인공지능 기술이 해양 연구의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 사우스 플로리다 대학교(USF), 미국 해양대기청(NOAA), 컬럼비아 대학교 연구진은 120만 장의 위성 이미지를 딥러닝으로 분석하여, 전 세계 해양에서 부유 조류가 급격히 증가하고 있다는 사실을 최초로 입증했습니다. 이번 연구는 단순한 데이터 집계를 넘어, 해양 생태계가 구조적 변화를 겪고 있음을 보여주는 중요한 증거입니다.
AI 위성 관측이 밝혀낸 해조류 증가의 전모
네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 이번 연구는 머신러닝을 활용한 해양 관측의 혁신적 사례입니다. 컬럼비아 기후대학 소속 라몬트-도허티 지구 관측소의 연구 교수이자 공동 저자인 조아킴 고에스는 "머신러닝을 활용하여 해양에 떠다니는 조류가 증가하고 있음을 명확하게 보여주는 지도를 개발했다"고 밝혔습니다.
USF 해양과학대학 해양학 교수이자 논문의 책임 저자인 추안민 후(Chuanmin Hu)는 "지역별 연구는 발표되었지만, 이번 논문은 거대 해조류 덩어리와 미세 해조류 찌꺼기를 포함한 부유 해조류에 대한 최초의 전 지구적 현황을 제시한다"고 설명했습니다. 연구진은 2003년부터 2022년까지 20년간의 데이터를 분석하여 13개 구역과 5가지 유형의 해조류를 추적했습니다.
미국 해양대기청(NOAA) 위성응용연구센터의 해양학자이자 제1저자인 린 치(Lin Qi)는 이전 연구팀이 개발한 컴퓨터 모델을 업데이트하여 전 세계 해양 이미지를 분석했습니다. 딥러닝 모델은 해수면에 떠 있는 해조류의 존재를 나타내는 특징을 식별하도록 훈련되었으며, 대부분의 경우 이러한 특징은 여러 이미지 픽셀에 걸쳐 나타나지만 일반적으로 각 픽셀의 1% 미만을 차지합니다. 치의 모델을 훈련하는 데에는 수개월이 걸렸고 수백만 개의 이미지 특징을 사용했습니다.
이 연구의 기술적 의미는 명확합니다. 인간의 수작업으로는 절대 불가능한 규모의 데이터 처리를 통해, 해양 연구의 범위가 지역에서 전 지구로 확장되었다는 점입니다. USF 연구 컴퓨팅 부서가 제공한 고성능 인프라는 여러 이미지 그룹을 동시에 처리할 수 있었지만, 그럼에도 120만 장의 위성 이미지를 처리하고 분석하는 데는 몇 달이 걸렸습니다. 치 교수는 "이 연구는 고성능 컴퓨팅 시설과 NOAA와 USF 간의 오랜 협력 없이는 불가능하다"고 강조했습니다.
다만 위성 기반 분석의 한계도 고려해야 합니다. 위성 데이터는 표층 관측에 한정되어 있어, 해저 생태계나 수중 생물학적 변화까지는 직접적으로 반영하지 못합니다. 또한 픽셀의 1% 미만이라는 미세한 특징을 식별하는 과정에서 구름, 탁도 등 환경 조건이 오탐에 미치는 영향에 대한 추가 검증이 필요합니다.
체제 전환: 해조류 부족에서 풍부로의 구조적 변화
연구 결과는 단순한 증가 추세를 넘어 "체제 전환"이라는 표현으로 요약됩니다. 후 교수는 "2008년 이전에는 사르가소해의 사르가섬을 제외하고는 대규모 해조류 번식이 보고된 적이 없었다"며, "전 세계적으로 해조류가 부족했던 해양에서 해조류가 풍부한 해양으로의 체제 전환이 일어나고 있는 것으로 보인다"고 밝혔습니다.
구체적인 수치는 이러한 변화의 심각성을 보여줍니다. 2003년부터 2022년까지 미세조류 덩어리와 거대조류 군락 모두 전 세계적으로 확산되었습니다. 해수면의 미세조류는 매년 1%씩 완만하지만 의미 있는 증가세를 보였습니다. 그러나 열대 대서양과 서태평양에서 거대조류의 대량 증식은 매년 13.4%씩 증가했으며, 특히 2008년 이후 생물량이 급격히 증가했습니다. 이러한 거대조류 대량 증식의 누적 면적은 4,380만 제곱킬로미터(1,690만 제곱마일)에 달해 과거의 추세를 벗어났습니다.
