AI 기반 어장 공간정보 플랫폼: 수산업의 혁신과 지속 가능한 발전을 위한 비전

1. 요약

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼 구축 사업은 혁신적인 데이터 분석과 통합 관리 체계를 통해 수산업의 전반적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 이 사업은 수산양식 산업의 효율성을 높이고, 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 기관의 협력을 통해 첨단 AI 기술을 활용하고 있습니다. 특히, 솔트룩스의 AI 솔루션은 어민들에게 필요한 정보를 실시간으로 제공하며, 이는 생산성 향상과 비용 절감으로 이어집니다. 데이터 기반의 접근 방식은 어민들이 언급한 환경 변화와 해양 생태계 변화에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 조성합니다.

• 본 사업의 핵심 요소 중 하나는 지속 가능한 수산업 관리입니다. AI 기술을 통해 수집된 어장 공간정보는 양식장의 생태적 요구에 맞춰 관리되고 있으며, 이를 통해 수산 자원의 효율적인 활용이 가능해집니다. 어장 내 수온, 염도, 산소 농도 등 환경적 요인의 분석은 어민들이 의사결정을 하는 데 실질적인 도움을 줄 것입니다. 이러한 데이터 분석은 궁극적으로 과잉 어획을 방지하고, 환경 보호와 경제적 이익을 동시에 추구할 수 있는 시스템을 제공합니다.

• 또한, AI 기반 플랫폼은 데이터 활용의 제약을 극복하고자 하는 시도로, 기존 수산업의 한계를 극복할 수 있는 기회를 마련합니다. 이러한 접근은 전통적인 경험 기반의 운영 방식을 데이터 중심의 과학적 운영으로 전환하며, 어민들에게는 더욱 효율적인 작업 환경을 제공할 것입니다. 궁극적으로, 이 플랫폼은 수산업의 혁신을 이끌고, 지속 가능한 미래를 위한 중요한 축으로 자리 잡을 것입니다.

2. AI 기반 어장 공간정보의 중요성과 필요성

• 2-1. AI 기술의 발전과 수산업의 접목

• 최근 인공지능(AI) 기술은 다양한 산업에 변혁을 가져오고 있으며, 수산업 또한 그 예외는 아닙니다. AI 기술의 발전은 데이터 분석 능력을 극대화하고, 수산업의 효율성을 높이는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 특히, AI 기반의 대규모 멀티모달 모델(LMM)은 수산 양식장과 관련된 다양한 데이터 소스를 통합하여 정교한 분석과 예측을 가능하게 합니다. 이를 통해 어민들은 수산물의 생산성 향상과 비용 절감이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있습니다.

• 솔트룩스의 AI 솔루션은 어민들에게 즉각적으로 필요한 정보를 제공하며, 이는 생산성 개선에 직결됩니다. 예를 들어, 어장 공간정보 분석을 통해 해양 환경 변화나 기후 문제에 대한 예측을 가능하게 하고, 효율적인 의사결정을 지원하는 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 기존의 경험 기반 관행을 데이터 기반 접근으로 변화시켜, 어민들에게 더 나은 수확량과 안전한 양식 환경을 제공합니다.

• 2-2. 어장 공간정보 분석의 중요성

• 어장 공간정보는 양식장에서의 수산물 생산에 있어서 매우 중요한 요소입니다. AI 기반 분석을 통해 수집된 어장 공간정보는 수산물의 생태 및 환경적 요구 사항을 충족하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 어장 내의 수온, 염도, 산소 농도와 같은 환경 데이터는 어종별 특성에 따라 고려되어야 하며, 이러한 정보를 AI가 분석해 제공함으로써 어민의 의사결정을 돕습니다.

• 또한 어장 공간정보를 활용한 데이터 분석은 생산성 향상뿐만 아니라, 지속 가능한 수산업 관리에도 기여합니다. 예를 들면, AI 모델은 특정 지역의 생태계를 이해하고, 수산 자원을 적절히 관리하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 이러한 데이터는 어민들이 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 하여, 과잉 어획이나 양식 환경의 훼손을 방지하는 역할을 합니다.

