

진흙을 제공하기 위해 진흙이 생기도록 하는 장석을 숲 곳곳에 놓는다. 나무 사이사이에도 놓는다. 진흙을 제공하기 위해서는 인위적으로 논과 유사한 환경을 조성할 계획이다. 하지만, 자연을 위한 인공 숲인 만큼, 진흙의 원재료(?)인 장석을 숲 곳곳에 놓아두어 오랜 기간동안 침식된다면 자연적으로 진흙을 만들어내어 제비가 사용할 수 있을 것으로 생각된다.

습지 와 논 - S

습지 환경을 조성할 것이다. 습지는 전체 인공 숲 면적의 5% 정도를 차지하도록 하여 제비 둥지 건설(?)에 도움이 되고자 한다. 땅 속에 큰 구멍을 파고, 진흙을 채워 넣은 후, 습지에 서식하는 식물(가시연꽃 등)을 심어 자연적인 환경과 유사하게 제작한다. 또한 논 같은 경우도 마찬가지로 양지바른곳에 (그늘이 가리지 않도록) 하여 제작하고, 벼를 심어 지푸라기가 생길 수 있도록 한다. 지푸라지 제공을 위해서는 숲 곳곳에 지푸라기를 인위적으로 뿌려 놓을 것이고, 이는 논에 자연적으로 벼가 증식하게 된다면 뿌리는 것은 중단한다.

논과 흙 구상도/배치도

빛 - A

인공적인 빛이 아닌 자연적인 빛을 이용해 인공 숲의 밤을 예쁘게 빛나도록 할 것이다. 자연적인 빛은 '반딧불이'를 활용할 것이다. 반딧불이 또한 도시화 등으로 인해 개체 수가 줄어든 곤충 중 하나로, 인공 숲을 제작할 때, 반딧불이의 서식 환경을 따로 특별히 마련하여 자연적인 번식, 증식이 가능하도록 할 것이다.(반딧불이는 습지의 풍부한 먹이를 먹으며 생활한다. )

반딧불이는 먹이가 공급될 수 있는 저수지, 습지, 계곡 등을 마련해야 한다. 이는 제비의 진흙을 제공하는 습지와 유사할 수 있다. 따라서 인공 숲 곳곳에 반딧불이를 위한 습지로써 약 5개 정도, 인위적인 습지를 배치한다. 5개의 습지 주위에는 반딧불이의 서식 환경 중 하나인 느티나무를 둘러 싸도록 하여 반딧불이의 서식지임을 표시하고, 군데군데 반딧불이가 모여 자연적인 빛의 아름다움을 느낄 수 있도록 한다.

소리 -S, A

제비의 천적이 싫어하는 소리를 찾기 위해 조류 대표종을 선정하였다. - 까마귀

까마귀 를 퇴치하는 방법으로는 일본에서 사용한 까마귀 퇴치법으로써, 매의 울음소리를 들려주고, 매의 영역이라고 인식하도록 주변 환경을 조성할 것이다. 제비가 상공에서 날아다닌다는 점을 고려하면 인공 숲의 면적이 매우 크겠지만, 인공 숲의 경계가 되는 지점이 있을 것이고, 그 부분에 자연물 모양 스피커를 설치하여 매의 울음소리를 들려줄 것이다. 그렇다면 제비의 천적인 까마귀는 인공 숲이 매의 영역이라고 생각해 가까이 오려 하지 않을 것이다. 사용할 음원, 소리는 정확한 주파수가 아닌 링크 속의 음원을 이용할 계획이다. 추가적으로 유튜브에서 발견한다면 다양하게 틀어놓을 것이다. (https://youtu.be/bBG_8xex5k4 ) A 인 이유는,, 스피커에서 새 소리만 나오는 것이 아니라 자연의 소리처럼 곤충들의 소리, 바람소리도 포함되어있기 때문이다.

데이터 분석 방법- TE, M

인공지능의 활용 분야 중 데이터 마이닝(data mining)을 활용해 가변적인 나무 시스템을 구축할것이다. GPS가 실행되고 있는 AI숲의 각 나무에 충돌 및 움직임 감지 센서를 부착한다. 이후에 제비가 날아와서 A라는 나무에 진흙을 바르는 행동을 한다면 센서를 통해 나무에서 움직임 변화에 대한 데이터를 수집할 수 있을 것이고, 이때의 그 나무에 대한 상세 정보(나무의 높이, 진흙이 발라진 틈새? 정확한 위치의 각도 등등)를 중앙통제센터로 전송한다. 많은 나무에서 전송된 데이터를 중앙통제센터에서 수집하고 이를 종합적으로 분석한다.

TE에서는 기술적으로 센서를 이용해 분석할 통계 자료를 수집했다면, M 에서는 실직적으로 데이터 자료에 대한 통계적 분석을 진행해야 한다.

통계 낼 데이터와 각 데이터 분석 방법

  1. 나무의 높이 : 5가지 높이의 나무에 대해 제비가 둥지를 지은 나무의 데이터가 전송되면, 이를 {(A 높이의 나무에 지은 제비 둥지 수)/( A 높이의 전체 나무 수)}*100을 해서 어떤 높이의 나무가 가장 많이 차지하는지 계산한다.

  2. 나무의 각도 : 1과 마찬가지로 3가지 각도(예각, 직각, 둔각)에 대해 제비가 둥지를 지은 나무의 데이터가 전송되면, 이를 {(A 각도의 나무에 지은 제비 둥지 수)/( A 각도의 나무에 지은 제비 둥지 수 )}*100을 해서 어떤 각도의 나무가 가장 많이 차지하는지 계산한다.

  3. 제비 둥지를 짓기 시작하는 시기 : 제비가 언제 와서 둥지를 짓기 시작하는지, 언제까지 제비가 인공숲에 머무르는지, 움직임 센서(또는 소리 등을 인식, 카메라를 통한 둥지 속 제비의 유무)를 이용해 제비가 떠나가는 시기에 대한 자료를 수집한다. 매년 각 산란기별로 데이터를 수집해 매년 평균적인 시기를 계산하여 각 시기에 맞게 나무를 제어할 수 있도록 한다. (예를 들어, 작년 6월달, 1차 산란기에 제비들이 오기 시작했고, 올해는 6월 말, 1차 산란기에 제비들이 오기 시작했다면, 평균적으로 6월 중순에 제비가 이동하여 온다는 것과, 작년에 비해 올해 제비 이동 시기가 늦어졌다는 점을 고려하여 내년에는 6월 중순을 1차 산란기로 예측하고, 소리 및 나무 시스템을 알맞게 설정)