AI 기반 스마트 어업 관리시스템 현황과 미래
AI 기반 스마트 어업 관리시스템 현황과 미래
  • 이경훈 전남대 해양생산관리학과 교수
  • 승인 2023.01.03 13:54
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이경훈 전남대 해양생산관리학과 교수
이경훈 전남대 해양생산관리학과 교수

우리나라 연근해 어업생산량 현황과 관리정책의 패러다임 전환

우리나라 연근해 수산자원은 과도한 어획노력 투입, 기후변화에 따른 어장환경 변화 등으로 인해 연근해어업 생산량은 1986년 173만 톤을 정점으로 감소하여 2017년에는 93만 톤으로 2016년도에 이어 2년째 100만 톤 이하로 1980년대 말부터 지속적으로 감소하는 추세에 있다.

따라서 최근 대내외 환경변화에 따른 국가 수산자원관리 정책의 패러다임은 양적인 수산자원관리에서 생태계 기반의 통합적인 수산자원관리정책으로 변화하고 있으며, 기존 어업 정책은 어구·어법, 조업구역 등 어획노력량 규제(Input-control)에 치중되어 있었으나, 해상에서의 단속에 한계가 있어 이러한 어획노력량 규제 중심의 정책은 어획노력량 규제의 한계를 극복하기 위해 선진국에서는 어획량에 대한 규제(Output-control)를 도입하여 시행하고 있으며, 우리나라에서도 대표적인 어획량 규제인 TAC(총허용어획량) 제도를 도입하여 시행하고 있다.

향후 어획노력량 규제는 점차 완화하고 TAC 중심으로 어업정책의 패러다임을 전환하도록 정책방향을 설정하였으며, 이를 위해 수산자원량 중심의 목표와 계획을 설정하고, 첨단 과학기술 도입을 통한 수산자원 조사체계 개편과 TAC 중심의 수산자원관리 정책방향의 도입이 필요한 실정이다.

우리나라 수산물 어획량의 연도별 추세
우리나라 수산물 어획량의 연도별 추세

주요 어업관리체계 효율화를 위한 신 기술 도입 확대

수산업법 등 관련 법령에 따라 조업실적과 조업위치 등에 대한 보고의무를 규정하고 있다. 그러나 조업실적 보고는 서면을 원칙으로 하고 있으나 무선 통신을 통한 구두 보고로 서면보고를 대체할 수 있어 대부분의 조업실적 보고가 구두 보고에 의존하여 자료의 신뢰도에 대한 의문이 존재한다. 또, TAC 대상업종은 주요 양륙항에 대한 육상 옵서버 제도를 운영하고 있으나 위판실적자료가 상자단위로 기록되고 옵서버 개인 간의 숙련도에 따른 자료의 신뢰도 문제가 발생하고 있다. 또한, FAO, IPOA, IUU 등 국제적 어업관리 규범에서는 어획실적 보고를 어업관리의 기본적 관리사항을 규정하고 부수어획 근절의 기초정보로 활용하고 있으나, 어구사용량 파악과 부수어획과 관련해서는 실태 파악도 못하고 있는 실정이다.

따라서 미국, EU 등 주요 어업선진국에서는 기존 해상・육상・항공감시와 옵서버 프로그램과 더불어 전자어획보고시스템과 전자조업모니터링시스템을 도입하고 있는데, 특히 (미) NOAA는 1990년대 이후 지속적인 전자어획보고・전자조업모니터링시스템 기술 개발을 추진하고 어선과 어종별 최적화하여 현장에 시범 적용을 수행하고 있으며, 인공지능(AI), 빅데이터 등 4차 산업혁명기술의 급속한 발전과 국가차원의 지원에 힘입어 수산자원관리 분야에서도 빠르게 진행되고 있다.

전자조업모니터링 시범 및 통합프로그램 운영 지역
전자조업모니터링 시범 및 통합프로그램 운영 지역

스마트어업관리시스템 기술 개발 현황과 미래

우리나라의 지속 가능한 어업을 위하여 해양수산부에서는 4차 산업기술을 접목해 선진어업체계를 구축하는 스마트어업관리시스템 기술 개발 과제를 선정하였는데, 이 과제는 2021년부터 3년 동안 300척의 어선과 120곳의 위판장을 대상으로 조업과정에서 어획되는 대상어류의 인식, 조업량 추정, 혼획·투기에서 발생하는 조업환경 모니터링 등의 다양한 부분에 있어서 선진어업모니터링 체계를 구축하는 기술을 개발하는 사업이다. 기존 CCTV만으로는 다양한 조업정보를 수집하고 분석하는데 한계가 있으므로, 최첨단 기능의 영상기반을 이용하여 조업정보를 통합하고 인공지능 기반으로 조업상황을 분석하는 기술을 개발하여 어업관리센터(가칭)에 효과적으로 조업관련 데이터를 전송하기 위한 기술을 적용할 예정이다.

어업인의 입장에서는 생계와 연관된 문제라 개발된 기술이 우수하더라고 기술과 현실에 거리가 있으면 어업현장에 적용하기가 힘든 것이 현실이며, 어업인의 협조 없이는 정부에서 원하는 스마트어업관리체계가 운영될 수 없다. 따라서 이 과제가 현장에 적용하기 위한 실증화 연구는 관련 전문가, 개발자, 어업인이 연구단계의 시작부터 참여하는 리빙랩을 구성하여 각 분야의 전문가와 어업인의 의견을 수렴하여 최대한 효과적인 실증사업을 추진하는 연구성과를 도출할 수 있도록 추진할 예정이다. 또한, 정확한 어업생산 통계적 자료를 확보하여 수산물의 생산과 유통 및 판매에 이르는 수산이력제를 구축하고. 위판장의 어획량을 수집하고 관리하는 육상옵서버의 업무를 과학적으로 체계화하고 필요에 따라 효율적인 인원을 배치하는 기대효과도 클 것으로 예상된다. 향후 우리나라의 우수한 IT 기술과 고급인력을 활용하여 아시아를 포함한 수산관련 국가를 대상으로 체계적인 시스템의 공급도 기대된다. 

스마트어업관리시스템의 어선용 AI 옵저버 개발 개요
스마트어업관리시스템의 어선용 AI 옵저버 개발 개요
스마트어업관리시스템의 육상용 AI 옵저버 개발 개요
스마트어업관리시스템의 육상용 AI 옵저버 개발 개요

 


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