AI가 실시간 모니터링, 데이터 정확성, 지속 가능한 관행을 통해 해양 보존을 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보세요.
해양 산업은 세계 경제의 초석으로, 국제 무역을 촉진하고 상업적 어업을 통해 식량 안보를 제공하며 전 세계 수백만 개의 일자리를 지원합니다. 시간이 지남에 따라 이 산업은 효율성과 지속 가능성을 향상시키기 위해 첨단 기술을 통합하면서 크게 발전해 왔습니다.
해양 보존 노력은 처음에는 기본적인 관찰 연구에 집중했습니다. 시간이 지나면서 원격 감지, 유전자 분석, 생태계 모델링과 같은 정교한 방법으로 발전했습니다. 보존 노력은 단순한 보호 구역 지정에서 해양보호구역(MPA) 지정과 중요 서식지 복원을 포함한 종합적인 해양 공간 계획으로 확대되었습니다. 오늘날에는 해양 생물 다양성을 더욱 효과적으로 모니터링하고 보호하기 위해 인공 지능(AI)이 활용되고 있습니다.
AI는 남획, 불법 어업, 환경 영향과 같은 문제를 해결함으로써 수산업을 재편할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 AI는 수중 보호 구역 모니터링부터 해양 연구 지원까지 해양 보존 노력에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
이 글에서는 어업 부문과 해양 보존에 미치는 영향에 초점을 맞춰 AI가 해양 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보고, 이와 관련된 혜택과 과제를 모두 강조합니다.
해양 산업에서 기술은 항상 중요한 역할을 해왔습니다. 레이더와 같은 선상 장비부터 첨단 내비게이션 시스템의 개발에 이르기까지 해양 업계는 다양한 작업을 개선하고 간소화하기 위해 끊임없이 새로운 기술을 도입해 왔습니다. 이러한 발전에도 불구하고 업계는 여전히 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 그렇다면 AI는 어떤 도움을 줄 수 있을까요?
이 섹션에서는 낚시 업계가 직면한 몇 가지 과제와 AI 기술로 이를 해결할 수 있는 방법을 다룹니다. 현재 낚시 업계는 다음과 같은 많은 문제에 직면해 있습니다:
혼획은 의도하지 않은 비목표 어종의 포획으로, 생태계에 해롭고 낭비적일 수 있습니다. 한 혼획 보고서에 따르면 전 세계 혼획량은 전 세계 어획량의 40%에 달하며, 연간 총 630억 파운드에 달한다고 합니다. 이 엄청난 양의 혼획은 많은 비표적 어종의 폐사로 이어져 해양 생태계를 교란하고 자원을 낭비할 수 있습니다.
와 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 모델을 어구의 카메라에 통합하면 실시간으로 목표 어종과 비목표 어종을 식별하고 구분하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 물체 감지 및 세분화와 같은 작업을 위해 훈련되어 어부에게 즉각적인 피드백을 제공함으로써 어부들이 혼획을 줄이기 위해 방법을 수정할 수 있도록 합니다.
효과적인 어업 관리를 위해서는 어족자원에 대한 정확한 평가가 필수적이지만, 기존의 방식은 느리고 부정확한 경우가 많습니다. AI 모델은 수중 드론, 소나, 원격 감지 등의 출처에서 얻은 대규모 데이터 세트를 처리하여 정확한 어류 개체 수 추정치를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 적절한 어획 한도를 설정하고 보다 효과적으로 어족자원을 관리할 수 있습니다.
같은 모델이 어떻게 자원 평가와 관리에 도움이 되는지 보여주는 또 다른 예는 YOLOv8 와 같은 모델이 어류 개체수를 실시간으로 추적하고 집계하여 어족 자원 평가 및 관리에 도움을 줄 수 있는 또 다른 예입니다. 이러한 모델은 수중 영상을 분석하여 다양한 어종을 정확하게 식별하고 개체 수를 집계하여 어족 자원 관리에 중요한 데이터를 제공합니다.
해양 플라스틱 오염은 해양 생물에 영향을 미치는 주요 문제 중 하나로, 산호초와 해초밭과 같은 서식지에 심각한 피해를 입히고 해양 동물에게 해를 끼칩니다. 해양 보호 자선단체인 서퍼스 어게인스트 서웨이즈(Surfers Against Sewage)의 보고서에 따르면 매년 1,200만 톤의 플라스틱이 바다에 버려진다고 합니다.
AI는 바다 속 플라스틱 물체를 높은 정밀도로 빠르게 식별하여 적시에 정화 작업을 진행함으로써 이 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 환경에 미치는 영향을 완화하고 해양 생태계를 보다 효과적으로 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
해양 보존은 해양 생태계와 해양 생물의 보호와 보존을 수반합니다. 여기에는 해양 연구부터 서식지 복원, 오염 통제 및 종 보호에 이르기까지 다양한 측면과 역할이 포함됩니다. 수산업에서 인공지능의 역할에 대해 살펴본 다음, 인공지능이 해양 보존에 어떻게 크게 기여할 수 있는지 살펴봅시다.