• 2-3. 지속 가능한 수산업을 위한 데이터 활용

• 지속 가능한 수산업 구현을 위해서는 데이터 활용이 필수적입니다. 수산업은 환경 변화와 자원의 고갈 등 여러 도전에 직면하고 있으며, 이를 해결하기 위해서는 데이터 기반의 관리 시스템이 필요합니다. AI 기반 어장 공간정보 플랫폼은 이러한 필요성을 충족시키며, 지속 가능한 수산업을 위한 전략적 접근을 가능하게 합니다.

• 특히, AI는 수집된 데이터를 통해 해양 생태계를 실시간으로 모니터링하고 분석하여, 수산물 생산에 대한 정확한 예측을 가능하게 합니다. 이러한 기술은 고령층 어민들의 기술적 장벽을 낮추고, 새로운 세대의 어민들에게도 접근 가능한 친절한 정보를 제공하므로, 수산업 전반의 지속 가능성을 높이는 데 기여하게 됩니다. 따라서, 데이터 중심의 접근 방식은 수산업의 혁신과 환경 보호를 동시에 달성할 수 있도록 돕는 중요한 기제가 됩니다.

3. 기존 수산업의 한계와 데이터 활용 부족

• 3-1. 전통적인 수산업의 운영 방식

• 전통적인 수산업은 오랜 시간 동안 경험에 의존하여 운영되어 왔습니다. 어민들은 자주 사용하는 수산양식 기법과 전략을 스스로 개발하며, 주로 선조들의 경험과 지식을 바탕으로 행해졌습니다. 이런 방식은 단기적인 결과를 추구할 수 있지만, 장기적인 지속 가능성이나 생산성 개선에 한계를 보입니다. 특히 기후 변화와 해양 생태계 변화 등의 복잡한 외부 요인이 증가하면서, 과거의 경험만으로는 현상 유지에 어려움이 생긴 상황입니다.

• 3-2. 데이터 부족이 초래하는 문제

• 현재 수산업에서 데이터 활용이 부족한 것은 심각한 문제로 작용하고 있습니다. 전통적인 수산업에서는 어획량, 수질, 수온 등 기초적인 정보만 수집되고, 이러한 데이터는 분산되어 있으며 접근성이 떨어집니다. 각 어민들은 자신의 경험을 바탕으로 결정하지만, 이는 지역, 환경, 기술적 발전의 변수를 고려하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 데이터가 부족할 뿐만 아니라, 결합하고 분석할 수 있는 효율적인 시스템이 마련되지 않아 최적의 의사결정을 내리는 것이 어렵습니다.

• 예를 들어, 어획량 조절이나 사육 방식의 개선을 위해 필요한 수치적 데이터가 신속한 분석을 통해 제공되지 않으면 어민들은 변동성 있는 시장에 대응하기 어렵고, 이는 수익성 저하를 초래합니다. 더욱이, 전반적인 수산업의 경쟁력을 저해하는 요소로 작용하게 되며, 지속적인 발전을 위한 기틀이 마련되지 않는 상황입니다.

• 3-3. AI 기반 통합 관리의 필요성

• AI 기반 통합 관리 시스템의 도입은 기존 수산업의 문제를 해결할 중요한 해결책으로 떠오르고 있습니다. AI 기술은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이를 통해 어민들은 전통적으로 경험에 의존하던 방식에서 데이터 기반 의사결정으로 전환할 수 있습니다. 특히, AI는 수산양식의 운영 전반에 걸쳐 수집된 다양한 데이터(어장 환경, 기후 변화, 어류 상태 등)를 종합적으로 분석하여 최적의 운영 전략을 제시할 수 있습니다.

• 이와 같은 통합 관리 시스템은 어민들이 물리적인 환경과 생물학적 요인을 고려하면서 의사 결정의 객관성을 높이는 것을 지원합니다. 예를 들어, AI는 특정 시점에서의 수온 변화와 이에 따른 생물의 행동 특성을 분석하여 최적의 사료 주기나 수확 시점을 결정하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 이렇게 되면 생존율 및 생산량 모두 향상될 수 있으며, 궁극적으로 수산업의 지속 가능성과 안정성을 높이는 데 기여하게 됩니다.

4. AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼 구축 사업 개요

• 4-1. 사업 개요와 목표

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼 구축 사업은 수산양식 산업의 효율성과 경쟁력을 향상시키기 위해 도입된 혁신적 프로젝트입니다. 이 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 지원하는 ‘2024년 지역 자율형 디지털 실증 지원사업’의 일환으로 추진됩니다. 프로젝트의 핵심 목표는 수산양식에 필요한 다양한 데이터 분석 및 활용 환경을 조성하는 것입니다.

• 본 사업은 전남정보문화산업진흥원이 주관하며, 솔트룩스, 국립목포대학교, 유에스티21이 공동으로 참여하고 있습니다. 사업의 주요 목표는 AI 기반의 지능형 플랫폼을 구축하여 어민들이 실시간으로 필요한 정보를 제공받을 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 수산양식의 생산성과 안전성을 높이려는 노력이 담겨 있습니다.

• 4-2. 참여 기관 및 역할

• 이 사업에는 여러 기관이 협력하여 각자의 역할을 성공적으로 수행하고 있습니다. 솔트룩스는 AI 기술 개발을 맡아 대규모 멀티모달 모델인 LMM을 구현하는 데 가장 큰 비중을 차지합니다. LLM ‘루시아’와 같은 거대 언어 모델을 활용하여 어민들이 필요로 하는 정보에 대한 맞춤형 응답을 제공할 수 있는 시스템을 개발하고 있습니다.

• 국립목포대학교는 수산업에 관한 연구 및 정책 개발을 지원하며, 유에스티21은 이 사업의 기술적 인프라를 제공하여 시스템 구축을 돕고 있습니다. 이런 협력 구조가 수산업과 AI 기술의 융합을 통해 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있습니다.

• 4-3. 구축되는 플랫폼의 기능 및 기술적 요소

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼은 다수의 기능을 포함하고 있으며, 그 핵심 요소는 고도화된 AI 알고리즘입니다. 플랫폼은 어장 공간 이미지 설명 모델, 어민 특화 음성 인식 모델, 어장공간정보 RAG(검색증강생성) 시스템을 포함하고 있습니다. 이러한 기술들은 어민들이 보다 쉽게 정보를 얻을 수 있도록 도와주며, 데이터 기반의 의사결정을 지원합니다.

• 또한, 플랫폼은 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술을 활용하여 정보의 신뢰성을 높이고, 최신성을 유지합니다. 고연령층 어민들을 고려하여 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태로 정보 코드를 제공함으로써 접근성을 강화할 계획입니다. 이와 함께, AI 기반의 사회적 경제적 예측 모델 또한 포함되어 있어 수산양식의 지속 가능한 발전을 도모합니다.

5. 수산업의 혁신 및 지속 가능한 발전 방안

• 5-1. AI 플랫폼이 가져올 변화

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼은 수산업의 운영 방식을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 먼저, AI를 활용한 데이터 분석은 어민들이 더 정확하고 실시간으로 환경 변화를 예측할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 기후 변화나 해양 환경 변화에 대한 예측 모델을 통해 어민들은 사전 조치를 취할 수 있는 정보를 제공받게 됩니다. 또한, 이러한 데이터는 AI 의사결정 지원 시스템을 통해 어민들이 수산양식에서 최적의 결정과 전략을 세우는 데 도움을 줄 것입니다. 이러한 변화는 궁극적으로 어민들이 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 데이터 기반의 과학적 접근으로 전환하게 할 것입니다.

• 5-2. 어민 맞춤형 데이터 제공

• AI 플랫폼은 어민들의 다양한 요구에 맞춤형 정보를 제공하는 기능을 갖추고 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하여 어민들이 필요로 하는 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하며, 이를 통해 어민 개개인의 상황에 맞는 특화된 관리 방안을 제시합니다. 예를 들어, 특정 어장에 적합한 양식 방법이나 사료 관리에 대한 권장사항을 제공하여 생산성을 극대화할 수 있는 기회를 만들어냅니다. 특히 고령의 어민들을 위해 음성 인식이나 자연어 처리 기술을 활용한 프롬프트 서비스가 도입되어 보다 직관적으로 정보를 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 개인화된 정보 제공은 어업 종사자들이 더욱 효율적으로 작업을 수행할 수 있게 해 줍니다.

