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갯벌, 인공지능과 드론으로 연구하다
지성사 | 청소년 | 2022.10.31
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  도서 소개

갯벌에 들어가 채집하지 않아도 저서동물이 사는 위치와 개체수 그리고 그 양을 파악할 수 있는 혁신적인 기술을 접하는 소중한 기회를 제공한다. 자연현상을 이해하기 위해 노력하는 과학자들의 눈과 꿈을 키우며 배움을 갈망하는 청소년들의 눈높이에 맞춰 집필했으며, 이 책을 읽은 청소년들이 자연 보전과 이의 효율적인 이용을 위해 앞으로 무엇을 해야 하는지를 느꼈으면 하는 바람을 담았다.

  출판사 리뷰

세계 최초로 인공지능 기술과 드론 기술을 이용하여
갯벌 연구의 한계를 뛰어넘은 최신 기술을 기록하다!

이 책은…


전 세계적으로 그 가치를 인정받아 세계 5대 갯벌이자 유네스코 세계유산으로 등재된 우리나라 갯벌! 이러한 갯벌을 체계적으로 관리하기 위해선 무엇보다 그곳의 생물과 환경정보를 정확하게 파악하고 있어야 한다. 한국해양과학기술원 연구자들이 중심이 된 연구그룹은 4차산업 혁명기술의 기반이 되는 인공지능 기술과 드론 기술을 이용하여 지금까지 한계로 인식되었던 갯벌의 생물과 환경정보를 공간적으로 표현하기 위한 연구에 착수했다. 세계 최초로 우리나라에서 최신 기술을 이용하여 갯벌을 연구하기 시작한 것이다. 이 책은 갯벌에 들어가 채집하지 않아도 저서동물이 사는 위치와 개체수 그리고 그 양을 파악할 수 있는 혁신적인 기술을 접하는 소중한 기회를 제공한다.

갯벌에 들어가 채집하지 않아도
저서동물이 사는 위치와 개체수 그리고 양을
파악할 수 있는 혁신적인 기술을 접하다!


갯벌은 전체 지구 생태계 면적의 0.3퍼센트에 지나지 않는다. 그럼에도 경제적 가치는 지구 생태계 총가치의 5퍼센트에 이르는 것으로 알려졌다. 이는 농경지의 100배, 숲의 10배에 해당하는 가치이다. 하지만 최근 기후변화로 인해 지구환경과 생태계에 많은 변화가 일어나고 있는데, 갯벌도 예외가 아니다. 해수면 상승, 수온 변화, 해류 변화로 인해 갯벌 환경과 생물들이 변화하고 있는 것이다. 그리고 부족한 땅을 늘리기 위해 과거 몇십 년 동안 얕은 연안을 매립하거나 하굿둑 건설, 수산물 생산을 늘리기 위해 양식장 건설 등 사람의 행동과 환경에 따른 변화도 많았다. 최근에는 대규모 해상풍력단지 개발이나 해안 모래 채취 등의 갯벌 주변 환경의 변화도 계속되고 있다.
이처럼 자연적이거나 인위적인 변화로 갯벌에 무슨 일이 벌어지는지, 어떤 피해가 생기는지, 이를 위해 어떻게 해야 하는지를 알려면 과학적인 정보가 필요하다. 하지만 갯벌은 하루에 두 번 밀물과 썰물이 교차하기 때문에 사람들이 현장 조사를 할 수 있는 시간이 제한되어 있다. 또한 푹푹 빠져서 걷기 어려우며, 차가 들어가기도 어렵다. 이렇듯 갯벌에 직접 들어가 현장 조사를 한다는 것은 무척 어렵다. 따라서 지난 40년간 직접 갯벌에 들어가 조사하고 연구한 자료 등에는 한계가 있을 수밖에 없다.
이러한 한계를 극복하기 위해 한국해양과학기술원 갯벌 연구팀이 세계 최초로 최신 기술을 이용하여 갯벌을 연구하기 시작했다. 25년간 갯벌 생태를 연구한 구본주 박사와 해양위성센터의 유주형 박사는 4차 산업혁명 기술 중 인공지능과 드론 기술을 이용하는 원격 탐사 기술로 생물의 분포에 영향을 미치는 환경요인의 값을 공간적으로 정량화하여, 이로부터 생물의 양을 추정하고자 했다. 새롭게 개발하고 있는 기술을 활용하면 갯벌에 서식하는 저서동물의 양과 개체수를 추정하지 않고 정확하게 그 수를 헤아릴 수 있다는 점에서 혁신적이다. 또한 앞으로는 갯벌에 들어가 채집하지 않아도 저서동물 이 사는 위치와 개체수 그리고 양을 알 수 있다는 점에서 뛰어난 기술이라 할 수 있다.
이와 관련한 기술을 청소년들이 호기심을 갖고 접근할 수 있게 《갯벌, 인공지능과 드론으로 연구하다》(미래를 꿈꾸는 해양문고 44)를 펴냈다. 이 책은 자연현상을 이해하기 위해 노력하는 과학자들의 눈과 꿈을 키우며 배움을 갈망하는 청소년들의 눈높이에 맞춰 집필했으며, 이 책을 읽은 청소년들이 자연 보전과 이의 효율적인 이용을 위해 앞으로 무엇을 해야 하는지를 느꼈으면 하는 바람을 담았다.

