AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 시스템: 국내 현황과 해외 사례 분석
목차
- 요약
- 서론
- 국내 AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 기술 동향
- 해외 AI 활용 양식장 사료 공급 및 스마트 수산 기술 사례
- AI 스마트 양식장 관련 정책, 윤리, 신뢰성 확보 방안
- 결론
1. 요약
본 리포트는 AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 시스템의 국내 기술 현황과 해외 사례를 종합적으로 분석하여, 어류 행동 패턴과 환경 데이터를 융합한 지능형 급여 솔루션의 가능성을 탐색합니다. 국내에서는 ICT와 AI 센서 기반의 실시간 수질 및 행동 모니터링 기술이 개발되어 자동화된 사료 공급을 실현하고 있으며, 해외는 미국, 유럽, 동남아 지역에서 대규모 데이터 처리와 엄격한 윤리·신뢰성 정책 속에 스마트 양식 산업을 선도하고 있습니다.
주요 발견으로는 국내의 AI 자동 수질 센서와 행동 인식 알고리즘이 사료 과잉 공급과 수질 오염 문제를 효과적으로 완화하며 생산성과 친환경성을 동시에 향상시키고 있음을 확인하였습니다. 또한 해외 사례들은 AI 윤리 교육 및 개인정보 보호, AI 법률 적용을 통한 신뢰성 확보가 산업 성장의 핵심임을 시사합니다. 앞으로 국내 스마트 양식 산업은 기술 고도화와 함께 정책적 신뢰성 강화, 국제 표준 부합 교육 및 법적 기반 마련에 집중해야 할 것입니다.
2. 서론
매년 급증하는 세계 수산물 수요와 기후 변화로 인한 양식 환경의 불확실성은 기존 양식업계에 중대한 도전 과제를 안겨주고 있습니다. 이런 상황에서 AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 시스템은 물고기의 행동 패턴과 실시간 환경 데이터를 통합 분석하여 최적의 사료 투입을 가능케 함으로써, 지속가능한 생산성과 환경 보전을 동시에 추구하는 혁신적 해결책으로 주목받고 있습니다.
본 리포트는 국내외 AI 기술을 활용한 스마트 양식장 사료 공급 시스템의 현황을 면밀히 검토하고, 특히 국내에서는 ICT 융합과 AI 기반 수질·행동 모니터링 기술 개발 사례를 중심으로 분석합니다. 더불어 미국, 유럽, 동남아시아 등 해외 주요 국가들의 AI 적용 사례와 정책 환경을 대조하여 글로벌 스마트 양식 기술 발전 방향을 살펴봅니다.
리포트는 크게 세 부분으로 구성됩니다. 첫째, 국내 AI 기반 스마트 양식장 기술 동향과 산학 협력 사례를 살펴봅니다. 둘째, 해외 AI 스마트 양식 산업의 기술 적용과 정책·윤리 동향을 분석합니다. 셋째, AI 스마트 양식장 관련 정책, 윤리, 신뢰성 확보 현황과 향후 발전 방향을 종합적으로 논의합니다. 이를 통해 국내 스마트 양식 산업의 기술 경쟁력 제고와 정책 방향 수립에 시사점을 제공하고자 합니다.
3. 국내 AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 기술 동향
스마트 양식 산업의 발전은 국내 수산업 경쟁력 강화와 지속가능한 생산 체계 구축에 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 국내에서는 ICT 기술과 AI 기반 환경 모니터링, 행동 분석 기술의 융합을 통해 양식장 운영의 자동화와 최적화를 꾀하는 다양한 연구와 실증이 활발히 진행 중입니다. 이에 본 섹션은 국내 AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 시스템의 기술 동향과 연구 사례를 중심으로 구체적인 수질 센서 자동 수집 기술, 행동 패턴 분석 기반 사료 조절 알고리즘, 그리고 주요 연구기관과 산업계 협력 사례를 심층적으로 조망합니다.