지역별 상황은 더욱 극적입니다. 북쪽으로 육지가 둘러싸인 인도양에서는 해류 순환이 느리다고 고에스는 설명합니다. "부유하는 해조류가 3배에서 3.5배까지 증가했는데, 이는 정말 심각한 상황입니다." 대형 해조류 대량 번식의 전환점은 대략 2010년경에 나타났습니다. 녹조류인 울바(Ulva)의 첫 번째 대규모 번식은 2008년 황해에서 발생했습니다. 갈조류인 사르가섬(Sargassum)의 상당한 대량 번식은 2011년 열대 대서양에서 일어났습니다. 또 다른 사르가섬 대량 번식은 2012년 동중국해에서 발생했습니다.
이 시기적 집중은 해양 시스템이 어떤 임계점을 넘었을 가능성을 암시합니다. 2010년 전후의 전환점은 기후 시스템의 "문턱 효과"를 떠올리게 하며, 단순한 점진적 변화가 아닌 질적 전환이 일어났음을 시사합니다. 연구진은 이러한 추세가 해수 온도, 해류, 영양염류의 변화 때문일 가능성이 높다고 분석했습니다.
다만 상관관계와 인과관계를 구분하는 신중함이 필요합니다. 연구는 해수 온도, 해류, 영양염류 변화를 원인으로 제시하지만, 기후 변화, 농업 유출, 해양 순환 변화 중 어느 요인이 더 결정적인지에 대한 상대적 비중은 아직 명확하지 않습니다. 향후 연구에서는 이러한 요인들의 상호작용과 각각의 기여도를 정량적으로 밝히는 작업이 필요합니다.
연안 생태계에 미치는 양날의 검 효과
후 교수는 해조류와 같은 대형 조류를 양날의 검에 비유했습니다. 이 비유는 문제의 본질을 정확히 포착합니다. 탁 트인 바다에서는 해양 생물에게 중요한 서식지를 제공하고 어업에 긍정적인 영향을 미치며 다양한 종의 산란장 역할을 합니다. 공해상에서 부유하는 해조류는 생태계의 다양성을 지원하고 생물학적 생산성을 높이는 순기능을 수행합니다.
그러나 조류가 연안 해역에 도달하면 상황은 완전히 달라집니다. 부패하는 생물체가 관광, 경제, 그리고 사람과 해양 생물의 건강에 상당한 피해를 줄 수 있습니다. 대량의 해조류가 해안에 밀려오면 악취가 발생하고, 부패 과정에서 산소가 고갈되어 어류와 기타 해양 생물이 폐사할 수 있습니다. 관광 산업은 직접적인 타격을 받으며, 연안 경제 전반에 걸친 파급 효과가 발생합니다.
연구진은 해양 생물, 관광 및 연안 경제에 상당한 영향을 미칠 수 있다고 경고했습니다. 해조류 자체가 문제라기보다, 위치와 규모, 그리고 인간 활동과의 상호작용이 문제의 핵심입니다. 이는 해조류 증가에 대한 대응이 단순히 제거나 억제가 아니라, 공간적 분포와 생태계 균형을 고려한 통합적 관리가 되어야 함을 의미합니다.
이번 연구는 적조 확산의 원인을 해양으로의 영양분 유출과 같은 인간 활동과 해양 온난화와 같은 기후 변화 모두에 기인한다고 분석했으며, 지역별로 원인이 다를 수 있다는 점도 인정했습니다. 이러한 다층적 원인 분석은 정책적 대응이 일률적일 수 없음을 시사합니다.
치 연구원은 앞으로 "더 많은 위성 데이터를 분석하여 적조 확산 현상을 더 자세히 이해할 계획"이라고 밝혔습니다. 그러나 과학적 이해가 진전되는 것과 별개로, 정책적 대응 방향은 아직 초기 단계입니다. 연안 국가들은 어떤 관리 체계를 준비해야 하는지, 해양 비료 유출을 줄이는 것이 핵심인지 아니면 기후 완화가 우선인지에 대한 구체적인 로드맵이 필요합니다. 현재로서는 문제 진단이 명확해졌지만, 실행 가능한 해결책 개발은 다음 단계의 과제로 남아 있습니다.
이번 연구는 AI 기술이 해양 과학에 가져온 혁신과 함께, 전 지구적 해양 생태계가 구조적 변화를 겪고 있다는 경고를 동시에 전달합니다. 해조류 증가는 단순한 환경 변화가 아니라 해양-기후-인간 시스템의 복합적 상호작용이 만들어낸 결과입니다. 과학적 관측 능력이 비약적으로 향상된 만큼, 이제는 정책적 대응과 국제 협력 체계 구축이 시급한 시점입니다. 해양 생태계의 균형을 회복하기 위해서는 기후 변화 완화, 영양염류 관리, 연안 생태계 보호를 아우르는 통합적 접근이 필요합니다.
[출처]
Harnessing AI, scientists discover a rise in floating algae across the global ocean: https://news.climate.columbia.edu/2026/02/17/harnessing-ai-scientists-discover-a-rise-in-floating-algae-across-the-global-ocean/