다카대의 스마트 모기 트랩, 뎅기열 조기 경보 가능성 제시

음향 유인 장치, 교내 실험서 숲모기 49마리 포획

다카대 연구실이 개발한 모기 트랩이 야외 실험에서 숲모기 49마리를 포획했다. 음향 없이 작동한 유사 트랩에 잡힌 모기는 1마리였다. 이 장치인 MAST-CloudNet은 음향 유인 장치와 카메라, 인공지능을 결합해 뎅기열 매개 모기가 번식하는 장소를 파악하는 데 도움을 준다.

연구진은 2027년 6월과 7월 다카 남부시공사 관할 주거 지역에 트랩 10~15개를 설치할 계획이다. 모기 포획 수를 지도에 표시해 숲모기 활동 증가를 당국에 알리고, 예방 활동을 어디에 집중할지 판단하는 데 도움을 주는 것이 목표다.

다카대는 2026년 10월 16일 이 장치의 개발 사실을 발표했다. 연구진은 이번 연구가 10월 8일 IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement에 「MAST-CloudNet: IoT-Enabled Acoustic Trap With Real-Time AI Surveillance of Aedes」라는 제목으로 게재됐다고 밝혔다. 연구비는 다카대 연구기금이 지원했다.

이 장치는 암컷 모기의 비행 소리를 흉내 내 수컷 모기를 유인한다. 사람을 물고 뎅기열을 옮기는 것은 암컷 모기지만, 수컷은 더 일찍 성충이 되고 번식지 주변에 머무는 경향이 있어 새로운 모기 개체군의 출현을 앞서 알려주는 단서가 될 수 있다.

따라서 이 프로젝트는 감시 도구로 활용된다. 주된 목적은 모기 활동이 늘어나는 장소를 파악해 방역 담당자들이 대응하도록 하는 것이다. 계획된 주거 지역 실험은 이런 접근법이 대학 캠퍼스 밖에서도 얼마나 효과적인지 시험하게 된다.

음향을 모기 수로 바꾸는 방법

MAST-CloudNet은 350~500헤르츠 주파수의 소리를 내 암컷 숲모기의 날갯짓을 흉내 낸다. 헤르츠는 어떤 물체가 1초에 몇 번 진동하는지를 나타내는 단위다. 이 장치에서 소리는 암컷을 찾는 수컷을 유인하는 역할을 한다.

선풍기가 접근한 모기를 트랩 안으로 끌어들여 노란색 끈끈이 종이에 붙게 한다. 장치 내부의 카메라가 곤충을 촬영한 뒤 이미지를 인터넷으로 클라우드 서버에 전송한다. 클라우드 서버는 정보를 처리하는 원격 컴퓨터다.

인공지능 모델이 사진을 분석해 숲모기를 식별하고 수를 센다. 결과는 웹 대시보드에 표시되므로 사용자는 포획 수를 확인하기 위해 각 트랩을 직접 방문하지 않고도 원격으로 모니터링할 수 있다.

이 시스템은 따로 수행해야 했던 여러 단계를 연결한다. 곤충 유인, 포획, 촬영, 활용 가능한 기록 생성이 이에 해당한다. 여러 장소에 트랩을 설치하면 중앙 대시보드에서 모니터링 대상 지역 가운데 숲모기 활동이 더 활발한 곳을 확인할 수 있다.

연구진이 수컷 모기를 주시하는 이유

연구진에 따르면 수컷 숲모기는 암컷보다 먼저 성충이 되며 번식지 가까이에 머문다. 따라서 수컷 포획 수가 늘면 주변에서 새로운 세대의 모기가 출현하고 있다는 신호일 수 있다.

주거 지역에서 이 방식이 실용적인 가치를 갖는다면 번식지를 어디서 찾아야 하는지 더 일찍 파악할 수 있다는 점이다. 당국은 모니터링 대상 지역을 모두 똑같이 조사하는 대신, 포획 수가 증가한 곳을 우선 점검할 수 있다.

모기 수는 곤충의 활동을 측정한다. 뎅기열 위험은 사람을 물고 바이러스를 옮기는 암컷 모기와도 관련이 있다. 연구진은 매개 모기 개체군 증가를 미리 알리는 신호로 수컷을 활용해 개체군이 더 늘어나기 전에 방역 활동을 집중시키려 한다.

