[논문 리뷰] Global Fishing Watch: Bringing Transparency to Global Commercial Fisheries

Wessley Merten, Adam Reyer외 4명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 27.

Marine and fisheries researchEnvironmental Science인용 수 21

한 줄 요약

글로벌 피싱 워치(GFW)는 자동 식별 시스템(AIS) 데이터와 빅데이터 분석을 활용해 실시간으로 전 세계 상업 어업 활동을 모니터링하며, 선박 행동을 '어업' 또는 '비어업'으로 분류하여 투명성을 향상시킵니다. 이 플랫폼은 대중이 선박 추적 데이터에 접근할 수 있도록 하여 과잉 어획과 불법, 무허가, 무규제(IUU) 어업을 방지하는 데 기여합니다.

ABSTRACT

Across all major industrial fishing sectors, overfishing due to overcapacity and lack of compliance in fishery governance has led to a decline in biomass of many global fish stocks. Overfishing threatens ocean biodiversity, global food security, and the livelihoods of law abiding fishermen. To address this issue, Global Fishing Watch (GFW) was created to bring transparency to global fisheries using computer science and big data analytics. A product of a partnership between Oceana, SkyTruth and Google, GFW uses the Automatic Identification System, or AIS, to analyze the movement of vessels at sea. AIS provides vessel location data, and GFW uses this information to track global vessel movement and apply algorithms to classify vessel behavior as "fishing" or "non-fishing" activity. Now publicly available, anyone with an internet connection can monitor when and where trackable commercial fishing appears to be occurring around the world. Hundreds of millions of people around the world depend on our ocean for their livelihoods, and many more rely on it for food. Collectively, the various applications of GFW will help reduce overfishing and illegal fishing, restore the ocean's abundance, and ensure sustainability through better monitoring and governance of our marine resources.

연구 동기 및 목표

• 과잉 어획 능력과 어업 분야의 약한 거버넌스로 인한 전 세계 어획 위기를 해결하기 위해.
• 개선된 모니터링과 투명성으로 불법, 무허가, 무규제(IUU) 어업을 줄이기 위해.
• 실시간으로 상업 어선의 추적을 가능하게 하여 해양 자원의 지속 가능성 향상하기 위해.
• 정부, 비정부기구(NGO), 대중이 전 세계 어업 활동에 대한 접근 가능하고 데이터 기반의 통찰을 확보할 수 있도록 하기 위해.
• 선박 이동 데이터와 행동 분류를 공개 제공함으로써 해양 거버넌스 강화하기 위해.

제안 방법

• 상업 어선로부터 실시간 선박 위치 및 이동 데이터를 확보하기 위해 자동 식별 시스템(AIS)을 활용합니다.
• 이동 패턴을 바탕으로 선박 행동을 '어업' 또는 '비어업'으로 분류하기 위해 기계학습 및 데이터 분석 알고리즘을 적용합니다.
• 수백만 건의 AIS 메시지를 처리하여 전 세계적이고 거의 실시간인 어업 활동 지ap을 생성합니다.
• 오세이나, 스카이트래프트, 구글의 데이터를 통합하여 확장성 있고 대중이 접근할 수 있는 플랫폼을 구축합니다.
• 공공 및 기관 사용을 위한 상호작용 가능한 웹 플랫폼에서 선박 항로와 어업 사건을 시각화합니다.
• 데이터 융합 및 지리공간 분석을 활용해 어업 운영과 이동 또는 비어업 이동을 구분합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실시간 선박 추적 데이터는 어떻게 전 세계적으로 상업 어업 활동을 식별하고 모니터링하는 데 활용될 수 있는가?
• RQ2 어떤 기계학습 기법이 AIS 데이터 기반으로 선박 행동을 어업 또는 비어업으로 효과적으로 분류하는 데 적합한가?
• RQ3 AIS 기반 어업 데이터에 대한 대중의 접근성이 얼마나 투명성을 향상시키고 불법 어업을 줄이는 데 기여하는가?
• RQ4 빅데이터 분석과 오픈 데이타 플랫폼은 전 세계 어업의 거버넌스와 지속 가능성 향상에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 AIS 기반 모니터링은 해양 보존과 정책 집행에 실질적인 응용 사례로 어떻게 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 글로벌 피싱 워치는 수백만 건의 AIS 메시지를 성공적으로 처리하고 시각화하여 거의 실시간으로 전 세계 어업 활동 지도를 제작합니다.
• 이동 패턴 분석과 행동 알고리즘을 활용해 플랫폼이 선박 행동을 '어업' 또는 '비어업'으로 정확히 분류합니다.
• 시스템은 전 세계 어업 데이터에 대한 공개 접근을 가능하게 하여 상업 어업 운영의 투명성 향상에 기여합니다.
• 선박 추적 데이터를 개방함으로써 GFW는 과잉 어획과 불법, 무허가, 무규제(IUU) 어업을 줄이기 위한 노력을 지원합니다.
• 오세이나, 스카이트래프트, 구글 간의 협업은 오픈 데이타 이니셔티브가 해양 거버넌스에 미치는 확장성과 영향력을 보여줍니다.
• 이 플랫폼은 2016년 데이터 포 굴드 익스체인지 등 주요 포럼에서 발표되어 기관적 인정과 도입 가능성을 시사합니다.