갯벌 연구를 위한 생태/환경 데이터 수요 분석 : 설문조사를 바탕으로

Ⅰ. 서 론

우리나라는 지난 50여 년 동안 갯벌의 무분별한 매립과 이용에 따라 갯벌의 면적이 감소하고 있다[1]. 해양수산부 전국 갯벌면적조사에 따르면 갯벌 면적은 2003년부터 2018년까지 지속적으로 감소하였으며 2013년에서 2018년까지 여의도 면적의 1.79배에 해당하는 5.2㎢이 감소한 것으로 확인되었다[2]. 하지만 우리나라의 갯벌은 철새 수백만 마리의 중간 기착지이며 다양한 생명체의 서식지로 최근 갯벌에 관한 보전 및 관리의 중요성이 대두되고 있다[3]. 이에 2018년부터 습지보호지역과 갯벌생태계 복원사업이 확대되고 있다. 2019년에는 해양생태계 보전 및 관리에 관한 법률 시행되며 갯벌 보존을 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 또한 2021년 7월 세계유산목록(World Heritage List)에 우리나라 갯벌이 등재되며 갯벌에 대한 전 세계적인 관심이 증가하고 있으며 이와 함께 체계적인 관리가 필요한 실정이다[4].

갯벌의 보전과 효율적인 이용확대를 위한 국내외의 정책 및 연구 활동 확대 노력은 다음과 같다. 먼저 미국의 경우 센프란시스코만 하구의 습지는 1854년부터 도시개발, 농경지, 염전으로 사용되며 1900년대에 말에는 80~85%의 천연습지가 사라지고 염전으로 변경되었다. 하지만 생태시스템의 중요성이 대두되고, 홍수 예방, 수질 향상, 주민의 삶의 질 향상을 위해 2000년대부터 30년 장기계획으로 사우스베이 염전복원사업이 수행되었다. 사업 수행을 위해 먼저 서식지 보전, 홍수 예방, 문화생활 증진을 목표로 연구자 그룹을 설정하고 각 사업지 별로 체계적인 갯벌데이터 수집 및 모니터링을 수행하였다. 독일은 갯벌의 보호 및 개발, 관리를 위해 갯벌을 국립공원으로 지정하여 보호하고 있으며 1982년 바덴해 보존을 위한 공동선언문 채택과 1985년 바덴해 공동위원회 설치를 통한 갯벌조사 및 정책 수립을 수행하였다. 특히 슈타데 선언과 바덴해 계획(1997)에서는 공동정책과 공동조치 실행을 위한 과학적 근거가 되는 Trilateral Monitoring and Assessment Program을 명시하고 자료 생산 및 가공 매뉴얼을 제시하여 연구자들 사이의 자료 공유 확대를 위해 노력하였다.

우리나라는 1999년 제정된 습지보전법에 따라 갯벌의 이용과 보전을 위한 법정 조사를 5년마다 실시중이다. 연안습지 조사 결과는 전국 갯벌 목록 발간, 습지보호지역 지정, 람사르 습지 등록에 활용되었으며 해역이용협의 및 갯벌 관리방안 수립을 위한 과학적 근거로 사용되었다[5]. 이외에도 해양생태계 기본조사, 해양보호구역 조사관찰과 같은 해양생태계의 다양한 조사가 수행되고 있다. 하지만 권역별 조사 및 조사시기의 차이로 인해 해양생태계와 갯벌과의 연계를 통한 현황파악에 한계가 있었다[6]. 이에 2015년 개별조사 사업으로 수행되던 연안습지기초조사, 해양생태계 기본조사, 해양보호구역 조사관찰을 국가 해양생태계 종합조사로 통합하여 수행하게 되었다. 종합조사를 통해 우리나라 해양의 전반적인 과학적 기초자료를 생산하고 있으며 생산된 자료는 해양생태계 보전, 정책수립의 기반이 되고 있다. 이와 더불어 최근 원격탐사 기술의 발전으로 현장관측 및 인력에 의존적인 점 조사 방식뿐만 아니라 드론, 항공, 위성 등 원격탐사를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다[7][8][9][10].

