해양 산업과 보전 노력에서의 AI

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

해양 보존 노력은 초기에는 기본적인 관찰 연구에 초점을 맞추었습니다. 시간이 흐르면서 원격 탐사, 유전자 분석, 생태계 모델링 같은 정교한 방법들을 포함하는 방향으로 발전했습니다. 보존 노력은 단순한 보호 구역 지정에서 벗어나 해양 보호 구역(MPA)의 조성과 핵심 서식지 복원을 포함하는 포괄적인 해양 공간 계획으로 확대되었습니다. 오늘날에는 해양 생물 다양성을 더욱 효과적으로 모니터링하고 보호하기 위해 인공지능(AI)이 활용되고 있습니다.

AI는 남획, 불법 어업, 환경 영향과 같은 문제를 해결함으로써 어업 산업을 재편할 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 AI는 수중 보호 구역 모니터링부터 해양 연구 지원에 이르기까지 해양 보존 노력에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

본 기사에서는 AI가 어업 부문과 해양 보존에 미치는 영향에 초점을 맞춰 해양 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보고, 그에 따른 이점과 과제를 강조합니다.

어업 산업에서의 AI#

기술은 항상 해양 산업에서 중요한 역할을 해왔습니다. 레이더와 같은 선상 장비부터 첨단 항법 시스템 개발에 이르기까지, 해양 분야는 다양한 운영을 개선하고 능률화하기 위해 끊임없이 새로운 기술을 수용해 왔습니다. 이러한 발전에도 불구하고, 이 산업은 여전히 몇 가지 도전에 직면해 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 도움을 줄 수 있을까요?

이 섹션에서는 어업 분야의 몇 가지 과제와 AI 기술이 이를 해결할 수 있는 방법에 대해 다룹니다. 현재 어업 분야는 다음과 같은 여러 문제점에 직면해 있습니다.

혼획#

혼획은 목표로 하지 않는 어종이 의도치 않게 잡히는 것으로, 생태계에 유해하며 낭비적입니다. 혼획 보고서에 따르면 전 세계 혼획량은 세계 어획량의 40%에 달할 수 있으며, 이는 연간 630억 파운드에 이릅니다. 이처럼 막대한 양의 혼획은 비목표 어종의 죽음을 초래하여 해양 생태계를 교란하고 자원을 낭비하게 됩니다.

예를 들어 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 활용하면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 모델을 어구에 설치된 카메라와 통합하면 실시간으로 목표 어종과 비목표 어종을 식별하고 구분할 수 있습니다. 이 기술은 객체 검출 및 분할 등의 작업에 학습되어 어부에게 즉각적인 피드백을 제공하므로, 혼획을 줄이기 위해 어법을 수정할 수 있도록 지원합니다.

그림 1. 다양한 해양 생물을 식별하는 Ultralytics YOLOv8 모델.

자원 평가 및 관리#

어족 자원의 정확한 평가는 효과적인 어업 관리에 필수적이지만, 기존 방식은 종종 느리고 부정확합니다. AI 모델은 수중 드론, 소나, 원격 감지와 같은 출처의 대규모 데이터 세트를 처리하여 어류 개체 수에 대한 정확한 추정치를 제공할 수 있습니다. 이는 적절한 어획 한도를 설정하고 자원을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

YOLOv8과 같은 모델이 어족 자원 평가 및 관리를 도울 수 있는 또 다른 예시는 실시간으로 물고기 개체군을 추적하고 세는 것입니다. 이 모델들은 수중 영상을 분석하여 다양한 어종을 정확하게 식별하고 개체 수를 집계함으로써 어족 자원 관리를 위한 핵심 데이터를 제공합니다.

그림 2. 어류를 추적하고 집계하는 YOLOv8.

플라스틱 오염#

바다의 플라스틱 오염은 해양 생물에 영향을 미치는 주요 문제 중 하나로, 산호초나 해초 군락 같은 서식지에 심각한 피해를 입히고 해양 동물에게 해를 끼칩니다. 해양 보존 자선단체인 Surfers Against Sewage의 보고서에 따르면, 매년 무려 1,200만 톤의 플라스틱이 바다로 버려지고 있습니다.

AI는 바다의 플라스틱 물체를 높은 정밀도로 신속하게 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 보다 효과적으로 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Fig 3. 컴퓨터 비전이 플라스틱 오염을 감지하는 모습.

AI와 해양 보존#

해양 보존은 해양 생태계와 해양 생물의 보호 및 보전을 의미합니다. 여기에는 해양 연구부터 서식지 복원, 오염 통제, 종 보호에 이르기까지 다양한 측면과 역할이 포함됩니다. 어업 산업에서 AI의 역할에 대해 언급했으니, 이제 AI가 해양 보존에 어떻게 크게 기여할 수 있는지 살펴보겠습니다.

수중 보호 구역 모니터링#

AI 기술은 수중 보호 구역을 모니터링하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI 기반의 자동화 시스템을 통해 해양 보존가들은 그 어느 때보다 효율적이고 정확하게 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 첨단 도구를 통해 우리는 센서 및 위성과 같은 원격 소스의 데이터를 놀라운 속도로 처리하며 고해상도로 방대한 바다 공간을 모니터링할 수 있습니다.

