해양 산업 및 보전 활동에서의 AI

해양 산업은 국제 무역을 촉진하고, 상업적 어업을 통해 식량 안보를 제공하며, 전 세계 수백만 개의 일자리를 지원하는 글로벌 경제의 초석입니다. 시간이 지나면서 이 산업은 효율성과 지속 가능성을 높이기 위해 첨단 기술을 통합하며 크게 발전해 왔습니다.

해양 보전 활동은 처음에는 기본적인 관찰 연구에 초점을 맞췄습니다. 시간이 지나면서 원격 감지, 유전 분석, 생태계 모델링과 같은 정교한 방법을 포함하는 수준으로 발전했습니다. 보전 활동은 단순한 보호 구역에서 종합적인 해양 공간 계획으로 확대되었으며, 여기에는 해양 보호 구역(MPAs)의 조성과 핵심 서식지 복원이 포함됩니다. 오늘날에는 해양 생물 다양성을 더욱 효과적으로 모니터링하고 보호하기 위해 인공지능(AI)이 활용되고 있습니다.

AI는 남획, 불법 어업, 환경 영향과 같은 문제를 해결함으로써 어업을 재편할 잠재력을 지니고 있습니다. 또한 AI는 수중 보호 구역 모니터링부터 해양 연구 지원에 이르기까지 해양 보전 활동에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 글에서는 AI가 해양 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보며, 어업 부문과 해양 보전에 미치는 영향에 중점을 두고 관련 이점과 과제를 함께 설명합니다.

어업에서의 AI#

기술은 항상 해양 산업에서 중요한 역할을 해 왔습니다. 선박에 탑재된 레이더와 같은 장비부터 첨단 항법 시스템의 개발에 이르기까지 해양 산업은 다양한 작업을 개선하고 간소화하기 위해 새로운 기술을 지속적으로 도입해 왔습니다. 이러한 발전에도 불구하고 업계는 여전히 여러 과제에 직면해 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 도움을 줄 수 있을까요?

이 섹션에서는 어업이 직면한 몇 가지 과제와 AI 기술이 이를 어떻게 해결할 수 있는지 다룹니다. 현재 어업은 다음과 같은 많은 문제에 직면해 있습니다.

혼획#

혼획은 비대상 종이 의도치 않게 포획되는 현상으로, 생태계에 해를 끼치고 자원을 낭비할 수 있습니다. 혼획 보고서에 따르면 전 세계 혼획량은 전 세계 어획량의 40%에 달할 수 있으며, 연간 총 630억 파운드에 이릅니다. 이처럼 막대한 혼획량은 많은 비대상 종을 죽음에 이르게 하고 해양 생태계를 교란하며 자원을 낭비할 수 있습니다.

예를 들어 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 활용하면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 모델을 어구의 카메라와 통합하면 대상 종과 비대상 종을 실시간으로 식별하고 구분할 수 있습니다. 이 기술은 객체 탐지 및 세그멘테이션과 같은 작업을 수행하도록 학습시킬 수 있으며, 어업 종사자에게 즉각적인 피드백을 제공하여 혼획을 줄이도록 조업 방식을 조정할 수 있게 합니다.

그림 1. 다양한 해양 생물을 식별하는 Ultralytics YOLOv8 모델입니다.

어족 자원 평가 및 관리#

정확한 어족 자원 평가는 효과적인 수산업 관리에 필수적이지만, 기존 방법은 느리고 부정확한 경우가 많습니다. AI 모델은 수중 드론, 소나, 원격 감지와 같은 소스에서 수집한 대규모 데이터 세트를 처리하여 어류 개체 수를 정확하게 추정할 수 있습니다. 이를 통해 적절한 어획 한도를 설정하고 자원을 더욱 효과적으로 관리할 수 있습니다.

YOLOv8과 같은 모델이 어족 자원 평가 및 관리에 기여하는 또 다른 예로는 어류 개체군을 실시간으로 추적하고 계수하는 방법이 있습니다. 이러한 모델은 수중 영상을 분석하여 다양한 종을 정확하게 식별하고 개체 수를 집계함으로써 어족 자원 관리에 필요한 핵심 데이터를 제공합니다.