또한 2021년 9월 해양수산부에서는 세계 최고 수준의 다양한 생물종과 수산물의 생산지이며 철새들의 필수적인 생태거점인 우리나라 갯벌의 중요성을 강조하며 갯벌 등의 관리 및 복원에 관한 기본계획을 발표하였다. 기본계획은 갯벌의 보호, 가치 확산, 생태계 서비스 관리 및 이용증진을 위한 추진 전략에 초점을 맞추고 있으며 기본계획의 5대 추진전략을 정리하면 다음과 같다[11]. 첫째 갯벌관리의 과학적 기반 강화, 둘째 갯벌의 실효적 관리수단 확대, 셋째 갯벌 복원을 통한 탄소 흡수원 확충, 넷째 갯벌 생태서비스 활용증진, 다섯째 갯벌 관리 거버넌스 기반확보이다. 이 중 마지막 추진전략인 거버넌스 기반확보는 갯벌을 생태권역단위로 구분하여 통합 관리하는 것에 목표를 두고 있다. 이는 더 나아가 기본계획과 연계하여 세계유산에 걸맞은 통합관리시스템 구축 과제의 적극적인 추진까지 계획 중이라 발표하였다.

이러한 국가적 기본계획과 더불어 갯벌 통합관리시스템 구축을 위해서는 적절한 데이터 수집과 공간정보화 등을 통한 체계적인 관리가 필수적이다. 이와 관련하여 해양수산부에서는 전국 연안과 갯벌 생태계 현황의 기초자료와 연안 정비, 활동, 현황 등 관련 정보를 제공하고 있다. 하지만 제공되는 자료들은 광역적인 지역에서 몇 개의 정점을 선택하여 인력에 의존한 정점조사 형식으로 취득되어 시시각각 변화하는 갯벌 환경을 모두 반영하지 못하는 한계가 있다. 또한 넓은 지역에서 대표 정점을 선정하여 조사를 수행하므로 각 조사 정점사이의 시간 차이가 발생하여 장기간 자료가 축적되더라도 과학적인 환경변화 분석연구 정확도에 한계를 발생시킬 수 있다. 뿐만 아니라 국가적 조사나 각 연구를 위해 수집되는 방대한 양의 데이터는 각 기관에 산재되어 데이터의 이용이나 효율적인 관리, 자료 축적 등 다양한 문제가 발생될 수 있다.

이에 본 연구에서는 갯벌 환경에 최적화된 데이터 수집과 공간정보화를 위한 체계적인 시스템 구축의 첫 번째 단계로 기초설문 조사를 통한 갯벌데이터의 요구분석을 수행하였다. 설문대상자는 갯벌 연구를 수행중인 실무자, 관련 연구자들이며 실무에서 요구, 생산되는 데이터에 대한 설문조사를 실시하여 이를 바탕으로 향후 갯벌 데이터 수집 및 제공 방안 제시를 목표로 하였다.

Ⅱ. 갯벌 데이터 생산 및 관리 현황

국내의 갯벌 데이터를 수집 및 관리하고 있는 대표적인 기관과 사이트 정보는 표 1과 같으며 데이터 현황을 정리하면 다음과 같다.

Table 1.

Domestic agencies for tidal flat data collection and management

먼저 행정안전부에서 운영 중인 공공데이터포털은 공공기관에서 생성, 취득, 관리되는 데이터를 한 곳에서 제공하는 통합창구로 파일데이터, 오픈API(Application Programming Interface), 시각화 등 다양한 방법으로 데이터를 제공하는 사이트이다.

공공데이터 포털의 갯벌자료는 2022년 3월 17일 기준 파일데이터 4건, 오픈 API 2건, 표준 데이터셋 0개로 총 6건의 데이터가 조회되었으며 조회된 데이터는 비주기성이거나 연단위의 업데이트 주기를 가지고 있었다. 이에 공공데이터 포털의 갯벌 데이터는 데이터 수집에서 한계를 보였으며 부족한 자료수와 연단위의 업데이트 주기로 인해 실제 연구 활용에 현실적인 어려움이 있다.

