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해양 산업 및 보존 노력의 AI

Mostafa Ibrahim

6분 소요

2024년 7월 17일

실시간 모니터링, 데이터 정확성 및 지속 가능한 관행을 통해 AI가 해양 보존을 어떻게 변화시킬 수 있는지 알아보세요.

해양 산업은 국제 무역을 촉진하고 상업 어업을 통해 식량 안보를 제공하며 전 세계 수백만 개의 일자리를 지원하는 글로벌 경제의 초석입니다. 시간이 지남에 따라 이 산업은 효율성과 지속 가능성을 향상시키기 위해 첨단 기술을 통합하면서 크게 발전했습니다.

해양 보존 노력은 초기에는 기본적인 관찰 연구에 집중되었습니다. 시간이 지남에 따라 원격 감지, 유전자 분석생태계 모델링과 같은 정교한 방법을 포함하도록 발전했습니다. 보존 노력은 단순한 보호 구역에서 포괄적인 해양 공간 계획으로 확장되어 해양 보호 구역(MPA) 생성 및 중요한 서식지 복원을 포함합니다. 오늘날 인공 지능(AI)은 해양 생물 다양성을 더욱 효과적으로 모니터링하고 보호하는 데 사용되고 있습니다.

AI는 남획, 불법 어업 및 환경 영향과 같은 문제를 해결하여 어업 산업을 재편할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 AI는 수중 보호 구역 모니터링에서 해양 연구 지원에 이르기까지 해양 보존 노력에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 

이 기사에서는 AI가 어업 부문과 해양 보존에 미치는 영향에 초점을 맞춰 해양 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보고 관련된 이점과 과제를 모두 강조합니다.

어업 산업의 AI

기술은 항상 해양 산업에서 중요한 역할을 해왔습니다. 레이더와 같은 선상 장비에서 고급 항해 시스템 개발에 이르기까지 해양 세계는 다양한 운영을 개선하고 간소화하기 위해 새로운 기술을 지속적으로 수용해 왔습니다. 이러한 발전에도 불구하고 업계는 여전히 여러 가지 문제에 직면해 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

이 섹션에서는 어업 산업의 몇 가지 문제와 AI 기술이 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 다룰 것입니다. 현재 어업 산업은 다음과 같은 많은 문제에 직면해 있습니다.

혼획

혼획은 의도하지 않게 비대상 종을 포획하는 것으로, 생태계에 해롭고 낭비적일 수 있습니다. 혼획 보고서에 따르면 전 세계 혼획량은 전 세계 어획량의 40%에 달하며 연간 총 630억 파운드에 달할 수 있습니다. 이 엄청난 양의 혼획은 많은 비대상 종의 죽음으로 이어져 해양 생태계를 파괴하고 자원을 낭비할 수 있습니다.

예를 들어 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 모델을 어구에 장착된 카메라에 통합하면 실시간으로 대상 종과 비대상 종을 식별하고 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 어부에게 즉각적인 피드백을 제공하기 위해 객체 감지분할과 같은 작업에 대해 훈련될 수 있으므로 혼획을 줄이기 위해 방법을 수정할 수 있습니다.

그림 1. 다양한 해양 종을 식별하는 Ultralytics YOLOv8 모델.

어족 자원 평가 및 관리

효과적인 어업 관리를 위해서는 어족 자원에 대한 정확한 평가가 필수적이지만 기존 방법은 종종 느리고 부정확합니다. AI 모델은 수중 드론, 소나 및 원격 감지와 같은 소스의 대규모 데이터 세트를 처리하여 어류 개체수에 대한 정확한 추정치를 제공할 수 있습니다. 이는 적절한 어획량 제한을 설정하고 어족 자원을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

YOLOv8과 같은 모델이 어족 자원 평가 및 관리에 도움이 될 수 있는 또 다른 예는 어류 개체수를 실시간으로 추적하고 계산하는 것입니다. 수중 영상을 분석하여 이러한 모델은 다양한 종을 정확하게 식별하고 수를 집계하여 어족 자원 관리에 중요한 데이터를 제공할 수 있습니다.

Fig 2. YOLOv8을 이용한 물고기 추적 및 개수 세기.

플라스틱 오염

해양 플라스틱 오염은 해양 생물에 영향을 미치는 주요 문제 중 하나이며, 산호초 및 해초지와 같은 서식지에 심각한 손상을 입히고 해양 동물에게 해를 끼치고 있습니다. 해양 보존 자선 단체인 Surfers Against Sewage보고서에 따르면 매년 무려 1,200만 톤의 플라스틱이 바다에 버려지고 있습니다. 

AI는 해양에서 플라스틱 물체를 높은 정확도로 신속하게 식별하여 적시에 정화 작업을 수행함으로써 이 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 환경 영향을 완화하고 해양 생태계를 보다 효과적으로 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Fig 3. 컴퓨터 비전으로 플라스틱 오염 감지.

