일본산업뉴스요약

Start Up Innovation/ Science
빅데이터를 이용한 IT 어업
위성 데이터를 통해 어장 모색

빅데이터 활용의 파도가 어업에도 밀려들고 있다. 우주에서 인공지능이 촬영한 해수 온도와 식물 플랑크톤 농도 등의 데이터가 대량으로 유입되면서 어디에 물고기들이 잘 모이는지를 예측하는 기술도 나오고 있다. 누구나가 원한다면 어부가 될 수 있다고 생각될 정도이지만, 현실은 그렇지 않다. 기술 혁신으로 IT 어업이 실현되더라도 계속해서 늘어나는 데이터를 어떻게 이용할 것인가라는 점에서 지금 이상으로 경험과 지혜가 요구되고 있다.

우주항공연구개발기구(JAXA)는 2017년 12월, 지구관측위성 ‘시키사이’를 다네가시마(種子島)우주센터에서 발사했다. 상공 약 800km에서 지구 전체를 2일 정도에 걸쳐 관측하고 있다.

-- ‘시키사이’로 관측 --
시키사이로 대기와 육지, 해양 등을 조사해 기후 변동의 메커니즘을 밝히는 것이 관측의 목적으로, 250m~1km 별로 나누어 관측된 해수 온도 및 식물 플랑크톤의 농도 등의 데이터가 어업의 모습을 바꿀 것이라고 기대되고 있다.

JAXA의 모쿠노(杢野) 프로젝트매니저는 “시키사이로 동해의 해면 수온이 평년에 비해 높거나 쿠로시오(黑潮) 해류가 S자로 움직이는 모습 등이 촬영되었다”라고 설명했다. 12월에 정식으로 데이터를 발신할 예정이다.

일반사단법인 어업정보서비스센터의 사이토(斎藤) 부장은 시키사이로부터 온 데이터를 학수고대하고 있는 사람 중 한 사람이다. 어업정보서비스센터는 바다의 상태와 물고기를 잡을 수 있는 장소, 어획량 상황 등의 정보를 어선에 제공하고 있다. 사이토 부장은 “어부들은 스마트폰 등을 통해 배 위에서도 데이터를 수신할 수 있기를 원한다. 보다 높은 해상도의 위성 데이터를 좀 더 필요로 한다는 요망이 많이 들어오고 있다”라고 말한다.

이처럼 어부들이 필요로 하는 데이터는 어떤 것일까?

지바(千葉) 현 이누보자키(犬吠埼)의 앞바다. 4월, 시키사이가 이곳 해수면 온도를 관측한 영상에서는 수온이 높은 해역이 붉은색, 낮은 해역이 푸른색으로 나타나있었다. 북쪽으로 향하는 따뜻한 물과 연안에서 근해로 이어지는 찬 물이 만나는 곳에 정어리 어장이 형성되어 있었다.

먹이가 되는 식물 플랑크톤의 농도를 알 수 있는 관측 영상에서는 농도가 높은 해역과 낮은 해역 사이에 어장이 있었다. 이것은 시키사이가 바다의 상태를 250m 구간 별로 세밀하게 나눠 관찰하는 위성이기 때문에 알 수 있게 된 사실이다. 이 정도의 정밀도라면 연안 근처의 상황도 분석이 가능하다.

쿠로시오 해류가 크게 S자로 움직이거나, 오징어가 잡히지 않는 등, 최근 “바다와 물고기의 관계가 크게 변하고 있다”라며 많은 어업 관계자들은 이에 대비하고 있다. 후계자 부족에 고민하거나, 함께 어업을 나가는 동료 선박이 줄어 어장을 폭 넓게 찾지 못하고 있는 실정이다. 이러한 급격한 변화에 대응하기 위해 데이터 이용에 더욱 관심이 집중되고 있다.

어업정보서비스센터가 해수 온도 등을 제공하는 기존의 서비스 이용자에게 설문조사를 한 결과, 꽁치와 가다랑어, 오징어 등 어류의 종류와 조업 방식은 다르지만, 어획량이 10~25% 증가했다고 한다. 매월 3만엔 정도의 이용료를 지불하지만, 약 60%가 만족하고 있었다.

여기서 한가지 의문점이 생긴다. 누구나가 같은 데이터를 이용하게 될 경우 같은 어장으로 모여들 것이다. 하지만 어획량은 한정되어 있기 때문에 이를 둘러싸고 서로 경쟁하게 되는 것은 아닐까? 경험과 감을 중시해온 선장이라도 초보 선장에게 눈 깜짝할 사이에 어획량이 역전될 수도 있을 것이다. 경험을 쌓아온 사람들 사이에서는 “데이터의 제공은 무임승차를 허락하는 것이다”라며 불만을 토로하는 사람도 있지 않을까?”

해양연구개발기구의 이시가와(石川) 부장은 “그러한 불만은 지금까지 들은 적이 없다”라고 말한다. 해양연구개발기구는 아오모리(青森) 현의 어업자들을 대상으로 반찬으로 인기인 빨강오징어 어장에 대한 예측 시스템을 어업 정보 서비스센터와 공동으로 개발했다.

-- 경험으로 어장을 집약 --
예측시스템은 과거의 수온과 염분 농도 등과 어장 위치 등을 비교해 빨강오징어가 잘 모이는 해역의 조건을 밝혀냈다. 여기에 시시각각 변하는 바다의 데이터를 입력하자 무리 지어 있는 어장을 집약할 수 있다.

이시가와 부장은 “어장에 대한 참고 정보가 늘어나서 좋다는 말을 듣고 있다. 예측시스템은 경험과 감을 능가하는 효과를 제공한다기보다는 경험과 감을 기반으로 과학적 정보를 효율적으로 이용하도록 한 것이다. 경험을 가진 사람일수록 적극적으로 정보를 이용하고 있다’라고 지적한다.

어업 관계자들에게 있어 어장의 위치는 기업 비밀이다. 위성 데이터와 예측시스템을 실제 조업에 어떻게 이용하는지에 대해서는 별로 알려지지 않고 있다. 하지만 많은 어선들이 빅데이터에 자신들의 경험을 더해 조업하고 있는 것만은 틀림 없다.

오랜 세월에 걸쳐 바다에서 쌓아온 경험과 지혜는 빅데이터로 사라지는 것은 아니다. 오히려 기술 혁신 시대에서는 사람의 지식이 요구되고 있다.  

 -- 끝 --