예를 들어, AI는 위성 이미지와 센서 데이터를 신속하게 분석하여 이러한 보호 구역과 해양 생태계 전반에 해를 끼칠 수 있는 불법 조업이나 기름 유출 같은 환경 변화 또는 인간 활동의 징후를 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 기술은 해양 보호 구역(MPA)의 건강을 유지하는 능력을 향상시켜 적시의 개입과 더 효과적인 보존 노력을 가능하게 합니다. 영국에 본사를 둔 비영리 단체인 Ocean Mind는 5년에 걸쳐 핏케언 제도 해양 보호 구역 내에서 잠재적인 불법, 비보고, 비규제(IUU) 어업 위험을 식별하는 데 성공적으로 기여했습니다.

Fig 4. 해양 환경을 모니터링하는 컴퓨터 비전.

해양 연구 지원#

AI 기술은 해양 연구의 핵심 도구가 되고 있으며, 해양 생태계에 대한 이해와 관리를 크게 향상시키는 다양한 기능을 제공합니다. AI가 해양 연구를 지원할 수 있는 주요 방법은 다음과 같습니다.

• 생물 다양성 평가: AI 기반 이미지 및 사운드 분석은 사진, 비디오 및 음향 녹음을 통해 해양 생물을 정확하게 식별할 수 있습니다. 이 기술은 종 개체군을 추적하고 생물 다양성을 평가하는 데 필수적입니다. 또한 AI는 해양 서식지의 상세한 지도를 생성하여 생태학적으로 중요한 지역을 강조하고 보존 노력이 필요한 지역을 식별할 수 있습니다.

• 예측 모델 강화: AI는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 해양 생태계의 변화를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 모델은 연구자들이 기후 변화 및 오염과 같은 환경 스트레스 요인의 영향을 예상하고 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 해양 플라스틱 제거에 주력하는 비영리 단체인 The Ocean Cleanup은 Deeper Insights와 협력하여 해양 생물을 감지하고 보호하기 위한 고급 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템에는 해양 생태계를 위한 예측 분석 모델이 포함될 것으로 기대됩니다.

전반적으로 AI는 데이터 처리 및 관리의 효율성과 효과를 개선함으로써 보존 노력에 크게 기여합니다. 생태 데이터의 수집과 분석을 자동화함으로써 AI는 현장 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 시간을 단축합니다. 이를 통해 보존 관리자는 정보에 입각한 결정을 신속하게 내리고, 실시간으로 필요한 조치를 조정하며, 자원을 보다 효과적으로 배분할 수 있습니다.

해양 산업에서 AI의 비중#

해양 산업에서 AI의 역할을 탐구함에 따라, 그 이점과 과제를 모두 고려하는 것이 중요합니다. AI는 향상된 모니터링, 데이터 정확성, 지속 가능한 관행을 제공하지만, 높은 비용, 윤리적 우려, 기술에 대한 의존성도 수반합니다. AI가 해양 부문에 미치는 전체적인 영향을 이해하기 위해 이러한 장단점을 깊이 파고들어 보겠습니다.

주요 이점부터 시작해 보겠습니다.

모니터링 및 집행 강화#

• 실시간 추적 및 규정 준수: AI는 당국이 실시간으로 선박 움직임을 추적하고 불법 어업 활동 탐지를 포함하여 규정 준수 여부를 모니터링하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 포괄적인 데이터 분석: AI는 위성, 드론, 센서의 데이터를 인간보다 더 빠르고 높은 정밀도로 분석하여 철저한 환경 감독과 보호를 보장합니다.

데이터 정확성 및 의사 결정 개선#

• 정밀 데이터 처리: AI는 대규모 데이터 세트를 높은 정밀도로 처리하여 정확한 데이터 수집을 가능하게 하고 오류를 최소화하며, 정보에 입각한 결정을 위한 신뢰할 수 있는 분석을 보장합니다.
• 예측 모델 및 규제 지원: AI는 어류 개체 수 역학 및 환경 변화를 분석하여 지속 가능한 어획 한도를 설정하고 효과적인 보존 전략을 개발하는 데 도움이 되는 정확한 추정치를 제공합니다. AI는 환경 추세를 예측할 뿐만 아니라 어류 개체 수를 정확하게 계산하여 규제 조치가 탄탄한 데이터에 기반하도록 합니다. 이러한 이중 기능은 해양 자원을 지속 가능하게 관리하는 능력을 향상시킵니다.
• 선제적 관리: AI가 생성한 인사이트는 인적 오류를 줄이고 선제적 의사 결정을 지원하여, 정확하고 최신 데이터와 예측 분석을 기반으로 적시에 개입할 수 있게 합니다.