AI와 해양 보존

해양 보존은 해양 생태계와 해양 생물을 보호하고 보존하는 것을 의미합니다. 여기에는 해양 연구에서 서식지 복원, 오염 통제, 종 보호에 이르기까지 다양한 측면과 역할이 포함됩니다. 어업 산업에서 AI의 역할에 대해 언급했으니, AI가 해양 보존에 어떻게 크게 기여할 수 있는지 살펴보겠습니다.

수중 보호 구역 모니터링

AI 기술은 수중 보호 구역을 모니터링하는 방식을 혁신하고 있습니다. AI 기반 자동화 시스템의 도움으로 해양 보존론자들은 이전보다 더 효율적이고 정확하게 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 고급 도구를 통해 광대한 해양 공간을 고해상도로 모니터링하고 센서 및 위성과 같은 원격 소스의 데이터를 엄청난 속도로 처리할 수 있습니다. 

예를 들어, AI는 위성 이미지와 센서 데이터를 신속하게 분석하여 불법 어업 또는 기름 유출과 같이 이러한 보호 구역과 전체 해양 생태계에 해를 끼칠 수 있는 환경 변화 또는 인간 활동을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 기술은 해양 보호 구역(MPA)의 건강을 유지하는 능력을 향상시켜 시기적절한 개입과 보다 효과적인 보존 노력을 가능하게 합니다. 영국에 기반을 둔 비영리 단체인 Ocean Mind는 5년 동안 핏케언 섬 해양 보호 구역 내에서 잠재적인 불법, 비보고, 비규제(IUU) 어업 위험을 성공적으로 식별하는 데 도움을 주었습니다.

Fig 4. 컴퓨터 비전으로 해양 환경 모니터링.

해양 연구 지원

AI 기술은 해양 연구에서 중요한 도구가 되어 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 녹음에서 해양 종을 정확하게 식별할 수 있습니다. 이 기술은 종 개체수를 추적하고 생물 다양성을 평가하는 데 필수적입니다. AI는 또한 생태학적으로 중요한 지역을 강조 표시하고 보존 노력이 필요한 지역을 식별하여 해양 서식지의 상세한 지도를 생성할 수 있습니다.
  • 예측 모델 개선: AI는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 해양 생태계의 변화를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 모델은 연구자들이 기후 변화 및 오염과 같은 환경적 스트레스 요인의 영향을 예측하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 해양 플라스틱 제거에 주력하는 비영리 단체인 The Ocean Cleanup은 Deeper Insights와 협력하여 해양 생물을 탐지하고 보호하기 위한 고급 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템에는 해양 생태계에 대한 예측 분석 모델이 포함될 것으로 예상됩니다.

전반적으로 AI는 데이터 처리 및 관리의 효율성과 효과성을 향상시켜 보존 노력을 크게 향상시키는 데 기여합니다. AI는 생태 데이터의 수집 및 분석을 자동화하여 현장 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 이를 통해 보존 관리자는 정보에 입각한 결정을 신속하게 내리고, 필요한 조치를 실시간으로 조정하고, 리소스를 더 잘 할당할 수 있습니다.

해양 산업에서 AI의 중요성

해양 산업에서 AI의 역할을 탐구할 때 이점과 과제를 모두 고려하는 것이 중요합니다. AI는 향상된 모니터링, 데이터 정확성 및 지속 가능한 관행을 제공하지만 높은 비용, 윤리적 문제 및 기술 의존도도 함께 따릅니다. 해양 부문에 대한 AI의 완전한 영향을 이해하기 위해 이러한 장단점을 자세히 살펴보겠습니다.

몇 가지 주요 이점부터 시작하겠습니다.

향상된 모니터링 및 단속

  • 실시간 추적 및 규정 준수: AI는 당국의 선박 이동을 실시간으로 추적하고 불법 어업 활동 감지를 포함하여 규정 준수를 모니터링하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
  • 포괄적인 데이터 분석: AI는 위성, 드론 및 센서의 데이터를 인간보다 더 빠르고 정확하게 분석하여 철저한 환경 감독 및 보호를 보장합니다.

향상된 데이터 정확성 및 의사 결정

  • 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 개체수 역학 및 환경 변화를 분석하여 지속 가능한 어획량 한도를 설정하고 효과적인 보존 전략을 개발하는 데 도움이 되는 정확한 추정치를 제공할 수 있습니다. AI는 환경 추세를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 어류 개체수의 정확한 수를 제공하여 규제 조치가 확실한 데이터를 기반으로 하도록 보장합니다. 이러한 이중 기능은 해양 자원을 지속 가능하게 관리하는 능력을 향상시킵니다.
  • 사전 예방적 관리: AI 기반의 통찰력은 인적 오류를 줄이고 사전 예방적 의사 결정을 지원하여 정확하고 최신 데이터와 예측 분석을 기반으로 시기적절한 개입을 가능하게 합니다.

