전기전자/정보통신

Nikkei Computer_2017.12.21. 포커스 (p54~57)

X-TECH
수산업은 IT 미답의 '블루오션'
IT 활용으로 새로운 성장산업으로

어획량의 감소, 어업 종사자의 고령화와 후계자 부족, 기후 변동에 의한 어장의 변화. 다양한 과제에 직면하고 있는 일본의 수산업을 IT의 활용으로 새로운 성장 산업으로 변모시키고자 도전하는 사람들이 나타났다. IoT와 AI를 이용하여 ‘블루오션’으로 항해하는 그들의 시도에 대해 알아본다.

-- 심층학습으로 참치의 재고관리 --
규슈의 북서부에 위치하는 나가사키 현 마쓰우라 시의 다카시마(鷹島) 근해에 직경 40m의 활어조가 쭉 늘어서 있다. 종합상사인 소지쓰(双日)의 자회사, 소지쓰 튜너팜 다카시마가 운영하는 참치 양식장이다. 동사(同社)는 2017년 8월부터 IoT나 AI를 활용하여 참치 양식의 효율화에 도전한다. 그 핵심은 참치를 세는 작업에 심층학습을 이용하는 것이다. 다이버가 촬영한 장시간의 동영상 중 참치가 비치는 장면 만을 추출하는 기능도 갖추고 있다. ISID(덴츠국제정보시스템)의 이다(飯田) 씨는 “자동인식은 완벽하지 않다. 할 수 있는 부분부터 직원의 작업 부담을 줄여나가고 싶다”라고 개발 방침에 대해 말한다.

소지쓰 튜너팜 다카시마는 참치의 수를 파악하는 것은 물론 양식장 부근에 센서를 장착하여 해수 온도나 용존산소량(해수에 용해된 산소의 양)의 데이터를 클라우드에 수집하는 시스템도 구축한다. NTT도코모가 작업한다. AI로 기상데이터나 해류데이터 등과의 상관 관계를 분석하여 먹이는 주는 작업에 도움을 주고 있다. 적조의 징후도 파악할 수 있다고 한다. 이들 데이터는 스마트폰 어플 ‘우미미루’를 사용하여 해상에서도 참조할 수 있다. 우미미루는 조업 일지의 기능도 있다. 미래에는 이 일지의 텍스트 데이터도 분석 대상으로서 활용한다.

2018년 1월부터는 8개의 활어조를 사용하여 먹이를 주는 타이밍을 변경하는 등의 방법을 통해 참치의 생육 상황을 비교하는 실험을 시작한다. 클라우드에 수집된 데이터도 조합하여 최적의 생육 조건을 찾는다고 한다. 활어조의 바닥에 고정카메라를 설치하여 참치의 생태를 조사하는 시도도 시작된다. “활어조 속에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 파악하고 싶다”. 오니시(大西) 사장은 의욕적으로 말한다.

-- 하늘에서 김 양식장 감시 --
바닷속뿐 아니라 하늘에서 찍은 영상을 조업에 활용하는 움직임도 나오고 있다. 사가현 아리아케카이(有明海)어업협동조합과 IT기업인 OPTiM은 2017년 3월부터 고정익 드론이나 IoT를 활용하여 김 양식장을 감시하는 시스템의 실증 실험을 추진하고 있다. IT를 사용하여 질병이나 적조의 발생을 조기에 발견하여 품질 향상이나 조업자의 작업 부하를 경감하는데 도움을 준다는 계획이다.

이용하는 고정익 드론의 크기는 길이 1.6m, 폭 3.6m 정도다. 비행거리는 최대 28km라고 한다. 이 드론을 여러 대 띄워서 해수면의 김 양식장의 망을 촬영한다. 촬영한 동영상을 OPTiM이 제공하는 클라우드에 축적하여 화상처리를 통해 분석한다. 김의 생육에 영향을 미치는 질병이나 적조 등의 발생 장소를 특정한다. 이 정보를 실시간으로 어업 관계자에게 전달함으로써 조기 대책으로 연결시킨다. 분석 결과는 가시화 툴인 ‘Fishery Manager’를 통해 PC나 스마트폰 등을 통해 참조하는 구조다.