그림 2. 어류를 추적하고 계수하는 YOLOv8입니다.

플라스틱 오염#

해양의 플라스틱 오염은 해양 생물에 영향을 미치는 주요 문제 중 하나로, 산호초와 해초 군락과 같은 서식지에 심각한 피해를 주고 해양 동물에게 해를 끼칩니다. 해양 보전 자선단체인 Surfers Against Sewage의 보고서에 따르면 매년 무려 1,200만 톤의 플라스틱이 바다에 버려집니다.

AI는 해양에서 플라스틱 물체를 빠르고 높은 정밀도로 식별하여 적시에 정화 작업을 수행할 수 있게 함으로써 이 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 환경적 영향을 완화하고 해양 생태계를 더욱 효과적으로 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그림 3. 플라스틱 오염을 탐지하는 컴퓨터 비전입니다.

AI와 해양 보전#

해양 보전은 해양 생태계와 해양 생물을 보호하고 보존하는 활동을 의미합니다. 여기에는 해양 연구부터 서식지 복원, 오염 관리, 종 보호에 이르기까지 다양한 측면과 역할이 포함됩니다. 지금까지 어업에서 AI가 수행하는 역할을 살펴보았으므로, 이제 AI가 해양 보전에 어떻게 크게 기여할 수 있는지 알아보겠습니다.

수중 보호 구역 모니터링#

AI 기술은 수중 보호 구역을 모니터링하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI 기반 자동화 시스템의 도움으로 해양 보전 활동가는 그 어느 때보다 효율적이고 정확하게 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 첨단 도구를 사용하면 광범위한 해양 공간을 고해상도로 모니터링하고, 센서와 위성 같은 원격 소스에서 얻은 데이터를 놀라운 속도로 처리할 수 있습니다.

예를 들어 AI는 위성 이미지와 센서 데이터를 신속하게 분석하여 불법 어업이나 기름 유출과 같이 환경 변화 또는 인간 활동을 나타내는 패턴을 식별할 수 있으며, 이러한 요소는 보호 구역과 해양 생태계 전반에 해를 끼칠 수 있습니다. 이 기술은 해양 보호 구역(MPAs)의 건강 상태를 유지하는 능력을 향상시켜 적시에 개입하고 더욱 효과적인 보전 활동을 수행할 수 있게 합니다. 영국에 기반을 둔 비영리 단체인 Ocean Mind는 5년에 걸쳐 Pitcairn 제도 해양 보호구역 내 잠재적인 불법·비보고·비규제(IUU) 어업 위험을 식별하는 데 성공적으로 기여했습니다.

그림 4. 해양 환경을 모니터링하는 컴퓨터 비전입니다.

해양 연구 지원#

AI 기술은 해양 생태계에 대한 이해와 관리를 크게 향상시키는 다양한 기능을 제공하며 해양 연구의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. AI가 해양 연구를 지원할 수 있는 주요 방법은 다음과 같습니다.

• 생물 다양성 평가: AI 기반 이미지 및 사운드 분석은 사진, 동영상, 음향 녹음에서 해양 생물 종을 정확하게 식별할 수 있습니다. 이 기술은 종 개체군을 추적하고 생물 다양성을 평가하는 데 필수적입니다. 또한 AI는 해양 서식지의 상세 지도를 생성하여 생태학적으로 중요한 지역을 강조하고 보전 활동이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

• 예측 모델 향상: AI는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 해양 생태계의 변화를 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 모델은 연구자가 기후 변화와 오염 같은 환경 스트레스 요인의 영향을 예상하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 해양 플라스틱 제거에 주력하는 비영리 단체인 The Ocean Cleanup은 Deeper Insights와 협력하여 해양 생물을 탐지하고 보호하는 첨단 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템에는 해양 생태계를 위한 예측 분석 모델이 포함될 예정입니다.