국내 스마트 양식 기술의 발전은 전통적 양식 방식에서 ICT와 AI 기술을 접목하여 양식장의 생산성을 극대화하고, 노동력과 자원 투입 효율을 향상시키는 데 집중되어 있습니다. 특히, 수온, 용존산소, pH, 염분 등 다양한 수질 환경 변수를 실시간으로 자동 수집하는 센서 시스템과, 수중 영상 및 행동 분석 데이터를 결합하여 양식 어류의 생육 상태를 정밀하게 모니터링하고, AI 알고리즘이 이를 바탕으로 사료 공급량을 조절하는 기술이 대표적입니다. 이러한 기술은 국내 양식장의 생산성 향상과 친환경 양식 생태계 구축에 결정적인 영향을 미치고 있는 바, 본 섹션에서는 그의 구체적 사례와 과학적 원리를 분석합니다.
3-1. AI 센서 및 수질 데이터 자동 수집과 분석 기술
국내에서는 양식장 수질 환경의 실시간 모니터링을 위한 다변량 센서 시스템이 활발히 개발·적용되고 있습니다. 전남대학교와 국립수산과학원 등 주요 연구기관은 수온, 염분, pH, 탁도, 용존산소뿐 아니라 암모니아, 아질산염, 질산염, 경도, 마그네슘 등 양식 어류 생육과 직결되는 총 12개 이상의 수질 항목을 고신뢰도 센서로 측정하는 임베디드 시스템을 개발하여 양식장에 설치하였습니다. 이러한 센서들은 RS-232, RS-485, Ethernet 등 다중 통신 프로토콜을 지원하며, 회로 설계 및 PCB 제작을 통한 내구성과 신뢰성 확보가 이루어졌습니다. 또한 양식장 주변 환경뿐 아니라 공기질 데이터 수집을 위한 통합 센서 시스템도 개발되어 수질과 공기질 간의 상관관계 분석이 가능하도록 하였습니다.
수집된 데이터는 머신러닝 기반으로 정밀 분석되어 수질 변화 예측과 이상 징후 탐지에 활용됩니다. 주로 의사결정트리, 딥러닝, 서포트벡터머신(SVM), LSTM 등 다양한 AI 기법이 도입되어 수질 변수 간 상관관계 분석, 회귀 모델 구축, 이상치 및 노이즈 제거, 수질 변수 예측 모델을 구현합니다. 특히 수온과 용존산소의 미세 변화가 조기 경고 신호로 활용되며, 수질 데이터와 어류 행동 데이터를 통합 분석하여 양식장의 건강 상태를 지능적으로 판단하는 연구가 진행 중입니다. 이러한 시스템은 실시간 모니터링과 자동 제어로 연계되어 수질 악화 방지와 적정 사료 공급 체계 구축에 필수적인 역할을 수행합니다.
3-2. 물고기 행동 패턴 및 환경변수에 따른 사료 자동 조절 알고리즘 사례
AI 기반 스마트 양식장에서 사료 공급은 단순한 정량적 투입을 넘어, 어류의 행동 패턴과 다양한 환경 변수를 종합적으로 반영하는 동적 제어가 핵심입니다. 국내 목포대학교와 전남대학교 스마트수산양식연구센터는 물고기 움직임, 밀도, 스트레스 수준 등 행동 데이터를 AI 영상 분석과 센서 데이터를 결합해 분석합니다. 이러한 데이터는 딥러닝 기반의 행동 인식 알고리즘 및 강화학습 기법과 맞물려, 최적의 사료 공급 타이밍과 양을 결정하는 자동화 시스템으로 구현되고 있습니다.
대표적으로 목포대의 자동 먹이 급여 시스템은 스마트폰과 연동된 IoT 센서로 수온, 수질 상태와 물고기의 활동성을 실시간 측정하고, AI 알고리즘이 사료 투여량과 시점을 자동 조절합니다. 이는 과잉 사료 공급으로 인한 수질 오염과 성장 불균형 문제를 효과적으로 감소시키는 성과를 보입니다. 또한, 사료 찌꺼기와 폐기물 발생량 최소화를 통한 친환경 양식장 실현에도 크게 기여합니다. 이와 같은 알고리즘은 물리적 변수와 생물학적 변수 간의 복합적인 인과관계를 모델링하며, 셀 기반 시뮬레이션 및 데이터 마이닝 기법을 접목해 사료 공급의 경제성과 환경적 영향 완화를 동시에 달성합니다.