해양수산부에서도 해양환경정보포털과 연안포털을 통해 갯벌 생태와 연안현황에 대한 다양한 정보를 제공하고 있으며 해양환경 정보지도, 연안지도 등의 데이터 조회 서비스를 제공 중이다. 하지만 이는 정점별로 수집된 데이터의 조회만 가능하고 실제 데이터의 획득이 어려운 한계점이 있다.

해양환경공단과 지질자원연구원에서는 각 기관에서 자체적으로 데이터공유를 위한 홈페이지를 운영 중이다. 이를 통해 국민들이 필요한 정보를 제공하고 각 기관의 연구데이터를 축적 및 자산화 하고 있다. 하지만 해당 홈페이지도 각 지자체에서 제공해주는 물때정보, 갯벌 관광안내와 각 기관의 보고서, 논문 데이터 정도만 제공되고 있어 체계적인 갯벌 데이터 수집과 제공의 확장이 필요하다.

Ⅲ. 설문조사 개요 및 결과

3-1 전문가 설문조사 개요

본 연구의 전문가 대상 갯벌 데이터의 요구와 생산 수요파악 과정은 다음과 같다. 먼저 1990년 말부터 지속적으로 갯벌 연구를 진행 중인 한국해양과학기술원을 전문기관으로 선정하고 한국해양과학기술원에서 현재 갯벌 연구를 진행 중인 전문가 13인을 설문대상으로 선정하였다.

선정한 전문가 13인을 대상으로 첫 번째 갯벌 생태계 공간정보 구축에 필수적으로 수집 및 생산되어야한다고 판단되는 데이터 항목을 정리하였다. 또한 현업 연구진행에 있어 요구 및 생산이 필요한 데이터 설문 항목에 대한 자문을 통해 항목을 생성하고 설문조사를 수행하였다. 설문조사는 2021년 10월부터 약 2주간 인터넷(구글 설문조사)을 통해서 진행되었다. 설문조사 항목은 요구데이터(Input data)와 생산데이터(Output data)로 나누어 작성하였다. 요구데이터는 갯벌 연구 수행 시 입력 자료로 요구되는 데이터이며 생산데이터는 연구자가 연구수행결과 생산되는 결과데이터를 의미한다. 요구데이터 설문 문항은 총 17문항(표 2), 생산 데이터 설문 문항은 총 22문항으로 구성하였다(표 3).

Table 2.

Survey list for demand data(Input data)

Table 3.

Survey list for demand data(Output data)

3-2 전문가 설문조사

한국해양과학기술원의 갯벌 연구를 진행 중인 전문가를 대상으로 갯벌 생태계 공간정보 구축에 필수적이라 판단되는 자료의 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 먼저 정점 조사를 위한 근접영상뿐만 아니라 드론, 항공, 위성영상과 같은 원각탐사자료의 수요가 확인되었다. 또한 갯벌 생태계 공간정보 자료 구축을 위해 갯벌 저서 동/식물의 개체수, 생물량 데이터 수집이 요구되었다. 그리고 갯벌 저서생물의 서식 가능 환경 요인 분석에 이용되는 해수환경, 갯벌환경 데이터 수집이 요구되었다. 해수환경 분석에서는 잔존수, 계절, 노출시간, 태양방위각 데이터의 필요가 확인되었으며 갯벌환경 분석을 위해서는 퇴적물 특성, 부피밀도, 전단응력, 유기물 데이터의 필요가 확인되었다(표 4).

Table 4.

Tidal flat ecosystem spatial information data list

다음으로 현업 연구진행에 필요한 요구데이터와 생산데이터의 설문조사 문항은 조사관측 대상지역, 데이터 요구 기기/장비, 데이터 항목, 데이터 포맷, 데이터 용량, 데이터 획득/제공방식 문항과 빅데이터 분석 및 가시화 기능 조사문항으로 구성하였다.