• 5-3. 지속 가능한 어업 관리의 가능성

• AI 기반의 어장 공간정보 플랫폼은 지속 가능한 어업 관리의 토대를 마련할 수 있습니다. 이 시스템은 경제적 이익을 추구함과 동시에, 환경 보전을 고려한 의사결정을 지원하게 됩니다. 즉, 불법 조업이나 자원 고갈과 같은 문제에 대한 예방적 조치를 스스로 취할 수 있는 옵티마이즈된 양식 시스템을 구현합니다. 예를 들어, AI는 어종마다 최적의 사육 밀도를 제안하고, 생태계에 대한 영향을 평가하여 지속 가능한 방식으로 자원을 관리하게 합니다. 이러한 시스템은 장기적으로 수산업의 생태적 지속 가능성을 높이는 데 기여하며, 환경 변화에 대한 유연한 대응 능력을 키울 수 있도록 노력을 기울입니다.

6. 향후 전망 및 기대되는 수익 모델

• 6-1. 수익 모델의 다각화

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼은 다양한 수익 모델을 통해 지속 가능한 성장을 도모할 수 있습니다. 첫째로, 플랫폼 이용료입니다. 어민들이 플랫폼을 통해 얻는 정보에 대한 구독료를 부과함으로써 안정적 수익원을 확보할 수 있습니다. 특히, 맞춤형 정보를 제공함으로써 어민들은 더 높은 생산성과 비용 절감을 경험하므로 이들로부터의 수익은 상황에 따라 점차 증가할 가능성이 높습니다.

• 둘째로, 데이터 판매 모델입니다. 플랫폼에서 수집한 대량의 어장 데이터는 연구기관, 정부, 그리고 기업에 유용한 자원으로 변모할 수 있습니다. 이러한 데이터를 분석하여 유의미한 인사이트를 제공하고, 이를 기반으로 보고서를 작성하여 고객에게 판매함으로써 수익을 도출할 수 있습니다.

• 셋째로, 서비스 연계 수익입니다. AI 기반 의사결정 지원 시스템과 같은 서비스를 제공함으로써 어업 관련 A/S 및 자문 서비스를 통해 추가적인 수익을 창출할 수 있습니다. 이 모든 수익 모델은 어장 공간정보 플랫폼의 활용도와 서비스Quality에 직접적으로 연관되어 있으며, 지속적으로 고도화된 서비스를 통해 더욱 매력적인 수익 구조를 마련해야 합니다.

• 6-2. 이용자 경험 개선

• 사용자 경험(UX)은 AI 기반 어장 공간정보 플랫폼의 주요한 성공 요소 중 하나입니다. 어민들이 플랫폼을 통해 보다 직관적이고 쉽게 정보를 접근할 수 있도록 다양한 인터페이스와 사용자 친화적인 디자인이 필요합니다. 이를 위해 솔트룩스는 실시간 피드백을 통해 시스템을 지속적으로 개선하는 한편, 고연령층 어민들을 고려한 Boomers Friendly 디자인 요소를 포함해야 합니다.

• 예를 들어, 음성 인식 기술을 도입하여 어민들이 음성으로 필요한 정보를 요청할 수 있는 기능을 구현함으로써 접근성을 높일 수 있습니다. 이러한 기술은 특히 고령 어민들에게 유용하게 작용하여 그들의 학습 곡선을 완화할 수 있는 효과를 봅니다. 또한, 멀티미디어 형태(텍스트, 이미지, 영상 등) 정보를 제공함으로써 어민들이 보다 생동감 있는 방식으로 정보를 받을 수 있게 함으로써 플랫폼의 만족도를 높일 수 있습니다.

• 결과적으로, 향상된 사용자 경험은 어민들의 플랫폼 재사용률을 높이고, 이를 통해 안정적이고 지속적인 수익 성장으로 이어질 것입니다.