3-3. 목포대, 전남대 등 국내 주요 연구기관과 산학 협력 사례
국내 스마트 양식 기술 연구는 목포대학교 스마트아쿠아팜연구소, 전남대학교 스마트수산양식연구센터를 중심으로 다양한 산학 협력과 정부 지원 사업으로 활발히 진행되고 있습니다. 이들 기관은 AI 센서 시스템, 영상 기반 행동 분석, 자동 사료 공급 모듈 개발 등에 주력하며, 산업체와의 협업을 통해 실증 및 상용화 단계로 진입하고 있습니다.
예컨대, 목포대는 산학협력 통해 IoT 수질 센서 모듈과 AI 사료 공급기 개발을 완료하고, 지역 어가와 협력해 실제 양식장에 도입하여 운영 중입니다. 이 프로젝트는 해양수산부와 과학기술정보통신부의 지원을 받아 진행되었으며, 스마트폰 앱과 연동한 실시간 모니터링 및 원격 제어 기능을 포함합니다. 전남대 역시 양식 클러스터 사업과 연계해 자동화된 디지털 유수식 순환 여과식 양식장 테스트베드에서 AI 기반 수질 및 행동 모니터링 기술을 적용, 생산성 향상과 친환경 관리 가능성을 검증하였으며, 양식 분야 ICT 융합 인력 양성을 위한 교육 프로그램도 운영 중입니다.
이와 같이 연구기관과 산업계가 긴밀히 협력하며 센서 하드웨어부터 AI 알고리즘, 데이터 플랫폼 구축까지 통합 생태계를 조성하고 있으며, 국내 스마트 양식산업의 기술 경쟁력 확보와 신시장 개척에 기여하고 있습니다.
4. 해외 AI 활용 양식장 사료 공급 및 스마트 수산 기술 사례
국내 AI 기반 스마트 양식 기술의 발전과 한계가 제시된 가운데, 해외 주요국들은 대규모 데이터 통합, 지속가능성 정책 연계, 그리고 AI 윤리 확립을 토대로 한 차원 높은 스마트 수산 기술 혁신을 추구하고 있습니다. 이를 통해 글로벌 스마트 양식 산업은 단순 자동화에서 벗어나 환경 지속가능성과 산업 신뢰성 확보를 위한 통합 생태계로 진화하고 있습니다.
특히 미국, 유럽, 동남아시아에서는 AI가 어류의 행동·건강·환경 데이터를 실시간으로 분석해 맞춤형 사료 공급을 가능하게 하는 사례들이 활발히 전개되고 있습니다. 이들 사례는 국내 기술들과 차별화되는 대규모 데이터 처리 역량, AI 윤리 규제 체계, 그리고 산업 육성 정책 등을 기반으로 하여 국내 스마트 양식 현황의 보완 및 확장 방향을 제시합니다.
4-1. 주요국 AI 양식 기술 적용 사례 및 특장점
미국에서는 AI와 컴퓨터 비전을 접목한 스마트 양식 솔루션이 실용화 단계에 진입해 있습니다. 대표적으로 구글 모기업 알파벳의 엑스(X)에서 분사한 스타트업 ‘타이달(Tidal)’은 AI 기반 실시간 영상·환경 데이터를 활용해 연어 양식장 물고기의 건강 상태부터 사료 섭취량까지 정밀하게 관리합니다. 이 기술은 양식 환경 오염을 줄이고, 생산 효율을 극대화하는 데 중점을 둡니다.
유럽에서는 AI 윤리와 규제가 스마트 양식 기술 발전과 밀접히 맞물려 있습니다. EU는 인공지능법(AI Act) 초안을 통해 고위험 AI 시스템에 엄격한 적합성 평가와 투명성 요구를 도입하여 양식 분야에서도 신뢰 가능하고 책임 있는 AI 활용을 촉진합니다. 독일 바이언 주의 인슈어테크 기업 사례처럼 AI 기반 대화형 아바타가 보험 설계사 역할을 하듯, 스마트 수산업 분야에도 AI가 서비스 전 과정에서 신뢰를 기반으로 활용되고 있습니다.