전반적으로 AI는 데이터 처리 및 관리의 효율성과 효과를 향상시켜 보전 활동에 크게 기여합니다. AI는 생태 데이터를 수집하고 분석하는 작업을 자동화하여 현장 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 이를 통해 보전 관리자는 신속하게 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고, 실시간으로 필요한 조치를 조정하며, 자원을 더욱 효율적으로 배분할 수 있습니다.

해양 산업에서 AI가 차지하는 중요성#

해양 산업에서 AI의 역할을 살펴볼 때는 이점과 과제를 모두 고려해야 합니다. AI는 향상된 모니터링, 데이터 정확도, 지속 가능한 관행을 제공하지만, 높은 비용과 윤리적 우려, 기술 의존성도 수반합니다. 이러한 장단점을 자세히 살펴보며 AI가 해양 부문에 미치는 전반적인 영향을 이해해 보겠습니다.

먼저 주요 이점 몇 가지를 살펴보겠습니다.

향상된 모니터링 및 단속#

• 실시간 추적 및 규정 준수: AI는 당국이 선박의 움직임을 실시간으로 추적하고 규정 준수 여부를 모니터링하는 역량을 향상시킬 수 있으며, 여기에는 불법 어업 활동의 탐지도 포함됩니다.
• 종합적인 데이터 분석: AI는 위성, 드론, 센서에서 얻은 데이터를 사람보다 더 빠르고 높은 정밀도로 분석하여 철저한 환경 감독과 보호를 보장할 수 있습니다.

향상된 데이터 정확도 및 의사 결정#

• 정밀한 데이터 처리: AI는 대규모 데이터 세트를 높은 정밀도로 처리하여 정확한 데이터 수집을 가능하게 하고 오류를 최소화하며, 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 신뢰성 있는 분석을 보장합니다.
• 예측 모델 및 규제 지원: AI는 어류 개체군의 동태와 환경 변화를 분석하여 지속 가능한 어획 한도를 설정하고 효과적인 보전 전략을 수립하는 데 도움이 되는 정확한 추정치를 제공합니다. AI는 환경 추세를 예측할 수 있을 뿐 아니라 어류 개체 수를 정밀하게 집계하여 규제 조치가 확실한 데이터에 기반하도록 합니다. 이러한 이중 기능은 해양 자원을 지속 가능하게 관리하는 역량을 향상시킵니다.
• 선제적 관리: AI가 생성한 인사이트는 인적 오류를 줄이고 선제적인 의사 결정을 지원하여 정확하고 최신인 데이터와 예측 분석에 기반한 적시 개입을 가능하게 합니다.

지속 가능한 관행 촉진#

• 운영 최적화 및 혼획 감소: AI는 어업에 적합한 시간과 위치를 예측하여 어업 운영을 최적화하고 환경 영향을 줄입니다. 이를 통해 혼획을 최소화하고 더욱 표적화된 지속 가능한 어획을 보장할 수 있습니다.
• 친환경 기술 개발: AI는 친환경 방법과 기술의 개발을 지원하여 효율적이고 책임감 있는 어업 관행을 장려합니다. 여기에는 정밀 양식 기술의 개발과 건강한 해양 생태계를 유지하기 위한 서식지 복원 활동의 촉진이 포함됩니다.

이러한 이점은 해양 산업의 지속 가능성과 효과를 향상시키는 AI의 혁신적 잠재력을 보여줍니다. 그러나 AI 기술을 구현하는 데에는 몇 가지 중요한 과제가 있습니다. 과제는 다음과 같습니다.

높은 초기 구현 비용#

• 투자 요건: 해양 산업에 AI 기술을 구현하려면 하드웨어, 소프트웨어, 교육에 상당한 초기 투자가 필요합니다. 초기 비용은 소규모 조직과 개발도상국에 부담이 될 수 있어 광범위한 도입을 제한합니다.
• 인프라 개발: 데이터 수집 시스템, 고속 인터넷, 컴퓨팅 성능과 같은 AI에 필요한 인프라를 구축하면 재정적 부담이 가중됩니다. 특히 외딴 지역이나 저개발 지역에서는 상당한 장벽이 될 수 있습니다.

