서 론

세계 여러 해역에 조성된 인공어초는 수산자원의 서 식지 형성, 어족생물의 산란, 개체수 및 다양성의 회복, 어장의 생산성 향상, 해양환경 보호 및 회복, 그리고 교 육과 관광 등에 기여하고 있다(London Convention and Protocol/UNEP, 2009). 우리나라는 1998년부터 2006년 까지 바다목장 사업을 추진하면서 인공어초를 시범적인 단계로 시설하여 그 기술과 경험이 축적되었으며, 2020 년까지 전국에 50개소의 바다목장을 설비할 계획을 가 지고 있다. 인공어초를 조성하기 위하여 거대한 자본이 투입되고 있는데, 이에 대한 어업자원조성 효과에 대한 직접적인 조사와 평가가 필요한 실정이다. 최근 인공어 초 주변에서 서식하는 수산자원의 평가 방법은 어구, 잠수, 수중 카메라, 수중 음향 등의 방법으로 이루어지고 있으며, 이 가운데 어구 조사는 수산자원의 종조성을 명확하게 규명할 수 있는 장점을 가지고 있으나, 많은 조사 정점에 따른 조사 시간이 많이 소요되기 때문에 전체 해역에 대한 수산자원의 분포 특성을 파악하여 현 존량을 추정하는 것은 한계가 있다(Lee, 2011;Lee, 2013;Park et al., 2013). 잠수 및 수중카메라 조사는 수심의 한계와 탁도 등의 환경 요소뿐만 아니라 어류에 접근하면 회피본능을 자극시키기 때문에 정량적인 데이 터를 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위한 방안 중 하나로 수중 음향을 이용한 방법은 수심 탁도, 어류의 도피 행동에 보다 우호적이며, 또한 짧은 시간동안 광범 위한 해역의 전 수층에 대한 정보를 획득할 수 있기 때문 에 수산 선진국에서 수산자원을 평가하는 도구, 특히 인공어초에 관한 연구 분야에 활발하게 이용되고 있다 (Fabi and Sala, 2002;Boswell et al., 2010;Kang et al., 2011).

한편, 지리정보시스템(Geographic information system: GIS)은 여러 속성을 가지고 있는 다양한 형식의 데이터 간에 위치정보를 중심으로 데이터간의 속성을 지도, 도 표 및 그림의 형태로 표현한다. 즉, 다양한 데이터를 통 합하기도 하고 공간 위치를 분석하여 여러 정보를 레이 어화하여 시각화 및 정량적인 분석이 가능한 시스템이 다. 지리정보시스템의 활용은 거의 모든 연구 분야에 걸쳐 폭넓게 적용되고 있으며, 해양 및 수산 분야에도 활발하게 적용되고 있다(Kang et al., 2011;2012;Punzo et. al., 2015).

이 연구는 제주도 북촌 앞바다에 조성된 인공어초 해역 에서 과학어군탐지기, CTD (Conductivity, temperature, depth probe), 인공어초 자료를 GIS에 사용하여 인공어 초 해역에서의 어류의 분포 및 인공어초와의 관계를 살 펴보고자 하였다.

재료 및 방법

현장조사

제주도 북촌 앞바다에 조성된 인공어초 해역에서 transect line 음향 조사를 실시하였다(Fig. 1). 2018년 4 월 12일 오후(13:50~15:34)와 늦은 오후(16:09~17:25), 당해 6월 9일 아침(05:55~07:22)과 오전(07:50~09:32)에 각각 음향 조사를 수행하였다. 동일한 transect line 음향 조사를 하루에 2회 실시한 이유는 어류의 주야 변동 등 을 관찰하고자 하였으나, 조사 여건상 낮과 밤을 대표하 는 시간대를 선별하지 못하였다. 조사해역 면적은 6.51 km²이었으며 transect 라인의 총 길이는 18.4 km이었다. 38 kHz 과학어군탐지기(Simrad, EK60, 이하 과학어탐) 를 사용하여 음향데이터를 수집하였다. 조사선의 현수 측에 고정 장치를 장착하여 과학어탐의 송수파기를 수 면 아래 1.5 m에 고정시켰다. 펄스폭은 512 μs로 설정 하였으며 위치 정보(위도와 경도)는 GPS 수신기를 통하 여 음향자료와 함께 기록하였다. 조사해역의 해양환경 자료를 수집하기 위하여 Fig. 1과 같은 정점에서 CTD 센서를 이용하여 수온 및 염분 등의 자료를 수록하였다. 인공어초 자료 즉, 인공어초 종류, 설치된 수심, 형태, 체적 및 수를 정리하여 표로 나타내었다(Table 1). Table 1에는 포함하지 않았으나, 모든 인공어초는 위도와 경도 의 위치 정보를 가지고 있어 이를 토대로 분석하였다.