인공지능과 드론 기술을 이용하여
저서동물의 흔적을 생물별로 빅데이터화하다!


전 세계적으로 인정받은 우리 갯벌의 우수성은 ‘생물다양성 보전 및 멸종위기 철새 기착지로서의 탁월한 보편적 가치(OUV, Outstanding Universal Value)’에 있다. 즉, 우리 갯벌에는 생물다양성이 크고 멸종위기종이 많이 살고 있다는 뜻이다. 따라서 우리가 갯벌의 생물을 보존하는 것은 우리는 물론 전 세계 자연유산을 지키는 일이다.
현재 우리 갯벌이 어떤 상황에 놓여 있는지를 파악하는 것은 매우 중요한 작업이다. 갯벌의 퇴적상과 함께 갯벌에 서식하는 저서생물의 상태를 다양한 원격탐사 시스템에 접목하여 갯벌과 주변 환경의 지형도를 제작하면 해양과 육상과 상호작용에 대해서 연구할 수 있다. 예를 들면 갯벌에서 침식된 부분이 해저의 어느 부분에 퇴적되었는지를 파악하면 해결책을 제시할 수 있다.
갯벌의 퇴적상을 분석하는 방법으로는 크게 현장 조사 방법과 위성 자료를 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 약 30년 전부터 매우 넓은 갯벌의 퇴적상을 지속적이면서 공간적으로 분석하기 위해 현장 자료와 함께 원격탐사 자료를 활용하려는 연구가 계속되었으며, 원격탐사 자료를 이용한 갯벌 퇴적상 탐지에는 다양한 위성과 드론 영상이 활용되고 있다.
인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, 모바일 등 지능정보 기술이 기존 산업과 서비스에 융합되거나 드론, 3D 프린팅, 로봇공학, 생명공학, 나노기술 등 여러 분야의 신기술과 결합되어 현실 세계의 모든 제품과 서비스를 네트워크로 연결하고 사물을 지능화한다. 인공지능과 드론은 제4차 산업혁명 기술의 중심에 놓여 있다.
바로 이 기술이 갯벌 연구에도 적용되기 시작했다. 아직 기술을 개발하는 단계이지만, 한국해양과학기술원 연구진들이 2021년부터 세계 최초로 기술을 개발하고 있다. 4차 산업혁명 기술 중 인공지능과 드론 기술을 이용하여 ‘갯벌에 저서동물이 몇 마리나 살고 또 그 양(무게)은 얼마나 되는지’를 알아낼 수 있는 기술이다.
뿐만 아니라 저서동물의 흔적을 생물별로 빅데이터화하고 또한 그 차이를 구별하는 기준을 설정했다. 생물별로 서식굴 입구 모양과 활동 흔적을 표준화했는데, 표준화는 생물의 고유한 흔적 특성을 3D 스캐닝 과정을 거쳐 모형화하고, 이로부터 그 종의 흔적을 다른 종과 비교해 구별하는 과정이라 할 수 있다. 이 책에는 이러한 연구 결과를 서식굴 입구와 활동 흔적의 크기와 모양을 서로 다른 종 사이의 수치 비교를 통해 종별로 고유한 모형을 만들어 소개하고 있다. 생물별로 그 생김새가 다르듯이 그들의 활동 흔적 또한 서로 다르다는 것을 보여주는 결과물은 독자들의 시선을 사로잡기에 충분하다.

  작가 소개

지은이 : 유주형
1969년 서울에서 태어나 연세대학교 지구시스템과학과를 졸업했다. 같은 대학교에서 지구물리 분야로 석사를, 원격탐사 분야로 박사 학위를 받았다. 2003년부터 한국해양과학기술원 해양위성센터에서 근무하고 있으며, 과학기술 연합대학원 대학교(UST)와 한국해양대학교 해양과학기술 전문대학원(OST) 교수로 재직하고 있다. 한국습지학회 부회장을 역임했으며, 현재 GEO DATA 저널 편집위원장과 GeoAI 데이터학회 해양부문 회장을 맡고 있다. 지은 책으로는 『천리안, 하늘에서 바다를 연구하다』(공저) 등이 있다.

지은이 : 구본주
1967년 창원에서 태어나 부산대학교 해양과학과에서 공부하고, 서울대학교 해양학과에서 석사와 박사 학위를 받았다. 현재는 한국해양과학기술원 동해환경연구센터 책임연구원이며, 과학기술연합대학원대학교(UST) 해양학과 교수로 재직 중이다. 25년간 갯벌 생태를 연구했으며, 지은 책으로 『갯벌 생물의 집, 서식굴』, 『시화호 생태계』 등이 있다.

  목차

여는 글

01 우리나라 갯벌의 특성
갯벌이 왜 중요한가?|갯벌을 보호하기 위한 연구의 시작

02 원격탐사를 이용한 갯벌 주제도
원격탐사로 어떻게 갯벌 지형도를 만들까?|펄과 모래를 구분할 수 있다고?| 염생식물 주제도|
갯벌 저서동물 주제도|갯벌 저서동물 분포 추정도

03 인공지능과 드론을 이용한 갯벌 연구
갯벌 저서동물 종, 개체수, 생물량 파악을 위한 새로운 접근|갯벌 생물의 집과 의미|
인공지능과 드론을 이용한 생물 분포도 적용 사례

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