AI·카메라·DNA로 유럽 수산업 데이터 정밀화

ㅇ 제한적인 현장 조사로 어획 정보 파악에 한계

- 기존 어업 모니터링은 조사원이 어선에 직접 탑승하는 방식으로, 인력·시간 부담으로 인해 전체 조업 활동의 일부만 조사하는 데 그침

- 이러한 데이터 부족은 규제기관의 예방적 어획쿼터 축소와 현장 인식 간 차이를 키워 어민과 연구자 간 불신으로 이어질 수 있음

- 여기에 폐기되거나 신고되지 않은 어획물까지 더해져 실제 어획 현황을 정확히 파악하기 어려운 상황임

ㅇ AI로 어종과 어획량 자동 식별

- 이에 유럽 연구진은 2024년부터 OptiFish 프로젝트 (link)를 통해 기존 어업 모니터링의 한계를 보완하는 디지털 기술을 개발 중임

- 8개국 연구진은 AI·컴퓨터 비전·전자 모니터링·유전자 분석·로봇 기술을 결합한 유럽 어업 통합 디지털 모니터링 체계 구축을 추진함

- EU의 어업 통제 강화에 따라 전자 보고가 의무화됐으며, 2028년 소형 어선 위치추적 확대와 2029년 가공 수산물의 디지털 추적성 요건 도입이 예정돼 관련 기술의 중요성이 커지고 있음

ㅇ 디지털 보고만으로는 데이터 부족 해결 어려워

- OptiFish는 어종별 어획 위치·규모를 정밀하게 파악하기 위해 AI와 카메라를 활용한 자동 어종·개체 식별 기술을 개발 중임

- 연구진은 대규모 어류 이미지 데이터셋을 구축해 AI 학습에 활용하고, 다른 연구자도 자체 모델 개발에 사용할 수 있도록 지원함

- 현재 다양한 어선과 선별시설에서 기술을 실증 중이며, DTU Aqua는 외형이 유사한 6개 어종의 개별 물고기를 90.43% 정확도로 추적·식별하는 데 성공함

- 또한 겹쳐 있는 물고기를 분리하는 로봇팔을 개발해 카메라 촬영 품질과 AI 식별 정확도를 높이고 있음

ㅇ 해수 속 DNA로 어떤 어종이 있는지 파악

- OptiFish는 카메라로 확인하기 어려운 수중 생태계까지 파악하기 위해 해수·어망에서 환경 DNA(eDNA)를 수집해 어종 분포와 수산자원 생물량을 분석함

- 여기에 GPS·해류·연료 소비량 등의 데이터를 결합해 조업 위치와 해양환경에 대한 정보도 함께 수집함

- 연구진은 현장조사의 정확성, AI 카메라의 지속적 모니터링, eDNA의 어종 탐지 등 각 기술의 장점을 결합해 어업활동과 해양생태계를 종합적으로 파악하고자 함

- 현재 북해·지중해·흑해 등 서로 다른 어업 환경을 대표하는 5개 실증 지역에서 통합 모니터링 시스템을 시험·고도화하고 있음

ㅇ 어민의 비용 절감부터 수산물 추적성까지 지원

- 정확한 수산자원·어획 데이터는 어민의 효율적인 조업지역·방식 선택을 지원해 연료비와 탄소배출, 취약 수산자원의 과도한 포획을 줄이는 데 기여함

- 디지털 모니터링을 통한 어획 기록 자동화로 어민의 행정부담을 줄이고 관련 규정 준수를 지원함

ㅇ 통합 수산업 데이터 플랫폼 구축 추진

- OptiFish는 프로젝트 종료 이후에도 지속적으로 활용할 수 있는 디지털 어업 관리 기반 구축을 목표로 함

- 이를 위해 어업 데이터 통합 플랫폼과 어획량·폐기량·연료비·쿼터 현황을 실시간으로 제공하는 어민 지원 도구를 개발함

- 또한 AI 기반 모니터링을 공식 어업 관리 체계에 적용할 수 있는 모델을 마련해 디지털 기술의 제도적 활용을 추진함

Source: Horizon