계획된 지도는 이러한 지역별 신호를 한데 모으게 된다. 인근 주거 지역의 여러 트랩에서 포획 수가 증가하면 당국이 숲모기 활동이 집중된 곳을 파악하고 더욱 집중적인 대응을 조직하는 데 도움이 될 수 있다.

실험에서 확인된 결과

실험실의 케이지 시험에서 음향을 사용한 트랩은 음향이 없는 유사 트랩보다 평균적으로 숲모기를 거의 5배 많이 포획했다. 이후 연구진은 다카대 캠퍼스 야외에서 사흘 연속 장치를 가동했다.

야외 실험은 폭우와 강풍, 도시 소음이 있는 가운데 진행됐다. 연구팀은 시험 기간 내내 장치가 계속 작동했다고 밝혔다. 연구실의 프로젝트 설명에 따르면 가동 트랩에는 숲모기 49마리가 잡혔고, 무음 대조군에는 1마리가 잡혔다.

연구실은 표적 선택성이 83.1%라고도 밝혔다. 선택성은 포획된 곤충 가운데 목표로 삼은 곤충이 차지하는 비율을 뜻한다. 감시 트랩이 다른 곤충을 대량으로 포획하는 대신 목표 모기를 집중적으로 포획할수록 활용도가 높다는 점에서 중요하다.

실험실과 야외 시험 결과는 서로 다른 조건에서 얻은 것이다. 케이지 실험에서는 평균 포획량이 거의 5배 증가했고, 짧게 진행된 캠퍼스 야외 실험에서는 49마리 대 1마리의 결과가 나왔다. 다음 단계에서는 더 넓은 도입에 앞서 여러 장소에서 성능을 평가할 예정이다.

배터리 백업을 갖춘 1만2,000타카 장치

연구진에 따르면 MAST-CloudNet 한 대를 조립하는 데 드는 비용은 약 1만2,000타카다. 비교 대상인 CDC 라이트 트랩은 약 2만5,000타카, BG-Sentinel 트랩은 약 2만 타카라고 연구진은 밝혔다.

이 수치를 기준으로 하면 다카대 장치는 CDC 라이트 트랩보다 1만3,000타카 저렴해 비용이 52% 낮다. BG-Sentinel 트랩보다는 8,000타카, 즉 40% 저렴하다. 단일 장치가 아니라 여러 지점을 모니터링해야 하는 기관에는 이런 비용 차이가 중요할 수 있다.

제시된 단가로 트랩 10~15대를 조립하면 약 12만~18만 타카가 든다. 이 계산에는 트랩 자체 비용만 포함된다. 실제 설치와 운영에는 통신 연결, 서버 처리, 유지보수, 현장 방문을 위한 준비도 필요하다.

정전 시 장치는 배터리로 약 4시간 30분 동안 작동할 수 있다. 중앙 서버는 여러 트랩의 데이터를 처리할 수 있으며, 연구팀은 더 큰 네트워크에서 컴퓨팅 자원을 공유하면 장치당 운영 비용을 낮출 수 있을 것으로 보고 있다.

2027년 주거 지역 실험 계획

다카 남부시공사 관할 주거 지역이 다음 주요 시험 장소로 제안됐다. 연구진은 2027년 6월과 7월 장치 10~15대를 설치하고, 포획 결과를 이용해 숲모기 밀집 지역이 새롭게 나타나는 양상을 지도에 표시할 계획이다.

구체적인 지역과 설치 날짜는 아직 발표되지 않았다. 더 큰 규모의 시험은 상용화에 앞서 추가적인 현장 평가를 진행하고, 사람이 거주하는 지역 여러 곳에서 트랩을 운영한 경험을 쌓기 위한 것이다.

프로젝트의 주요 일정은 다음과 같다.

• 2026년 10월 8일: 대학 발표에 따르면 MAST-CloudNet 연구 게재
• 2026년 10월 16일: 대학이 장치와 시험 결과 발표
• 2027년 6월과 7월: 다카 남부시공사 관할 주거 지역에 트랩 10~15대 설치 예정

주민들에게 기대되는 결과는 숲모기 활동이 늘어나는 곳을 더 구체적으로 파악하는 것이다. 연구진은 주거 지역 설치를 통해 실제 운영되는 네트워크 전반에서 모기 기록을 수집하고 비교하는 방법을 더 폭넓게 시험할 수 있을 것으로 보고 있다.