설문 조사 항목에 따른 요구데이터의 조사 결과는 다음과 같다. 조사관측 대상해역은 곰소만이 4표로 응답이 가장 많았고 태안(근소만, 황도) 3표, 강화도, 대부도, 시화호, 증도 각 1표씩으로 응답되었다. 데이터 요구 기기/장비는 RTK(Real Time Kinematic)드론 3표, 위성자료 2표, 초다분광센서드론 1표 순서로 응답되었다. 다음으로 실제 연구진행에 있어 요구되는 데이터 항목은 갯벌 공간데이터, DSLR(Digital single-lens reflex camera, digital SLR) 종별 이미지, 서식굴 영상, 갯벌 대형저서무척추동물 생체량, 드론 스틸 서식굴 이미지 및 라벨, 조위자료, 식생영상으로 다양하게 응답되었다. 데이터 요구포맷은 이미지(tiff, jpg, png), grid, 엑셀이며 요구데이터 최대용량은 영상당 50MB~1G씩 약 1,000~10,000장이 응답되었다. 이때 요구 해상도는 약 1~30m, 32x32pix 이며 고사향일수록 선호하는 특징이 있었다. 데이터 획득방식은 ftp(file transfer protocol), 클라우드 기반 파일저장소, 데이터 제공 홈페이지에서 획득을 선호하는 것으로 응답되었다.

생산데이터의 설문조가 결과를 정리하면 다음과 같다. 생산데이터의 조사관측 대상해역은 곰소만 5표, 태안3표, 강화도, 시화호, 대부도, 주진천, 증도, 진도 각 1표씩 응답되었다. 생산데이터의 요구 기기/장비는 RTK드론 3표, DSLR, 미러리스, 실험실(입도분석기, 원소분석기 등), 초다분광센서 드론 각 1표씩 응답되었다. 데이터 생산 항목은 저서생물 개체종류 및 서식굴 위치경계(bounding box) 좌표, 표층퇴적상, 표층 퇴적물 환경특성, 식생위치경계 좌표, 드론영상, 식생 분포도, 식생분류, 식생면적, 식생생체량, 학습자료 구축, 갯벌 대형저서무척추동물 15종의 서식굴 객체인식 라벨 및 생체량 자료로 다양한 데이터가 생산 혹은 생산예정으로 응답되었다. 생산데이터 포맷은 xml, tiff, png, geotiff, csv, jpg, 보고서(hwp), json, txt이며 데이터 생산주기는 비정기적에서 약 한 달로 응답되었다. 현재 데이터는 드론기준 1회 비행 시 약 30G의 고해상도 드론 이미지 1,000장이 생성되고 있으며 이는 연구자의 데스크탑과 클라우드 기반 파일 저장소, 이동식저장장치에 보관되고 있으며 NAS(Network Attached Storage)구축의 필요가 응답되었다.

따라서 전문가 설문조사를 통한 요구데이터와 생산데이터의 조사 결과를 정리하면 표 5와 같다. 먼저 조사관측 대상지역은 그림 1에서도 확일 할 수 있듯이 황해에 밀집되어있는 특성을 보였고 주진천, 진도 등의 지역은 수요와 생산이 일치하지 않는 것으로 확인되었다. 갯벌 데이터 획득을 위해서는 현장조사가 필수적으로 수행되어야 하므로 수요와 생산이 일치하지 않으면 많은 물적, 인적 자원이 투입되어 취득한 데이터 활용에 한계가 발생할 수 있다. 이에 연구 진행 전 본 연구와 같은 설문조사를 통해 관측지역 대상 분석을 수행하면 활용성 높은 데이터 수집에 도움이 될 것이다. 또한 요구와 생산데이터 모두 RTK드론과 초다분광 드론과 같은 다양한 드론영상의 수요도가 높아 드론을 이용한 촬영빈도 증가와 드론영상 제공 활성화가 필요할 것으로 판단된다.

Table 5.

Survey results for demand data(Input data) and production data(output data)

Fig. 1.

