초록
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우리나라는 해마다 여름철이면 적조피해 발생이 보고되고 있다. 피해규모 또한 매년 증가하는 추세이다. 그동안의 정부 및 각 기관의 대응책의 실효성에 의문을 제기하기에 충분하다. 갈수록 이상기온에 따른 해수온도의 상승으로 해상 양식장의 어패류 패사가 증가하고 있는 상황이지만, 고수온과 적조발생이 연관성이 있다는 점에서 어느 정도의 사전예방이 가능하다고 판단된다. 현재 시중에 나와 있는 해양환경 정보 수집 장치의 주된 용도는 적조발생 상황에 대한 판단...

우리나라는 해마다 여름철이면 적조피해 발생이 보고되고 있다. 피해규모 또한 매년 증가하는 추세이다. 그동안의 정부 및 각 기관의 대응책의 실효성에 의문을 제기하기에 충분하다. 갈수록 이상기온에 따른 해수온도의 상승으로 해상 양식장의 어패류 패사가 증가하고 있는 상황이지만, 고수온과 적조발생이 연관성이 있다는 점에서 어느 정도의 사전예방이 가능하다고 판단된다. 현재 시중에 나와 있는 해양환경 정보 수집 장치의 주된 용도는 적조발생 상황에 대한 판단용이 대부분으로 적조가 발생했다고 판단되었을 경우 이미 노출된 상황으로 적조피해에 대비할 수 있는 시간적인 여유가 부족하다.
본 연구에서는 이러한 기존 측정 장비들의 적조발생 판정후의 대응시간의 부족으로 인한 한계를 극복하기 위해 인공지능 기술을 도입하여 미리 발생가능성을 예상하는 모니터링 솔루션 구축 방안을 제안하였다. 이를 위해 센서로 부터 수집된 정보를 과거의 발생했던 시기의 분석된 패턴정보와 비교하여 적조발생 가능성의 여부를 판단함으로서 조기 예방대처가 가능하고, 이를 통해 피해 확산을 줄이고자 하는데 연구의 목적이 있다.
제안하는 모니터링 시스템에서는 적조현상의 주원인인 플랑크톤의 양을 감지하는 것이 아니고 적조의 동물성 플랑크톤으로 인한 수중내의 산소감소를 체크한다. 이때 필요한 환경정보 수집요소로는 수온, 산소포화도, 질소농도, 조도에 관한 정보수집이 있으며, 이를 위한 센서모듈을 설계하고, 측정된 센서 정보를 수집 전송하기 위한 데이터 통신기술이 필요하다. 이후 전처리과정을 거친 데이터를 기존에 해양수산청 적조발생 DB를 분석하여 만들어진 규칙과 비교하기 위하여 베이지안 분류기를 이용하여 비교분석 함으로서 발생가능성 여부를 판정토록 한다. 판정된 결과에 따라 주의 및 경고 수준을 결정하여 수요자인 양식어가나 관계기관에 실시간 통보함으로써 신속 대응 조치가 가능하도록 한다. 이는 기존의 공공기관이 운영하는 광범위한 영역의 기후정보 측정 및 감시 데이터가 아닌 소규모 양식장 규모의 지역적 특성을 갖고 있어 어업을 하지 않는 시간에도 빠르게 대처 가능한 해양양식장 적조 피해 예방 모니터링시스템에 적용이 가능할 것으로 기대한다.
즉, 본 제안은 4차 산업혁명의 핵심기술인 사물인터넷과 인공지능 기술을 활용한 사후처방이 아닌 사전 예방을 통한 적조피해의 최소화에 중점을 둔 해결 방안으로 산업적 활용효과가 기대된다.

이 논문을 인용한 문헌