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[디지털투데이 AI리포터] 위성 이미지와 인공지능(AI)을 이용해 바다에서 산업 활동을 정밀하게 매핑한 연구 결과가 학술지 네이처에 게재됐다고 지난 3일(이하 현지시간) 더 버지가 전했다.

매체에 따르면 구글의 지원을 받는 비영리 단체 글로벌피싱워치(Global Fishing Watch)는 전 세계 산업용 어선의 75%가 레이더망을 피하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 운송 및 에너지 선박도 30% 가량이 레이더망 추적 시스템에 포착되지 않았다. 단체는 "이 같은 사각지대는 전 세계적인 해양 보호 노력을 방해할 수 있다"면서 "전 세계의 바다와 어업을 효율적으로 보호하기 위해 레이더망을 피하는 배들을 더 정확하게 파악해야 한다"고 말했다.

지금까지 전 세계 모든 국가들은 지난해 채택된 쿤밍-몬트리올 글로벌 생물 다양성 프레임 워크(GBF)에 따라 2030년까지 육지와 해역의 30%를 보호해야 한다는 데 동의했다. 하지만, 정확한 지도가 없다면 어업 활동이 어디서 이뤄지고 있는지 파악이 불가능하다.

그동안 해상 관련 여러 단체들은 해상 자동 식별 시스템(AIS)에 의존해왔다. AIS는 무선 신호를 발신하는 상자를 장착해 선박을 추적할 수 있지만, 탐지를 피하기 위해 임의로 박스를 끄는 것이 가능해 실효성 논란이 일기도 했다.

이 문제를 해결하기 위해 글로벌피싱워치 책임자 데이비드 크룩스마를 포함한 연구진들은 유럽우주국(ESA)의 센티넬-1 위성에서 2000테라바이트(TB)에 달하는 이미지를 분석했다. 센티넬-1은 카메라로 사진을 찍는 것과 같은 전통적인 광학 이미지 대신 첨단 레이더 장비를 사용해 지구 표면을 관찰한다. 레이더는 구름을 뚫고 어둠 속에서도 볼 수 있기 때문에 AIS가 놓친 해상 활동을 포착할 수 있다.

또 연구팀은 대규모의 데이터를 분석하고, 다양한 종류의 해양 인프라를 분류하기 위해 딥러닝 모델을 개발, 2017~2021년까지 산업 활동의 75%가 이루어지는 전 세계 바다의 약 15%를 모니터링했다. 페르난도 파올로 글로벌피싱워치 머신러닝 엔지니어는 "AI가 없었다면 이런 유형의 연구는 불가능했을 것"이라 설명했다.

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