Expert Survey Results Investigation Target area

다음으로 방대한 양의 수집되는 데이터의 효율적인 관리와 수집을 위해 데이터 요구군과 생산군을 대상으로 빅데이터 기술 기반 분석 기능 수요에 대한 설문조사를 실시하였다. 데이터 요구군의 빅데이터 가시화 기능 필요 여부는 필요하다는 응답의 비율이 83.3%로 우세하였으며(그림 2-a) 데이터 생산군에서도 빅데이터 가시화 기능 필요가 높은 비율로 응답되었다(그림2-b). 또한 빅데이터 분석 활용과 실시간 표출서비스도 데이터 생산군에서 높은 수요가 응답되었다(그림 2-c, 그림 2-d). 이를 정리하면 데이터 요구군과 생산군 모두에서 절반이상의 응답자가 빅데이터 분석 및 시각화 기능에 대한 필요성을 응답하여 갯벌 데이터를 활용한 연구에서 빅데이터 분석 및 기능 활용이 고려되어야 함을 시사한다.

Fig. 2.

Survey results of (a) data visualization required(data demand group), (b) data visualization required(data producer group), (c) real-time display service required(data producer group), (d) utilization of big data analysis(data producer group)

3-3 관련 연구자 설문조사

우리나라 갯벌 생물과 환경에 대한 정밀 공간정보 구축기술 개발 관련 데이터의 생산/관리 및 공동 활용을 위한 관련 연구자 설문조사는 다음과 같다. 관련 연구자 설문조사는 지구과학분야 연구자 총 50명을 대상으로 2021년 11월 24일부터 3일간 유관 학술발표대회장에서 대면설문조사 방식으로 이루어졌다. 설문조사 항목은 응답자 특성, 갯벌 및 갯벌연구 관심도, 갯벌 데이터 요구분석, 데이터 포맷 및 서비스 요구, 빅데이터 분석 필요성이며 총 15문항으로 구성하였다.

설문조사 항목에 따른 관련 연구자의 설문결과는 다음과 같다(표 6). 응답자 특성은 설문조사 표본 50명 중 남성이 전체 응답자의 52%에 해당하는 26명이고 여성은 전체 응답자의 48%에 해당하는 24명으로 성비는 유사하게 집계되었다. 응답자 중 20대 연령이 50%인 25명으로 가장 많고 그다음으로 30대(34%), 40대(16%) 순서이며 50대, 60대는 응답자가 없었다. 응답자의 직업은 학생 응답자가 전체의 54%인 27명으로 가장 많았고, 학교 및 연구기관 종사자(14%), 행정 및 공공기관 종사자(10%) 등의 순이었다. 학생 연구자 응답자가 비교적 많았는데 이는 현 시점의 데이터 수요보다는 미래 시점의 데이터 수요 관점에서 설문결과가 해석되어야 할 것을 시사한다.

Table 6.

Respondent Characteristics Survey Results

응답자의 연구 분야는 해양관련 연구자와 공간정보관련 연구자가 가장 많으며 환경, AI 모델 개발, 지질 등의 순으로 응답되었다. 설문에 응답한 연구자들은 학술연구를 목적으로 외부 데이터를 사용하는 비율이 78%로 우세하였다. 이는 적절한 외부데이터 제공시 학술연구 활동 증가에 기여할 수 있음을 시사한다.

평소 갯벌 관심도에 대해 ‘매우 있음’과 ‘약간 있음’으로 응답한 응답자는 44%이며 ‘별로 없음’과 ‘전혀 없음’이 56%로 절반이상의 응답자가 평소 갯벌에 관심을 가지고 있지 않는 것으로 분석되었다. 하지만 갯벌 연구의 중요성에 대해서는 ‘전혀 그렇지 않음’응답자가 없었으며 ‘매우 그러함’과 ‘약간 그러함’의 응답자가 96%로 갯벌 연구에 대한 중요성을 인식하고 있는 연구자의 비율은 높게 나타났다(표 7).

Table 7.

