민은홍 동원산업 대표 “참치떼 발견에 ‘드론’, 판정엔 ‘인공지능’…기술 선도”

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민은홍 동원산업 대표가 24일 월드 푸드테크 컨퍼런스 '창발 농수산' 세선에서 원양엉업의 테크 혁신 등에 대해 발표하고 있다. 
민은홍 동원산업 대표가 24일 월드 푸드테크 컨퍼런스 ‘창발 농수산’ 세선에서 원양엉업의 테크 혁신 등에 대해 발표하고 있다. 

[데일리임팩트 이호영 기자] 동원산업은 참치떼 탐지에 드론을 사용하고 참치 등급 판정에도 인공 지능과 딥러닝 기술을 적용하며 국내 원양어업의 발전과 기술을 견인하고 있다. 이를 통해 최고 품질의 횟감용·캔 참치를 안정적으로 제공하고 있는 것이다. 

민은홍 동원산업 대표는 24일 월드 푸드테크 컨퍼런스 ‘창발 농수산’ 세션에서 ‘원양어업의 테크(Tech) 혁신과 지속가능한 미래’에 대해 발표하고 참치산업으로 대표되는 국내 원양어업 기술의 현재와 미래를 짚어봤다. 

민은홍 대표는 “원양산업 하면 가장 대표적인 게 수산물 중 참치일 것”이라며 “원양산업의 기술이 하드웨어나 소프트웨어 측면에서 현재 어디까지 와 있는지 말하려고 한다”고 했다. 

이에 앞서 민 대표는 간략히 국내 원양업 발전사를 짚었다. 국내 원양업은 1970년대 횟감용 참치에서부터 출발, 통조림용 캔 참치는 1979년부터 시작했다. 미국에서 캔 참치가 개발되고 나서 60년이 지난 후에나 한국에서 원양산업, 참치산업이 시작한 것이다.  

동원산업은 캔과 횟감용 참치를 겸해 생산해오고 있다. 참치 대중화에 크게 역할한 캔 참치 기술 발전사는 국내 원양업 발전사와 궤를 같이 하고 있다.

민 대표는 “캔용 참치를 대형 그물로 잡는 어법을 선망 어법이라고 한다. 이는 배 두 척이 그물을 동그랗게 싸서 참치의 활동 범위를 둘러싼 다음에 그물로 끌어올리는 방식”이라며 “현재 동원산업이 이 어법을 통해 잡고 있는 게 연간 20만톤 가량 된다”고 했다. 

이 선망 어법으로 캔용 참치를 잡는 대형 배를 선망선이라고 한다. 현재 동원산업이 보유한 선박은 전체 40척 가량으로 선망선은 약 20척이 있다. 이 선망선을 이용한 원양어업 기술은 3세대까지 발전해있다.

민 대표는 “현재는 4세대 선망선을 개발 중”이라며 “이 4세대 기술은 하드웨어 측면에선 레이더, 소나 등 항행 장비 업그레이드와 선상 헬기 탑재, 그리고 참치떼 탐지에 자체 국산 개발한 드론을 활용하는 단계까지 와 있다”고 했다.  

조업 경쟁력의 핵심 요소는 침치떼를 찾는 것(어군 탐지)이다. 기존엔 이를 헬기에 의존해왔다. 

민 대표는 “기존 헬기 경우 노후화하고 기상 악화엔 쓰기가 힘들다”며 “이를 대신할 드론 경우 이미 상용화해 700~1000톤 가량의 참치떼를 매월 이 드론으로 잡고 있다”고 했다. 

드론이 갖는 장점으론 헬기와 달리 조종자와 탑승자 안전 확보와 유류비 절감, 헬기 못지 않은 어군 탐지 능력이 꼽힌다. 

동원산업은 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어적으로도 △실시간 모니터링 대시보드 △기상·해양환경 분석 기반 어장 예측 △선장 유형과 어망 관리 패턴 분석 △참치 어가 예측 등에 기술을 활용하고 있다.

민은홍 대표는 “선박 하나엔 소프트웨어 측면에서도 많은 기술이 접목돼 있다”고 했다.

민 대표는 “참치 어군이 어디에 머무는지, 플랑크톤 또는 수온에 따라 어느 쪽으로 이동하는지, 주로 어느 지역에서 활동하는지 등 정보를 계속 데이터베이스(DB)화하고 있다”며 “이를 통해 어느 한 어장이 있다면 몇 월 어느 시기에 가장 어군이 많이 모이는지, 조류나 수온이 어느 온도에서 어느 온도로 변할 때 가장 많이 모여 있는지 등을 DB화해 어장을 예측하고 있다”고 했다. 

이어 “또 어망 경우 실제 바다에서 사용하다 보면 고장도 잦다”며 “어망은 무게 3kg, 크기 2780m, 넓이는 250m인데, 바다에 펼쳐 둘러싸서 쪼여 잡는 과정에서 어망이 닳고 이로 인해 사고가 많다. 이 어망 사고도 데이터화하고 있다”고 했다.

이런 DB를 통해 어망 규격과 어망 사용 횟수, 어망 사용 기간을 DB화해 하나의 어망이 평균 500회를 던져 사용할 때 평균 초기 몇 회에 가장 많이 사고가 발생하는지, 몇 회에 가장 많이 어망이 터지는지 등 어망 사고 패턴을 분석하게 된다. 

이런 분석엔 선장 성향도 포함된다. 선장 성향에 따라 새 어망은 되도록 많이 던진다든지, 또는 어군이 크면 어망을 쓰지만 어군이 작으면 어망을 쓰지 않든지 등으로 어망을 사용하는 방식도 달라지면서다. 

민은홍 대표는 “참치 어가 예측, 가격 자체를 추정해서 제안하는 모델도 사용 중”이라며 “현재 이 모델도 거의 신뢰도 96% 내에 들어올 정도로 예측이 정확하다”고 했다. 이를 통해 다음달 원가가 떨어질 것으로 예상되면 좀 더 빨리 팔고 다음달 오를 것으로 예쌍되면 조금 보류했다가 풀고 이런 식으로 가격을 탄력적으로 운용하는 것이다. 

동원산업은 참치 선별 시스템에도 인공 지능(AI) 기술과 딥러닝 방식을 적용하고 있다. 민 대표는 “우리나라뿐 아니라 일본도 마찬가지로 횟감용 참치 품질 감정사는 전부 경험에 의존하고 있는 상황”이라고 했다. 

민은홍 대표는 “통상 감정사는 냉동으로 얼린 참치에 손실이 적은 꼬리 부분을 잘라 질과 색, 지질도를 육안으로 판단해 A·B·C 등급을 매기고 분류한다”며 “이를 인공 지능을 활용해 학습(딥러닝)시켜 판단하도록 하고 있는 것”이라고 했다. 이어 “인공 지능 정확도는 93% 수준”이라며 “이는 최고의 감정사가 판단해내는 수준”이라고 덧붙였다. 

기존엔 전문 감정사가 육안과 경험에 의존했던 횟감용 참치 품질 감정에 인공 지능을 사용하고 있는 것이다. 민은홍 대표는 “인공 지능을 전처리, 후처리에 활용하고는 있지만 고민 끝에 품질 감정에도 적용한 것”이라며 “이제 감정에도 최고 숙련가의 수준을 안정적으로 유지하면서 참치 품질만큼은 자신한다”고 했다. 

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