수과원은 지난해 국민신문고를 통해 수집한 설문조사 결과를 바탕으로 ‘주간해황정보’ 서비스의 기술 고도화를 추진했다. 응답자의 64%가 예측 정확도 향상을 요구한 가운데, 수과원은 통계 기반 예측에서 벗어나 시계열 영상 데이터를 분석하는 딥러닝 기술인 ConvLSTM을 도입했다. 이 기술은 시간에 따라 변화하는 이미지 형태의 데이터를 처리하는 데 적합해 해양 예측 분야에 효과적으로 활용된다.
수과원이 자체 개발한 이번 알고리즘은 동·서·남해 및 동중국해 등 주요 해역별 특성을 반영한 AI 학습을 통해 수온 예측 정확도를 대폭 향상시켰다. 실제로 예측 정확도는 2024년 90%에서 2025년 94%로 개선됐다. 이 알고리즘은 1㎞ 고해상도 광역 수온 예측이 가능해, 보다 정밀한 해양정보 제공이 가능해졌다.
수과원은 지난해 11월부터 우리 해역에 대한 시범 서비스를 운영해 왔으며, 5월부터는 북서태평양까지 예측 서비스를 확대할 계획이다. 주간해황정보 서비스는 수과원 홈페이지를 통해 누구나 열람할 수 있다.
수과원은 이 수온 예측 기술을 바탕으로 고수온, 저수온, 냉수대 등 이상해황으로 인한 수산재해에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 이를 통해 수산 피해를 줄이고, 어업인들의 경영 안정에도 기여할 것으로 기대된다. 동시에 해당 기술은 국내 해양과학 전반의 연구 역량 제고에도 일조할 전망이다.
최용석 국립수산과학원장은 “국민 의견을 반영한 해양수산 정보를 생산하는 데 지속적으로 힘쓰고 있다”며 “앞으로도 인공지능 등 신기술을 적극 도입해 첨단 정보 생산을 위한 연구를 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
425_sama@fnnews.com 최승한 기자
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