Results of tidal-flat and tidal-flat research interest level survey

갯벌 데이터 제공을 원하는 지역을 강화도, 가로림만, 곰소만, 중도, 낙동강 하구 중 3곳을 선택하는 질문에서 낙동강하구, 강화도가 가장 많았고 곰소만, 가로림만, 중도 순서로 응답되었다(표 8). 앞선 전문가 설문조사에서는 조사관측 대상지역이 황해에 밀집되어 있는 특징이 있었으나 관련 연구자 조사에서는 남해동부에 위치한 낙동강 하구에서 높은 수요가 나타나는 차이를 보였다.

Table 8.

Results of the survey on the interest regions to provide data

응답자가 사용하고자 하는 데이터를 조사하기 위해 전문가설문조사 결과를 기반으로 갯벌 저서 동물 개체수, 갯벌 식생 개체수, 갯벌 저서 동물 생물량, 갯벌 식생 생물량, 잔존수/계절/ 노출시간/태양방위각 등, 근접영상(DSLR), 드론영상, 항공영상, 위성영상, 지질환경(퇴적물 특성, 부피밀도, 공극률, 함수율, 유기물, 색상), 개체별 서식굴 위치로 항목을 설정하였다. 그 결과 응답자가 사용하고자 하는 데이터는 ‘매우 그렇다’기준 위성영상(30명), 항공영상(28명), 드론영상(24명) 응답이 가장 많아 원격탐사자료 요구에 높은 응답률을 보였다. ‘약간 그렇다’기준은 갯벌 식생 생물량(30명), 갯벌 저서 동물 생물량(26명), 갯벌 식생 개체 수(23명) 순으로 높은 응답률을 보였다(그림 3).

Fig. 3.

Results of the data preference survey for scientific research

다음으로 활용 수요가 높은 데이터 제공을 위해 데이터 포맷, 사용 프로그램, 데이터 서비스 이용 시 고려사항을 조사한 결과는 다음과 같다(표 9). 제공을 원하는 데이터의 포맷은 tiff/geotiff, csv, netcdf, jpg/png 순서로 높은 비중을 차지하였으며 응답자가 현재 사용 중인 소프트웨어 질문에는 Python이 대부분의 응답자의 답변을 차지하였으며 Matlab, R, Fortran 순서로 응답되어 복잡한 계산 알고리즘에 최적화된 프로그램이 많이 사용됨을 알 수 있었다.

Table 9.

Investigation results of considerations when providing data

그리고 데이터 서비스 이용 시 중요한 고려사항에 대한 질문에 데이터의 정확도에 대해 높은 응답률을 보였고 데이터의 다양성, 대용량 원본 데이터 제공 순으로 높은 응답률이 나타났다. 데이터 정확도에 관심이 있다는 응답자 비율이 높은 것으로 보아 고해상도의 위성, 항공, 드론 영상 등을 제공할 때 연구 활용가치를 높이기 위해 정밀하고 정확한 보정의 필요성이 강조되는 부분으로 판단할 수 있다.

마지막으로 빅데이터 분석 필요성에 대해 조사한 결과 ‘매우 있음’ 63.3%, ‘약간 있음’ 36.7%로 전체 응답자가 평소 빅데이터에 대한 관심을 가지고 있는 것으로 분석된다. 또한 빅데이터 분석 연구 필요성에 대해서는 ‘전혀 그렇지 않음’과 ‘별로 그렇지 않음’ 응답자가 없으며 ‘매우 그러함’ 75.5%, ‘약간 그러함’ 24.5%로 빅데이터 분석을 이용한 연구에 대한 중요성을 인식하고 있는 연구자의 비율이 높게 나타났다(그림 4). 또한 빅데이터 분석 기능요구는 추출/변환/적재/모델링을 위한 데이터 분석기능, 인공지능 학습용 데이터셋 구축 및 구동 위치정보 분석, 통계/요약 정보 제공기능 순으로 도출되었다(표 10).

Fig. 4.

Interest in Big Data and Big Data Analysis Utilization Research

Table 10.