지속 가능한 관행 장려

  • 운영 최적화 및 혼획 감소: AI는 어업에 가장 적합한 시기와 장소를 예측하여 어업 운영을 최적화함으로써 환경에 미치는 영향을 줄이고, 혼획을 최소화하며, 보다 표적화되고 지속 가능한 어획을 보장합니다.
  • 친환경 기술 개발: AI는 효율적이고 책임감 있는 어업 관행을 장려하면서 친환경적인 방법과 기술 개발을 지원합니다. 여기에는 정밀 양식 기술 개발과 건강한 해양 생태계를 유지하기 위한 서식지 복원 노력 장려가 포함됩니다.

이러한 이점은 해양 산업의 지속 가능성과 효율성을 향상시키는 데 있어 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. 그러나 AI 기술 구현에는 몇 가지 중요한 과제가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

높은 초기 구현 비용

  • 투자 요구 사항: 해양 산업에 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 성능과 같이 AI에 필요한 인프라를 구축하면 재정적 부담이 가중됩니다. 이는 특히 외딴 지역이나 개발이 덜 된 지역에서 상당한 장벽이 될 수 있습니다.

기술 의존성 및 잠재적 오류

  • 안정성 문제: 해양 산업의 AI 기술에 대한 의존도는 시스템 오류 또는 오작동과 관련된 위험을 야기합니다. 기술적 결함은 심각한 운영 중단과 재정적 손실로 이어질 수 있습니다.
  • 기술 격차: AI 시스템의 구현 및 유지 관리에는 전문적인 지식과 기술이 필요합니다. 인력이 AI 기술을 효과적으로 관리하고 활용할 수 있도록 지속적인 교육과 훈련이 필요합니다.
  • 적응성: AI 기술의 빠른 발전은 시스템이 빠르게 구식이 될 수 있음을 의미합니다. AI 시스템을 관련성 있고 효과적으로 유지하려면 지속적인 업데이트와 적응이 필요하며, 이는 어렵고 리소스 집약적일 수 있습니다.

윤리 및 개인 정보 보호 문제

  • 데이터 개인 정보 보호: AI 시스템은 방대한 양의 데이터에 의존하므로 민감한 정보의 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 제기됩니다. 해양 산업에서 데이터 개인 정보 보호 문제는 선박 이동, 어업 활동 및 환경 모니터링과 관련된 데이터 수집 및 사용에서 발생할 수 있습니다. 데이터 수집 및 사용이 개인 정보 보호법 및 규정을 준수하는지 확인하는 것은 개인, 회사 및 독점 정보를 보호하는 데 매우 중요합니다. 야생 동물 데이터는 공개될 수 있지만 선박의 운영 데이터와 특정 어업 관행은 민감할 수 있으므로 신중하게 처리해야 합니다.

이러한 과제는 해양 산업에서 AI의 성공적인 통합을 보장하기 위한 신중한 계획 및 관리의 필요성을 강조합니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 위험을 완화하면서 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 매우 중요합니다.

해양 산업에서 AI의 미래

자율 운항 선박

가까운 미래에 현실이 될 수 있는 흥미로운 아이디어는 AI 기반 자율 운항 선박의 개발입니다. 여기에는 항해, 의사 결정 및 운영을 위해 고급 AI 시스템을 활용하여 사람의 개입 없이 독립적으로 작동할 수 있는 선박 개발이 포함됩니다. 이는 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며 환경에 미치는 영향을 최소화하여 해운 및 어업 산업을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 이 프로젝트의 선두 기업 중 하나는 Rolls-Royce이며, Ship Intelligence 프로그램을 통해 기술을 발전시키고 있습니다. 또한 미국의 비영리 단체인 ProMare는 IBM과 협력하여 "The Mayflower"라는 독립적인 선박 프로젝트를 시작했습니다.

그림 5. 자율 운항 “Mayflower” 연구선.

향상된 환경 모니터링

최첨단 AI 객체 감지 기술인 YOLO (You Only Look Once) 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델의 발전은 해양 환경에 대한 더 나은 모니터링으로 이어질 수 있습니다. 이러한 발전은 불법 어업 및 오염과 같은 환경 위협을 적시에 감지하여 보다 효과적인 대응과 해양 생태계 보호를 가능하게 할 것입니다.

결론

AI는 모니터링, 시행, 데이터 정확성 및 지속 가능한 관행을 향상시켜 해양 산업을 변화시켰습니다. 실시간 추적, 예측 분석 및 YOLOv8과 같은 고급 모델과 같은 기술은 해양 환경에 대한 전례 없는 통찰력과 제어력을 제공했습니다. 

그러나 이러한 기술 발전을 수용하는 동시에 보존 노력과 균형을 이루는 것이 필수적입니다. 기술이 해양 자원의 지속 가능하고 효과적인 관리를 위해 해를 끼치지 않고 보존을 지원하고 향상시키도록 보장하는 것이 중요하며, 이는 미래 세대를 위해 바다를 보호합니다. AI와 보존 간의 이러한 시너지 효과는 더 건강한 해양 미래를 약속합니다.

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