데이터 분석

음향데이터 분석은 Echoview (ver. 9, Echoview Software Pty. Ltd, 호주)을 사용하였으며, 지리적 정보 를 토대로 결과를 도출하고 가시화하기 위하여 Eonfusion (ver. 2.3.1, Echoview Software Pty. Ltd, 호 주)과 ArcGIS (ver. 10.3, ESRI, 미국)를 사용하였고, 그 래프 등은 Excel (2010, Microsoft, 미국)을 사용하여 작 성하였다. 보다 구체적으로는, 인공어초 해역에 분포하 는 전체적인 어류의 수직분포를 파악하기 위하여 음향 생물량(NASC, Nautical Area Scattering Coefficient, 해 리면적당 산란계수, m²/nm²)을 5 m 수심별로 추출하여 분석하였다. 어류의 수평분포 및 인공어초 영향권을 조 사하기 위하여 음향데이터를 전체수심에 수평적으로 100 m를 구분하는 구역(cell)을 만들어 그 구역의 평균 NASC를 추출하여 사용하였다. 또한, 인공어초와 탐지 된 어군사이의 가장 가까운 거리를 조사하기 위하여 먼 저 어군을 탐지하였다. 6월 음향 데이터에만 밀집한 어 군이 다수 관찰되어 Echoview의 여러 연산자(Bitmap, Region bitmap, Mask, Dilation filter 3x3, Line bitmap, And)를 사용하여 어군을 정도 높게 탐지하였다 (Echoview, 2019). 탐지된 어군과 가장 가까운 거리에 위치하는 인공어초의 거리는 Eonfusion을 사용하여 계 산하고 그 중 최근접 거리를 산출하였다. 즉, 모든 어군 과 모든 인공어초의 거리를 계산하여 가장 짧은 거리를 구하는 방식이다. 어군과 인공어초의 거리는 식 (1)을 이용하여 구하였다.

여기서, X_f, Y_f, Z_f는 어군의 좌표, X_r, Y_r, Z_r는 인공어초의 좌표를 의미한다.

한편, 연안 생태계의 관리 및 평가 연구에서 버퍼링 (buffering) 도구를 사용하여 특정 해양 생물이 활동하는 영역(영향력 있는 영역)을 나타내었다(Wu, 1997). 특히 인공어초 해역에서 어초로 부터 어류밀도가 눈에 띄게 감소하는 거리를 “인공어초 영향권”이라고 정의할 수 있으며 인공어초의 영향력을 평가하기 위하여 사용할 수 있다. 이 영향권은 인공어초로 부터 50, 100, 150, 200 m의 각각 영역 내에서의 NASC을 구하고 ArcGIS 의 버퍼링 기능을 사용하여 구하였다. 이 연구에 사용한 버퍼링은 측지 버퍼로 지구의 실제 모양을 토대로 즉 지오이드 면을 이용하여 계산하였다.