AI 기술은 수중 보호 구역을 모니터링하는 방식을 변화시키고 있습니다. 해양 보호 전문가들은 AI 기반 자동화 시스템의 도움으로 그 어느 때보다 더 효율적이고 정확하게 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 첨단 도구를 통해 광활한 해양 공간을 고해상도로 모니터링하고 센서와 위성 등 원격 소스에서 수집한 데이터를 놀라운 속도로 처리할 수 있습니다.
예를 들어, AI는 위성 이미지와 센서 데이터를 신속하게 분석하여 불법 어업이나 기름 유출과 같은 인간의 활동이나 환경 변화를 나타내는 패턴을 파악함으로써 보호 지역과 해양 생태계 전반에 해를 끼칠 수 있는 상황을 파악할 수 있습니다. 이 기술은 해양 보호 구역(MPA)의 건강 상태를 유지하는 능력을 향상시켜 적시에 개입하고 보다 효과적인 보존 노력을 기울일 수 있게 해줍니다. 영국에 본부를 둔 비영리 단체인 Ocean Mind는 5년 동안 핏케언 섬 해양 보호구역 내에서 잠재적인 불법, 비보고, 비규제(IUU) 어업 위험을 파악하는 데 성공했습니다.
AI 기술은 해양 연구에 중요한 도구가 되어 해양 생태계에 대한 이해와 관리를 크게 향상시키는 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 다음은 AI가 해양 연구를 지원하는 주요 방법 중 일부입니다:
전반적으로 AI는 데이터 처리 및 관리의 효율성과 효과를 개선하여 환경 보호 노력을 강화하는 데 크게 기여합니다. AI는 생태 데이터의 수집과 분석을 자동화함으로써 현장 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 걸리는 시간을 줄여줍니다. 이를 통해 환경 보호 관리자는 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내리고, 필요한 조치를 실시간으로 조정하며, 자원을 더 효과적으로 할당할 수 있습니다.
해양 산업에서 AI의 역할을 살펴볼 때, AI의 장점과 과제를 모두 고려하는 것이 중요합니다. AI는 향상된 모니터링, 데이터 정확성, 지속 가능한 관행을 제공하지만, 높은 비용, 윤리적 문제, 기술에 대한 의존도 등의 문제도 수반합니다. 이러한 장단점을 자세히 살펴보고 AI가 해양 산업에 미치는 영향에 대해 알아보세요.
몇 가지 주요 혜택부터 시작하겠습니다:
이러한 이점은 해양 산업의 지속 가능성과 효율성을 향상시키는 데 있어 AI의 혁신적 잠재력을 강조합니다. 그러나 AI 기술을 구현하는 데에는 몇 가지 중요한 과제가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
이러한 과제는 해양 산업에 AI를 성공적으로 통합하기 위해 신중한 계획과 관리가 필요하다는 점을 강조합니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 위험을 완화하면서 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 매우 중요합니다.
가까운 미래에 현실화될 수 있는 흥미로운 아이디어는 AI 기반 자율운항 선박의 개발입니다. 여기에는 항해, 의사 결정 및 운영에 첨단 AI 시스템을 활용하여 사람의 개입 없이 독립적으로 운항할 수 있는 선박의 개발이 포함됩니다. 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며 환경에 미치는 영향을 최소화함으로써 해운 및 어업 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 프로젝트의 선도 기업 중 하나인 롤스로이스는 선박 인텔리전스 프로그램을 통해 기술을 발전시키고 있습니다. 또한 미국의 비영리 단체인 ProMare는 IBM과 협력하여 '메이플라워호'라는 독립적인 선박 프로젝트를 시작했습니다.
최첨단 AI 물체 탐지 기술인 YOLO (You Only Look Once) 모델과 같은 컴퓨터 비전 모델의 발전으로 해양 환경 모니터링이 개선될 수 있습니다. 이러한 발전은 불법 어업과 오염과 같은 환경 위협을 적시에 감지하여 해양 생태계를 보다 효과적으로 대응하고 보호할 수 있게 해줄 것입니다.
AI는 모니터링, 단속, 데이터 정확성, 지속 가능한 관행을 개선하여 해양 산업을 변화시켰습니다. 실시간 추적, 예측 분석, 고급 모델( YOLOv8 )과 같은 기술을 통해 해양 환경에 대한 전례 없는 인사이트와 통제력을 확보할 수 있게 되었습니다.
그러나 이러한 기술 발전을 수용하는 동시에 보존 노력과 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 해양 자원을 지속가능하고 효과적으로 관리하고 미래 세대를 위해 바다를 보호하기 위해서는 기술이 해를 끼치지 않으면서 보존을 지원하고 강화하는 것이 중요합니다. AI와 보존의 시너지 효과는 더 건강한 해양의 미래를 약속합니다.
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