동남아시아에서는 정부 주도의 AI 윤리교육과 데이터 정책 지원과 함께 현장 맞춤 AI 스타트업들이 급속히 성장하고 있습니다. 싱가포르는 국가 AI 전략 내에 스마트 시티와 스마트 양식을 포함시키며 심도 있는 AI 적용과 데이터 신뢰성 확보를 강조합니다. 이 지역 스타트업들은 환경변화 대응과 비용 절감에 방점을 둔 경량화된 AI 솔루션을 제공, 지역적 특성과 규제망을 고려한 현장 최적화를 추구합니다.
4-2. AI 윤리 및 데이터 정책, 신뢰성 확보 현황과 규제 체계
해외 주요 국가들은 AI 활용의 신뢰성과 윤리성을 산업 도입 초기부터 정책과 규제로 체계화하여 스마트 양식 분야의 지속가능한 성장을 도모하고 있습니다. OECD가 채택한 AI 활용 원칙은 신뢰성, 투명성, 책임성 등을 핵심 가치로 제시하며, 이를 바탕으로 미국 NAIC, EU 인공지능법 등 각국의 구체적 윤리기준과 규제환경이 마련되어 AI 기반 스마트 수산 기술의 사회적 수용성을 높이고 있습니다.
예를 들어, 미국은 보험 분야에서 AI 의사결정의 투명성과 공정성을 중점 관리하면서 AI 활용자의 책임성 원칙을 법제화하고 있습니다. 이는 스마트 양식장에서 AI가 내리는 사료 공급 결정과 건강 모니터링 결과에 대한 신뢰 확보에 시사점을 제공합니다. 유럽연합은 고위험 AI에 대해 엄격한 적합성 및 안전성 평가를 요구하며, 양식 산업에 영향을 미치는 환경 규제와 조화를 이루도록 유도합니다.
동남아시아 국가들은 정책적으로 AI 윤리 교육 프로그램을 마련해 민간과 공공 부문의 AI 개발자 및 이용자에게 윤리의식을 강화하는 데 초점을 둡니다. 또한 데이터의 안전한 공유와 합법적 이용을 지원하는 법·제도적 장치를 마련해 수산 데이터의 신뢰성을 높이고, AI 시스템의 불공정, 편향 문제를 조기에 예방하고 있습니다.
4-3. 해외 산업 동향, 스타트업 및 정책 지원 사례 요약
글로벌 스마트 수산 산업은 AI 스타트업을 중심으로 활발한 혁신이 일어나고 있으며, 정책적 지원 또한 뒷받침되고 있습니다. 미국, 유럽, 동남아 각 지역에서는 AI 스타트업들이 사료 최적화, 건강 진단, 생장 예측 등 다양한 AI 기반 서비스를 제공하며, 본격적 시장 확대를 목전에 두고 있습니다.
대표적 사례로 미국 ‘타이달’은 알파벳의 연구개발 역량을 기반으로 한 AI 스마트 양식 솔루션을 통해 실시간 건강 모니터링 및 정밀 사료 공급을 상용화 단계로 끌어올렸고, 유럽 역시 AI 보험 설계사와 음성봇 등 AI 서비스 모델을 통해 산업 내 유기적 자동화와 신뢰 거버넌스를 구축하고 있습니다.
동남아에서는 정부 주도의 스타트업 지원 프로그램과 AI 인프라 투자 확대가 두드러집니다. 싱가포르는 AI4E 프로그램 등을 통해 AI 인력 양성 및 윤리 교육에 집중하고 있으며, 이와 연계해 생태계 전반에 걸친 AI 기반 수산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 정책과 산업의 통합적 움직임은 AI 스마트 양식 기술을 통한 경제적 가치 창출과 지속가능한 어업 환경 구축 양축에서 시사점을 제공합니다.
5. AI 스마트 양식장 관련 정책, 윤리, 신뢰성 확보 방안
최근 AI 기술이 스마트 양식 산업에 융합되면서, 기술적 적용뿐 아니라 법적·윤리적·사회적 기반 마련의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 해외 주요 국가들의 정책과 산업 동향을 기반으로 국내 스마트 양식 산업이 안정적이고 지속 가능하게 성장하기 위해서는 AI 활용에 따른 신뢰성 확보, 개인정보보호, 그리고 국제 수준에 부합하는 윤리적 기준이 필수적입니다. 특히 데이터 기반 의사결정과 자동화가 심화되는 환경에서 사용자 및 사회의 신뢰를 얻기 위한 체계적인 정책과 윤리 교육, 그리고 법적·행정적 지원이 시급히 요구됩니다.