결과 및 고찰

인공어초의 지리정보를 토대로 어초의 다양한 속성 (부피, 숫자, 재질)과 함께 탐지된 어군과 에코그램 커튼 을 가시화하였다(Fig. 2). 인공어초는 구로 표시하였고, 구의 색깔은 어초 재질, 구의 크기는 어초 부피, 반투명 원은 어초의 숫자를 반영한 것이다(Fig. 2a). 인공어초는 콘크리트로 형성된 어초가 거의 대부분을 차지하였고 그 숫자도 많은 것을 알 수 있다. 철제만으로 이루어진 어초와 철제와 사석으로 만들어진 어초의 체적이 다른 재질의 어초보다 상당히 큰 것을 알 수 있다. 인공어초의 숫자로 표현한 반투명한 원과 6월 오전에 탐지된 어군을 구로 표현하였다(Fig. 2b). 여기서 구는 탐지된 어군을 의미하고, 구의 색깔은 체적후방산란강도(Sv, dB re m²/m³)을 의미한다. 어군이 보다 연안 쪽, 특히 연안으로 부터 두 번째 transect line에 큰 어군이 관찰되었다. 그림 의 예시로는 인공어초와 어군을 다양한 각도에서 보기 어려우나, 프로그램(Eonfusion)에서 자유자재로 각도 및 확대 기능을 변화를 주어 인공어초와 어군의 관계를 수 월하게 파악할 수 있다.

인공어초 해역에서 분포하는 어류의 전체 수직 분포 는 Fig. 3에 나타내었다. 4월 전체 평균 NASC는 31.6 m²/nm²이고, 6월 전체 평균 NASC는 61.3 m²/nm²이었 다. 4월보다 6월에 높은 값을 보였다. 4월 오후(평균 NASC 22.8 m²/nm²) 보다 늦은 오후(평균 NASC 39.7 m²/nm²)가 더 높은 NASC를 보였으며 특히 30 m에 가장 높은 값(149 m²/nm²)을 나타내었다. 6월 오전(평균 NASC 65.1 m²/nm²)이 아침(평균 NASC 57.539.7 m²/nm²)보다 높은 NASC를 보였으며 특히 25~30 m에 높은 값(234.6~261.2 m²/nm²)을 나타내었다. 6월 아침에 는 15~35 m 수심 대에 대체적으로 값이 높게 관찰되었 다. 4월 12일 북촌 앞바다의 일몰시간은 19:02이며, 6월 9일 일출시간은 05:23이었다(Timeanddate, 2019). 4월 오후와 늦은 오후의 시간이 일몰 전 시간이라 그 변화는 크지 않을 것으로 생각한다. 6월 아침과 오전은 일출시 간 이후이지만, 아침(07:50)에서 오전(09:32)으로 갈수 록 전체적으로 어류의 분포가 퍼져 있으며, 보다 얕은 수심과 중간 수심 대에서 다양하게 변화하는 것을 알 수 있다. 추후에 이 인공어초 해역을 대상으로 사계절 그리고 계절별 낮과 밤(일몰 및 일출 시간을 고려)의 데이터를 수록하여 어류의 계절별과 주야 변화를 조사 하고자 한다.

6월 아침에 탐지된 어군과 가장 가까운 어초와의 거 리는 750~3250 m까지의 넓은 범위를 차지하였다(Fig. 4). 750~1000 m와 1251~2000 m에는 5%와 15%를 차지 하였고, 약 2250 m에서 가장 높은 빈도인 9%를 차지하 였다. 어군을 형성한 6월 아침 데이터만을 사용하였으 나, 어군과 인공어초사이의 최단 거리는 어업자원 조성 의 관점에서의 인공어초를 평가할 때 유용하게 사용할 수 있을 것이다. 예를 들어 어군으로부터 어느 정도 범위 내에 있는 인공어초가 어군 구집 효과가 있는지 등의 평가 연구를 할 수 있다.