Big Data Analytics Feature Requirements

Ⅳ. 결 론

최근 갯벌에 대한 법 제정과 세계유산목록 등재 등 우리나라 갯벌에 대한 관심과 중요성이 증대되고 있다. 이에 변화하는 갯벌 생태계의 효율적인 관리와 관련 연구의 활성화를 위해 적절한 데이터의 수집과 공간정보화를 통한 관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전문기관과 지구과학분야 관련 연구자들을 대상으로 설문조사를 수행하고 이를 기반으로 수요와 생산이 요구되는 갯벌 데이터를 확인하였다.

전문기관과 관련 연구자 두 그룹에서 모두 드론영상, 항공영상, 위성영상과 같은 원격탐사자료의 높은 수요가 확인되었다. 또한 조사관측지역에 대한 조사결과 전문기관에서 생산 및 요구되는 지역은 황해에 밀집되어 있었으나 관련 연구자 그룹에서는 낙동강 하구에서 가장 높은 수요가 나타났다. 이에 따라 향후 데이터 수집과 연구계획을 남해동부까지 확대했을 때 다양한 관련 연구자들의 데이터 활용 증대와 다양한 연구 수행에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 갯벌 데이터의 획득을 위해서는 현장촬영이 필수적이기 때문에 물적, 인적 자원의 효율적 활용을 위해 본 연구와 같은 전문기관 및 관련 연구자까지 확대된 설문조사를 수행하고 데이터 수요가 높은 지역의 데이터 획득 및 제공이 되어야함을 시사한다. 또한 데이터 제공시 데이터의 정확도를 가장 중요하게 고려한다는 결과를 바탕으로 수집된 방대한 양의 갯벌 데이터의 정밀한 보정과 정확도 높은 데이터 제공되도록 하여야한다.

이에 방대하게 수집되는 갯벌 데이터에 대해 빅데이터 분석에 대한 조사결과 빅데이터 분석 연구의 필요성과 중요성에 대해 높은 인식이 나타났으며 데이터의 추출, 변환, 적재, 모델링을 위한 데이터 분석기능위주의 빅데이터 분석기능이 요구되었다. 또한 빅데이터 분석 및 시각화 기능 필요에 대해 높은 응답률을 보여 갯벌 데이터를 활용한 연구 진행에 빅데이터 분석 및 관련 기능이 포함되어야함을 알 수 있었다.

이러한 데이터 수요조사와 더불어 갯벌 관련 연구자들의 갯벌연구에 대한 인식조사 결과를 보면 갯벌연구에 대한 높은 관심과 필요성을 인지함과는 별도로 갯벌에 대한 관심은 매우 부족함을 본 연구 결과를 통해 알 수 있었다. 갯벌의 중요성 인식과 보존 및 활용 확대를 위해서는 연구자뿐만 아니라 시민들의 관심을 통해 지속적인 지원이 가능하며, 이를 기반한 정책의 효과도 극대화할 수 있음을 고려하면 정책 및 연구진행에 관련 연구자와 일반시민들까지 확대하여 홍보 및 소통할 수 있는 다양한 방법 모색이 필요하다.

이를 정리하면 본 연구가 가지는 조사기간 및 조사인원의 한계에도 불구하고 전문기관과 관련 연구자들의 설문조사를 통해 현재 황해에 대한 데이터 수집과 조사가 활발함과 향후 낙동강 하구를 포함한 남해동부까지 연구지역의 확장이 필요함을 알 수 있었다. 또한 점 조사 방식으로 얻어지는 근접영상 뿐만 아니라 원격탐사영상의 수요가 전문기관과 관련 연구자들 모두에게 많은 것으로 확인되었다. 이는 갯벌의 생태계와 주요 연구 분야 변화에 따라 적절한 데이터의 수집과 제공이 필요함을 확인할 수 있으며 갯벌 영역에서의 원격탐사영상의 취득 및 공유가 확대되면 갯벌관련 연구의 활성화가 될 것으로 기대된다. 본 연구를 기반으로 향후 생산되는 데이터와 요구되는 데이터의 적절한 수집과 제공이 확대되면 갯벌관련 연구의 활성화가 될 것으로 기대된다. 이는 다시 갯벌의 보존과 가치개발로 이어져 지속가능한 갯벌 생태계 유지에 도움이 될 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 한국해양과학기술원 R&D 과제인 “원격탐사 시각데이터의 기계학습을 통한 갯벌의 생물/환경 공간정보 구축 기술 개발(PEA0015)” 사업의 일환으로 수행되었습니다.