이러한 맥락에서 이 장에서는 AI 스마트 양식장 산업에 적용 가능한 국내외 AI 윤리 교육 현황과 국제 AI 원칙 채택 사례를 검토하고, 개인정보보호 및 데이터 규제와 관련된 핵심 이슈를 심층 분석합니다. 더불어, 국내외 정책 대응 현황을 종합하여 AI 스마트 양식장 신뢰성 확보를 위한 전략적 시사점을 도출함으로써, 향후 산업 전반의 법·윤리·사회적 신뢰 구축에 기여하고자 합니다.
5-1. 1. AI 윤리 교육 현황 및 국제 AI 원칙 채택 사례
AI 윤리 교육은 AI 기술 도입이 급속도로 진행되는 현장에서 기술의 사회적 수용성과 신뢰도 확보를 위한 기초적 수단으로 자리잡고 있습니다. OECD, UNESCO, 유럽연합(EU)과 미국, 일본 등 주요 국가 및 국제기구는 인간 중심 AI, 공정성, 투명성, 책임성 등 핵심 윤리 원칙과 가이드라인을 제시하며 교육 및 정책적 확산을 추진 중입니다.
OECD는 2019년 AI 활용 원칙을 42개국이 공식 채택하였으며, AI가 포용적 성장, 지속 가능한 발전, 인간 중심 가치를 존중하도록 설계돼야 함을 강조합니다. G20 디지털 장관회의에서도 이를 기반으로 인간 중심 AI 원칙이 공식 선포되어 국제사회 공감대를 형성했습니다. 유럽연합은 AI 법(AI Act)을 통해 윤리 지향의 법적 기준을 강화하고 있으며, 안전성, 투명성, 데이터 품질에 관한 조항을 법률로 명문화하고 있습니다.
한편, 미국은 NIST를 중심으로 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)를 개발해 기술적 신뢰성과 책임성 기준을 마련하고 있으며, 민간 부문 중심으로 윤리 교육과 자율규제를 병행하는 정책적 방식을 채택하고 있습니다. 이처럼 국제 사회는 AI 윤리 교육을 단순한 기술 보급을 넘어 윤리·사회적 책임의식 함양과 AI 거버넌스 구축을 위한 필수 요소로 간주하고 있습니다.
5-2. 2. 개인정보보호 및 데이터 규제 관련 주요 이슈 분석
AI 스마트 양식장에서는 방대한 생태 및 환경 데이터뿐만 아니라 어류 행동, 양식장 운영 정보 등 민감 개인정보가 수집·처리됩니다. 이에 따라 개인정보보호 및 데이터 규제는 신뢰성 확보 핵심 축으로 작용합니다. 국내외 주요 규제는 데이터 수집의 적법성, 동의 절차 명확화, 저장 및 처리의 안전성, 목적 외 사용 금지, 개인정보 비식별화 및 데이터 품질관리 등을 엄격히 요구하고 있습니다.
미국은 주(州)별 개인정보보호 강화 추세와 함께 바이든 행정부의 ‘AI 권리장전 청사진’을 통해 AI 시스템에서의 개인정보 투명성, 공정성, 민감 정보 보호를 강조하고 있습니다. 특히 자동화된 의사결정과 관련해 소비자의 통제권 및 정보 접근성이 확대되고 있습니다.
유럽연합은 GDPR과 AI 법률을 통해 개인정보 처리의 합법성, 투명성, 최소화 원칙을 엄격히 적용하며, 자동화된 의사결정과 AI 고위험 시스템에 대한 데이터 품질 및 편향성 관리 기준을 강화하고 있습니다. EU AI 법은 AI 시스템의 데이터 관리 규범을 명확히 하여 편향·차별 위험 감소와 사용자 보호를 도모합니다.
중국 역시 생성형 AI 서비스 관리 규정을 통해 데이터 출처 적법성, 개인정보 및 지식재산권 보호, 차별금지 조치를 의무화하며 체계적 법 집행을 추진 중입니다. 이처럼 개인정보 보호와 데이터 규제는 스마트 양식장에서 AI 활용의 기본 조건으로 부상, 기술적 신뢰성과 윤리적 정당성을 법·제도적으로 뒷받침하는 역할을 수행합니다.