지속 가능한 관행의 증진#

• 운영 최적화 및 혼획 감소: AI는 어업을 위한 최적의 시간과 위치를 예측하여 환경 영향을 줄이도록 어업 운영을 최적화함으로써 혼획을 최소화하고 보다 표적화되고 지속 가능한 수확을 보장합니다.
• 친환경 기술 개발: AI는 친환경적인 방식과 기술 개발을 지원하여 효율적이고 책임 있는 어업 관행을 장려합니다. 여기에는 정밀 양식 기술 개발과 건강한 해양 생태계를 유지하기 위한 서식지 복원 노력 촉진이 포함됩니다.

이러한 이점들은 해양 산업의 지속 가능성과 효과를 높이는 데 있어 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. 그러나 AI 기술 구현은 몇 가지 중요한 과제를 제시합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

높은 초기 구현 비용#

• 투자 요건: 해양 산업에서 AI 기술을 구현하려면 하드웨어, 소프트웨어 및 교육에 상당한 초기 투자가 필요합니다. 초기 비용은 소규모 조직과 개발도상국에 제한적일 수 있어 광범위한 채택을 제한합니다.
• 인프라 개발: 데이터 수집 시스템, 고속 인터넷, 컴퓨팅 파워와 같은 AI에 필요한 인프라를 구축하는 것은 재정적 부담을 가중시킵니다. 이는 특히 원격지나 저개발 지역에서 중요한 장벽이 될 수 있습니다.

기술에 대한 의존성 및 잠재적 실패#

• 신뢰성 문제: 해양 산업의 AI 기술 의존은 시스템 실패 또는 오작동과 관련된 위험을 초래합니다. 기술적 결함은 심각한 운영 중단과 재정적 손실로 이어질 수 있습니다.
• 기술 격차: AI 시스템을 구현하고 유지 관리하려면 전문적인 지식과 기술이 필요합니다. 인력이 AI 기술을 효과적으로 관리하고 활용할 수 있도록 지속적인 교육과 훈련이 필요합니다.
• 적응성: AI 기술의 급속한 발전은 시스템이 빠르게 구식이 될 수 있음을 의미합니다. AI 시스템을 관련성 있고 효과적으로 유지하려면 지속적인 업데이트와 적응이 필요하며, 이는 어렵고 자원 집약적일 수 있습니다.

윤리적 및 개인 정보 보호 우려#

• 데이터 개인 정보 보호: AI 시스템은 방대한 데이터에 의존하므로 민감한 정보의 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 제기됩니다. 해양 산업에서 데이터 개인 정보 보호 문제는 선박 움직임, 어업 활동, 환경 모니터링과 관련된 데이터 수집 및 사용에서 발생할 수 있습니다. 데이터 수집 및 사용이 개인 정보 보호 법률 및 규정을 준수하도록 보장하는 것은 개인, 기업 및 독점 정보를 보호하는 데 중요합니다. 야생 동물 데이터는 공개될 수 있지만, 선박의 운영 데이터와 특정 어업 방식은 민감할 수 있으며 세심한 처리가 필요합니다.

이러한 과제들은 해양 산업에서 AI의 성공적인 통합을 보장하기 위해 세심한 계획과 관리가 필요함을 강조합니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 위험을 완화하면서 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요합니다.

해양 산업에서 AI의 미래#

자율 운항 선박#

가까운 미래에 현실화될 수 있는 흥미로운 아이디어는 AI 기반 자율 운항 선박의 개발입니다. 이는 항법, 의사결정 및 작업을 위해 고급 AI 시스템을 활용하여 인간의 개입 없이 독립적으로 작동할 수 있는 선박의 개발을 포함합니다. 이들은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며 환경에 미치는 영향을 최소화함으로써 해운 및 어업 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이 프로젝트의 선도 기업 중 하나는 Ship Intelligence program을 통해 기술을 발전시키고 있는 Rolls-Royce입니다. 또한 미국의 비영리 단체인 ProMare는 IBM과 협력하여 "The Mayflower"라는 독립적인 선박 프로젝트를 시작했습니다.

Fig 5. 자율 운항 “메이플라워” 연구선.

향상된 환경 모니터링#

최첨단 AI 객체 검출 기술인 YOLO(You Only Look Once) 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델의 발전은 해양 환경의 더 나은 모니터링으로 이어질 수 있습니다. 이러한 발전은 불법 조업 및 오염과 같은 환경 위협을 적시에 감지할 수 있게 하여, 보다 효과적인 대응과 해양 생태계 보호를 가능하게 합니다.

결론#

AI는 모니터링, 집행, 데이터 정확성 및 지속 가능한 관행을 향상시킴으로써 해양 산업을 변화시켰습니다. 실시간 추적, 예측 분석, YOLOv8과 같은 고급 모델과 같은 기술은 우리에게 해양 환경에 대한 전례 없는 인사이트와 통제력을 제공했습니다.

그러나 이러한 기술적 발전을 수용하면서 이를 보존 노력과 균형을 맞추는 것이 필수적입니다. 기술이 해를 끼치지 않으면서 보존을 지원하고 강화하도록 보장하는 것은 해양 자원을 지속 가능하고 효과적으로 관리하여 미래 세대를 위해 바다를 보호하는 데 중요합니다. AI와 보존 사이의 이러한 시너지는 더 건강한 해양 미래를 약속합니다.

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