센서를 내장한 ‘ICT 부이’가 해상에서 취득한 데이터도 피셔리 매니저에 수집된다. 동(同) 어협의 에토(江頭) 전무이사는 “김이 건강하게 자라기 위해서는 10~15도의 해수 온도와 적절한 염분 농도가 조건이다. 염분 농도가 낮아지면 성장이 늦어지고 병충해 등에 걸리기 쉽기 때문에 조급한 대책이 필요하다”라고 설명한다.

어업자의 작업 부하도 감소한다. 해수면에 잠기는 김망은 폭 1.5m, 길이 18m의 띠 모양으로 김은 이곳에서 성장한다. 양식장은 36x54m 정도의 ‘구획’단위로 존재하며, 1구획에 김망 10장이 늘어서 있다. 사가현에 접한 아리아케카이(有明海)에는 이 구획이 약 3만개 있으며, 많은 어업자는 복수의 구획을 소유하고 있다. 김의 생육 상태나 질병 상황을 확인하기 위해서는 배를 이용하여 각 구획을 순찰할 필요가 있다. 번거로운 점은 소유하고 있는 복수의 구획이 한 곳에 모여 있지 않다는 점이다. 동(同) 어협은 공평을 기하기 위해 각 구획의 배당을 연 1회 추첨으로 정하고 있다. 구획에 따라 김의 생육 상황이 다르기 때문이다.

어업자는 바다에 나가는 것은 물론 수산 가공 작업을 같이 겸하고 있는 사람도 많다. 에토 전무이사는 “IT로 순찰 작업을 생략할 수 있다면 어업자는 다른 업무에 할애할 시간을 늘릴 수 있다”라고 기대한다.

-- 생선 매매시장 구축 --
수산업에서의 IT활용은 양식과 같은 ‘생산’현장에만 한정되지 않는다. 생선을 취급하는 인터넷 도매업체 Foodison은 자사의 업무용 EC(전자상거래)사이트 ‘우오포치’의 시스템을 발전시킨 매매시장(Market Place) 구축을 추진한다. 구체적으로는 공급업체가 상품의 사진과 가격을 업로드할 수 있는 시스템을 시험적으로 준비하여 음식점이 구입할 수 있도록 한다.

우오포치는 Foodison과 계약한 음식점이 인터넷 상에서 생선을 구입할 수 있는 시스템이다. 총 9,000개 점포가 이용하고 있으면 그 중 90% 이상이 개인 음식점이라고 한다. Foodison이 50건 정도 있는 각지의 도매시장 등으로부터 상품을 수매, 주문에 근거하여 상품을 출하한다.

Foodison의 야마모토(山本) CEO는 생선의 매매시장에 대해 “이미지는 프리마켓 어플에 가깝다. 기술적인 허들은 높지 않다”라고 말한다. 그러나 “전날의 시세나 당일 시세와 같은 수산물 시장 특유의 습관을 이해한 서비스를 만들 필요가 있다”라고 말한다.

2018년 1월에는 동일본여객철도(JR동일본)와 협업하여 일반 소비자를 위한 시도도 시작한다. Foodison의 판매사이트 ‘STOCK by sakana bacca’에서 예약 구입한 생선을 시나가와역의 역사 내에 설치한 점포에서 받을 수 있는 서비스를 실증 실험한다. Foodison은 2014년 12월부터 생선 소매점 ‘sakana bacca’도 전개해 왔다. 야마모토 CEO는 “슈퍼와 백화점 지하매장 사이를 메우는 생선 소매점의 새로운 모델을 만들고 싶다”라고 말한다.

수산업 현장은 감이나 경험에 의존하는 일이 많은, IT가 아직 침투하지 않은 영역이었다. IoT로 데이터를 취득하고 AI로 분석함으로써 새로운 가치를 창출하는 ‘블루오션’으로 변모할 가능성을 안고 있다. 제1차 산업이 디지털화를 통해 성장 산업으로 변할 날은 가까운지도 모른다.

  -- 끝 --