기술 의존성과 잠재적 장애#

• 신뢰성 문제: 해양 산업이 AI 기술에 의존하면 시스템 장애 또는 오작동과 관련된 위험이 발생합니다. 기술적 결함은 심각한 운영 중단과 재정적 손실로 이어질 수 있습니다.
• 기술 격차: AI 시스템을 구현하고 유지 관리하려면 전문 지식과 기술이 필요합니다. 인력이 AI 기술을 효과적으로 관리하고 활용할 수 있도록 지속적인 교육과 훈련이 필요합니다.
• 적응성: AI 기술의 급속한 발전으로 인해 시스템이 빠르게 구식이 될 수 있습니다. AI 시스템의 관련성과 효과를 유지하려면 지속적인 업데이트와 조정이 필요하며, 이는 어렵고 많은 자원을 요구할 수 있습니다.

윤리 및 개인정보 보호 우려#

• 데이터 개인정보 보호: AI 시스템은 방대한 양의 데이터에 의존하므로 민감한 정보의 개인정보 보호와 보안에 대한 우려가 제기됩니다. 해양 산업에서는 선박 이동, 어업 활동, 환경 모니터링과 관련된 데이터를 수집하고 사용하는 과정에서 데이터 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 개인, 기업, 독점 정보를 보호하려면 데이터 수집 및 사용이 개인정보 보호 법률과 규정을 준수하도록 보장하는 것이 중요합니다. 야생동물 데이터는 공개되어 있을 수 있지만, 선박의 운영 데이터와 특정 어업 관행은 민감할 수 있으므로 신중하게 처리해야 합니다.

이러한 과제는 해양 산업에 AI를 성공적으로 통합하기 위해 신중한 계획과 관리가 필요하다는 점을 보여줍니다. 위험을 완화하면서 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 이러한 문제를 해결하는 것이 중요합니다.

해양 산업에서 AI의 미래#

자율 운항 선박#

가까운 미래에 현실이 될 수 있는 흥미로운 아이디어 중 하나는 AI 기반 자율 운항 선박의 개발입니다. 여기에는 항법, 의사 결정, 운영을 위해 첨단 AI 시스템을 활용하면서 사람의 개입 없이 독립적으로 운항할 수 있는 선박을 개발하는 과정이 포함됩니다. 이러한 선박은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며 환경 영향을 최소화함으로써 해운 및 어업 산업을 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다. 이 프로젝트를 선도하는 기업 중 하나는 Rolls-Royce이며, Ship Intelligence 프로그램을 통해 기술을 발전시키고 있습니다. 또한 미국의 비영리 조직인 ProMare는 IBM과 협력하여 “The Mayflower”라는 독립 선박 프로젝트를 시작했습니다.

그림 5. 자율 운항 “Mayflower” 연구선입니다.

향상된 환경 모니터링#

최첨단 AI 객체 탐지 기술인 YOLO(한 번 보면 바로 탐지하는 방식) 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델의 발전은 해양 환경을 더욱 효과적으로 모니터링하는 데 기여할 수 있습니다. 이러한 발전을 통해 불법 어업과 오염 같은 환경 위협을 적시에 탐지하여 더욱 효과적으로 대응하고 해양 생태계를 보호할 수 있습니다.

결론#

AI는 모니터링, 단속, 데이터 정확도, 지속 가능한 관행을 향상시켜 해양 산업을 변화시켰습니다. 실시간 추적, 예측 분석, YOLOv8과 같은 첨단 모델은 해양 환경에 대한 전례 없는 인사이트와 통제력을 제공했습니다.

그러나 이러한 기술 발전을 받아들이는 동시에 보전 활동과 균형을 이루는 것이 중요합니다. 기술이 해를 끼치지 않으면서 보전을 지원하고 강화하도록 보장하는 것은 해양 자원을 지속 가능하고 효과적으로 관리하고 미래 세대를 위해 바다를 보호하는 데 필수적입니다. AI와 보전 활동 간의 이러한 시너지는 더욱 건강한 해양의 미래를 약속합니다.

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