• 6-3. 국내 수산업의 글로벌 경쟁력 강화

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼은 국내 수산업의 글로벌 경쟁력을 크게 강화할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 글로벌 환경에서 효율성과 생산성이 중요한 만큼, 데이터 기반의 의사결정은 수산업의 지속 가능성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

• 예를 들어, 플랫폼을 통해 수집된 데이터는 굴착 장비의 최적 운영, 이상 기후에 대한 빠른 대응, 자원 관리 최적화를 가능하게 합니다. 이는 단순히 어업 생산량을 높이는 것뿐만 아니라, 환경 보호와 지속 가능한 관리 방안을 제시함으로써 국제사회에서 긍정적인 평가를 받을 수 있게 합니다.

• 또한, 글로벌 트렌드에 맞춰 플랫폼의 기능과 서비스가 발전함에 따라, 의사결정 지원 시스템이 수출할 수 있는 기술력으로 성장할 가능성도 엿보입니다. 이를 통해 해외 진출 및 외국 파트너와의 협업 기회를 증가시킬 수 있습니다. 결국, 국내 수산업이 국제적인 경쟁력을 갖춘다면, 더 많은 투자 유치와 시장 점유율 확장을 기대할 수 있는 길이 열릴 것입니다.

결론

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼 구축 사업은 수산업의 혁신과 지속 가능한 발전을 위한 중요한 기회를 제공합니다. 이 사업은 데이터 기반의 의사결정을 통해 어민들에게 실질적인 도움을 주며, 전체 수산업의 경쟁력을 높이며 환경 보호에도 기여할 것입니다. 앞으로 데이터 관리와 기술 발전이 이루어질 경우, 수산업의 지속 가능성은 더욱 강화될 것으로 기대되며, 이는 어민들의 삶의 질 향상으로 이어질 수 있습니다.

• 이러한 혁신이 성공적으로 이루어지기 위해서는 관련 기관들 간의 협력과 함께 지속적인 투자, 기술 개발이 필수적입니다. 또한, 수산업 종사자들의 적극적인 참여와 교육이 필요하며, 이를 통해 새로운 형태의 수산업 관리가 자리 잡을 것입니다. 궁극적으로 AI 기술과 빅데이터 분석이 접목된 스마트한 수산업 관리가 이루어진다면, 지속 가능한 수산업의 모델을 제시할 수 있을 것입니다.

• 따라서 이 플랫폼은 국내 수산업의 글로벌 경쟁력을 향상시키고, 지속 가능한 관리 방안을 마련할 수 있는 중요한 이정표가 될 것입니다. 지속적인 개선과 혁신을 통해 수산업의 새로운 미래를 열어나가는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

용어집

• AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼 [플랫폼]: 수산양식 산업의 데이터 분석과 활용을 위해 개발된 통합 관리 시스템으로, AI 기술을 활용하여 실시간 정보를 제공하며 효율성을 높인다.

• 대규모 멀티모달 모델 (LMM) [기술]: 수산 양식장과 관련된 다양한 데이터 소스를 통합하여 정교한 분석과 예측을 가능하게 하는 AI 모델이다.

• 어장 공간정보 [데이터]: 양식장에서 수집된 환경적 데이터로, 수온, 염도, 산소 농도 등의 정보를 포함하여 수산물 생산에 중요한 요소이다.

• AI 의사결정 지원 시스템 [시스템]: AI를 활용하여 어민들이 보다 효율적으로 의사결정을 할 수 있도록 데이터 분석과 예측 정보를 제공하는 시스템이다.

• 그래프 검색증강생성 (Graph RAG) [기술]: 정보의 신뢰성과 최신성을 높이기 위해 사용되는 기술로, 데이터 검색 및 검색 결과 생성을 최적화한다.

• 지속 가능한 수산업 [개념]: 환경 보전과 경제적 이익을 동시에 추구하는 수산업 관리 방식으로, AI와 데이터를 통해 자원 관리의 효율성을 높인다.

출처 문서

• 수산업 혁신하는 ‘AI 기반 대규모 멀티모달 모델’https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=12231
• 솔트룩스, 어민 맞춤형 'AI 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼' 구축 사업 추진https://m.ddaily.co.kr/page/view/2024071909324432962
• 솔트룩스, ‘AI 기반 어장 공간정보 빅데이터 플랫폼 구축 및 활용 사업’ 수행...'28년까지 총 365억 투입https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=31712