5-3. 3. 국내외 정책 대응 현황과 미래 방향 및 신뢰성 확보 전략
국내에서는 2021년 과학기술정보통신부를 중심으로 ‘신뢰할 만한 AI 실현 전략’을 발표하며 윤리 기준 마련, 인증제 도입, 신뢰성 검증 기술 개발, AI 윤리 교육 강화 등을 추진하고 있습니다. 개인정보보호위원회는 AI 개인정보보호 자율점검표를 개발하여 민간 개발자가 자율적으로 개인정보 관리와 준수를 강화하도록 하고 있으며, 금융위원회는 AI 금융서비스 가이드라인을 통해 공정성과 투명성 기준을 제시하고 있습니다.
해외와 달리 국내 정책은 아직 초기 단계이나, AI 산업 확산을 위한 신뢰 기반 조성에 집중하며 특히 개인정보보호와 윤리 기준을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 향후에는 고위험 AI 시스템에 대한 체계적 인증과 감독, 설명 가능성 확보, AI 모델의 투명성 보장을 위한 법제도 구축이 필수적입니다.
신뢰성 확보를 위해서는 기술적 접근뿐 아니라 AI 윤리 교육과 사회적 합의 기반의 윤리 정책 플랫폼 운영이 필요합니다. AI 시스템의 지속적 모니터링과 피해 보호 메커니즘, AI 기술 발전에 따른 신속한 법·제도적 대응 체계 구축도 중요한 대응책으로 평가됩니다.
또한 글로벌 표준과 국제 협력에 적극 참여하며, 국내 산업 실정에 맞는 맞춤형 정책을 개발해야 스마트 양식장 AI 산업의 지속 가능하고 신뢰받는 성장 기반이 마련될 것입니다. 데이터 투명성 강화, 개인정보 관리 엄격화, AI 윤리 준수 제도화가 미래 AI 스마트 양식의 성장과 사회 수용성을 결정짓는 열쇠입니다.
6. 결론
본 리포트에서 다룬 국내 AI 기반 스마트 양식장 사료 공급 기술은 ICT와 AI 센서 융합을 통해 어류 행동과 환경 데이터를 실시간 분석하여 생산성과 친환경성을 제고하는 데 성공적인 기반을 마련하였습니다. 목포대와 전남대 등 주요 연구기관의 산학 협력 사례는 국내 스마트 양식 산업의 기술적 진보와 현장 적용 가능성을 확인시켜 주었습니다. 이는 양식장의 자동화와 비용 절감뿐 아니라 지속 가능한 수산업 발전에 필수적인 전환점입니다.
국제적 관점에서 미국, 유럽, 동남아시아에서는 대규모 데이터 통합과 AI 윤리 및 신뢰성 확보 정책을 중심으로 스마트 수산업이 진화하고 있습니다. 이러한 정책적·윤리적 기반은 국내 산업의 지속 가능하고 신뢰받는 성장을 위해 반드시 벤치마킹해야 할 요소로 평가됩니다. 특히 개인정보 보호와 AI 투명성 보장, 법적 인증 체계 구축이 향후 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
앞으로 국내 스마트 양식장은 기술 고도화와 함께 AI 윤리 교육 강화, 법·제도적 신뢰성 확보에 주력해야 합니다. 국제 공통 원칙을 반영한 정책 마련과 기술 표준화, 산업계와 학계의 긴밀한 협업 확대가 필요합니다. 또한, 빅데이터와 AI 기술 융합을 통한 보다 정교한 급여 예측 모델 개발 및 AI 시스템의 지속적 모니터링 체계 구축도 미래 성장 동력으로 제안됩니다.
결론적으로, AI 기반 스마트 양식 시스템은 국내 어업 경쟁력 강화와 지속가능한 수산업 생태계 구축을 위한 필수 혁신 동력입니다. 체계적 정책 지원과 신뢰성 확보를 병행함으로써, 미래 스마트 양식 산업에서 글로벌 시장 선도와 지역 어업의 균형 발전을 함께 실현해야 할 것입니다.