References

• J. H. Maeng & J. S. Hong, “Effective Mitigation Measures for the Loss of Tidal Flat in Coastal Development Projects,” Journal of Wetlands Research, Vol. 10, No. 1, pp. 49-57, April, 2018. G704-002159.2008.10.1.004
• Ministry of Oceans and Fisheries. The tidal flat area and Yeouido area decreased by 1.79 times over the past 5 years [Internet]. Available: https://www.mof.go.kr/iframe/article/view.do?articleKey=26567&boardKey=10&currentPageNo=1
• e-country indicators. Changes in coastal wetland (tidal flat) area [Internet]. Available: http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=1275
• H. S. Kim, “On the Value of Coastal Wetlands Created from Conservation and Restoration of Tidal Flat Ecosystem,” Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 66, No. 7, pp. 8-9, 2018.
• Y. N. Kim, J. G. Yoo, J. W. Yeo, B. S. Kho & I. S. Hwang, “History and Status of the National Marine Ecosystem Monitoring Program in Korea,” The Korean Society Of Oceangraphy, Vol. 24, No. 1, pp. 49-53, February, 2019.
• S. H. Yoo, J. S. Lee, J. S. Bae & H. G. Sohn, “Automatic Generation of Land Cover Map Using Residual U-Net,” Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 40, No. 5, pp. 535-546, October, 2020.
• Gilmore, M.S., Wilson, E.H., Barrett, N., Civco, D.L., Prisloe, S., Hurd, J.D., and Chadwick, C., “Integrating multi-temporal spectral and structural information to map wetland vegetation in a lower Connecticut River tidal marsh,” Remote Sensing of Environment, Vol. 112, pp. 4048-4060, pp. 1-111, 10, May, 2008. [https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.05.020]
• J. H. Yoo, B. J. Koo, Y. K. Lee, B. J. Kim, G. R. Kim, M. G. Kim, J. H. Seo, M. S. Jang, J. H. Shin & G. Y. Kim: Establishment of the standard thematic mappingtechnique based on the remotely sensed data, Korea Institute of Ocean Science ＆ Technology, Busan, BSPE99495-11568-5, October, 2018.
• D. W. Jung, J. S. Lee, J. Y. Baek, & Y. H. Jo, “Extraction of Waterline Using Low Altitude Remote Sensing,” Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 36, No. 2-2, pp. 337-349, April, 2020.
• D. J. Hwang, B. J. Kim, J. K. Choi & J. H. Ryu, “Precise Topographic Change Study Using Multi-Platform Remote Sensing at Gomso Bay Tidal Flat,” Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 36, No. 2, pp. 263-275, April, 2020.
• Ministry of Oceans and Fisheries. The 1st Basic Plan for Management and Restoration of Tidal Flats (2021-2025) [Internet]. Available: https://www.mof.go.kr/article/view.do?articleKey=43491&boardKey=9&menuKey=375&currentPageNo=1
• Ministry of Public Administration and Security - Data Portal. public data portal [Internet]. Available:https://www.data.go.kr/index.do
• Ministry of Oceans and Fisheries - Marine Environment Information Portal. Marine Environment Information Map [Internet]. Available:https://www.meis.go.kr/map/oemsBaseMap.do
• Ministry of Oceans and Fisheries - Coastal portal. Coastal portal [Internet]. Available:https://coast.mof.go.kr/main.do
• Korea Marine Environment Management Corporation. Information open portal [Internet]. Available:https://www.koem.or.kr/site/koem/main.do
• Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources. Geo Big data Open Platform [Internet]. Available:https://data.kigam.re.kr/
• National Institute of Fisheries Science. West Sea Fisheries Research Institute [Internet]. Available:https://www.nifs.go.kr/page?id=kr_index