차세대 버전은 트랩 내부에서 데이터를 처리

다카대 연구실은 MAAS-IoT라는 후속 장치도 개발하고 있다. 작동 중인 광학 감지기 시제품은 살아 있는 수컷 숲모기의 날갯짓을 이미 기록했다. 광학 감지기는 빛을 이용해 움직임을 감지하므로 연구진은 날갯짓 패턴을 측정할 수 있다.

MAST-CloudNet은 분석을 위해 사진을 원격 서버로 전송한다. 후속 장치는 마이크로컨트롤러라는 소형 컴퓨터를 이용해 기기 내부에서 곤충을 분류하도록 개발되고 있다. 정보가 수집되는 현장에서 처리하는 이 방식은 흔히 엣지 AI라고 불린다.

연구실에 따르면 장치 내부 분류 기능과 LoRa 네트워크, 현장 사용에 적합한 외함은 아직 개발 단계다. LoRa는 적은 전력으로 장거리 무선 통신을 제공한다. 연구팀이 계획 중인 LoRaWAN 연결을 활용하면 각 트랩이 인근 Wi-Fi에 의존하지 않고도 간결한 모기 기록을 전송할 수 있다.

태양광 전력과 햇빛 및 비를 더 잘 막아주는 구조도 계획돼 있다. 연구실은 태양 에너지로 작동하는 자율 감시 네트워크 구축을 장기 목표로 제시했다. 작동 중인 광학 시제품은 그 노력의 초기 구성 요소이며, 현재의 카메라 시스템은 현장 평가의 출발점이 된다.

공학과 동물학을 결합한 장치

이번 프로젝트에는 다카대 전기전자공학과의 마이크로시스템·나노공학 연구실과 동물학과의 유전체 기반 매개체 방제·혁신 연구실이 참여한다.

두 연구실의 협력은 모기 행동에 대한 지식과 전자공학, 영상, 데이터 처리를 결합한다. 음향 유인 장치에는 수컷이 암컷의 비행음에 어떻게 반응하는지에 관한 이해가 필요하다. 팬과 카메라, 인터넷 연결, 분류 소프트웨어는 이러한 반응을 원격으로 확인할 수 있는 기록으로 바꾼다.

다카대 부총장 A.B.M. 오바이둘 이슬람 교수는 이번 개발을 환영하며 숲모기 개체수가 늘어나는 지역을 파악하면 당국이 예방 조치를 취하는 데 도움이 될 것이라고 말했다. 그는 현장에서 효과적으로 사용할 수 있도록 장치를 더 개선할 필요도 있다고 강조했다.

다음 실질적 단계는 짧은 교내 시험에서 주거 지역 모니터링으로 확대하는 것이다. 제안된 2027년 설치를 통해 연구팀은 장치가 얼마나 안정적으로 작동하는지, 여러 장치의 기록을 종합하면 모기 활동 증가 지역을 찾는 데 얼마나 유용한지 살펴볼 수 있다.

핵심 내용

• MAST-CloudNet은 음향, 팬, 카메라, 클라우드 AI를 이용해 숲모기를 유인하고 포획한 뒤 식별한다.
• 캠퍼스 야외 실험에서 가동 트랩은 숲모기 49마리를 포획했으며, 무음 대조군에는 1마리가 잡혔다.
• 연구실은 표적 선택성이 83.1%라고 밝혔다. 실험실 케이지 시험에서는 음향 사용 시 평균 포획량이 거의 5배 많았다.
• 장치 한 대의 조립 비용은 약 1만2,000타카이며, 배터리 백업으로 약 4시간 30분 작동할 수 있다.
• 연구진은 2027년 6월과 7월 다카 남부 주거 지역에 트랩 10~15대를 설치할 계획이다.
• 후속 시제품은 수컷 모기의 날갯짓을 기록했으며, 장치 내부 분류와 무선 네트워크, 현장용 외함은 계속 개발 중이다.