조사해역에서의 어류 수평분포는 Fig. 5에 나타내었 다. 4월 오후에서 늦은 오후로 가면서 연안에서 가장 먼 transect line에 높은 NASC가 관찰되었다. 연안으로 부터 두 번째에 위치한 transect line 즉, 인공어초가 조성 되어 있는 곳에 비교적 높은 NASC가 보였다. 6월의 오 전과 아침 둘 다 조사해역 전반에 걸쳐서 균등한 분포를 보였다. 6월도 두 번째 transect line에 높은 NASC값이 관찰되었다. 6월은 조사해역의 왼쪽보다 오른쪽 해역에 더 높은 NASC가 보인다. 연안에서 가장 가까운 첫 번째 transect line의 수심은 약 20 m이다. transect line 조사를 수행할 때 연안 가까이 어초가 조성되어 있으나 수심이 얕고 해황이 좋지 않으며 암초가 많아 현장 조사를 수행 하기 어려웠다. 한편, 2018년 6월에 부유식 어군탐지기 를 설계 및 제작하여 장비를 시험하였다. 이 부유식 어군 탐지기는 송수신부, 모니터, GPS, 진동자, 전원부로 구 성되어 있으며 송수신부는 어탐기(NF560, 삼영이엔씨, 한국)를 사용하였으며 주파수는 50과 200 kHz 2주파수 로 72시간 연속적으로 음향자료를 수집할 수 있는 전원 (배터리)부로 구성하였다. 2018년 6월 8일에서 9일까지 부산 기장 앞바다에서 장비 시험을 완료한 상태이며 음 향데이터는 분석 중에 있다. 이 부유식 어군탐지기를 제주도 북촌 연안 가까운 수심이 얕은 곳에 설치하여 transect line 조사에서 수집할 수 없었던 위치에서 음향 자료를 수록할 계획이다. 이 부유식 어군탐지기는 정해 진 장소에 설치하여 시간의 경과에 따라 음향자료를 수 집할 수 있으므로 시간별 즉 24시간 동안의 어류 분포 변화 등을 관찰할 수 있는 장점을 가진다. 부유식 어군탐 지기를 사용하여 이 연구에서 수록하지 못한 인공어초 해역에서 음향데이터를 수집하여 이 연구 결과를 보완 할 예정이다.

4월에서는 인공어초 영향권, 즉 인공어초로부터 100 m에서 가장 낮은 NASC를 보이다가 4월 오후는 150 m에서는 542.3 m²/nm²로 높아져서 200 m에서 351.6 m²/nm²으로 떨어지는데 반해 4월 늦은 오후는 171.7와 204.4 m²/nm²로 소폭으로 높아지는 경향을 보인다. 6월 오전은 50에서 100 m까지 395.4 에서 844.5 m²/nm²로 대폭 높아지다가 150 m에서는 432.1 m²/nm²로 떨어지 다가 200 m에서 약간 높아지는 것을 알 수 있다. 6월 아침은 50~200 m로 갈수록 767.2~365.9 m²/nm²로 점차 적으로 낮아지는 경향을 보였다. 일본 시모노세키 앞바 다에 조성된 인공어초 해역에서 음향밀도(Sv)가 어초로 부터 거리가 멀수록 낮아지는 연도(2008)도 있었고, 거 리와 상관없이 보이는 연도(2001)도 있었다(Kang et al., 2012). 미국 루지애나 그랜드 섬 주변에 석유와 가스 플랫폼이 인공어초로서 역할을 하는데, 이곳에서 어초 로부터 1000 m까지 음향밀도가 점차로 감소하는 경향 을 보였다. 인공어초 해역에서 시간별 NASC를 관찰하 여 일몰과 일출을 기점으로 큰 변동이 있음을 보였다 (Yoon et al., 2014). 인공어초 해역과 그 주변해역에서 어류의 분포 밀도를 조사할 때 계절별 시간별 요소가 고려되어야 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것이다. 이번 연구는 4월(봄)과 6월(여름)에 수집한 데이터를 사 용하였는데 가을과 겨울의 데이터를 추가하여 인공어초 주변의 어류 분포와 해양환경과의 관계 등을 살펴보고 자 한다. Fig. 6

마지막으로 4월과 6월에 각각 수집한 해양 환경 데이 터 중 수온을 역거리가중법 이용하여 보간하였다. 4월에 수온의 최저, 평균 및 최고값은 각각 15.4, 15.5, 16.1°C 이었고, 6월에 수온의 최저, 평균 및 최고값은 각각 15.3, 18.6, 20.7°C이었다. 이번 연구에서는 보간한 수온만을 살펴보았으나, 추후 보간한 수온과 어군 및 보다 높은 NASC를 가지는 구역과의 관계를 조사하여, 계절별 어 류가 선호하는 수온 범위를 파악하고자 한다.

결 론

인공어초의 지리정보를 토대로 어초의 다양한 속성을 가시화하여, 인공어초는 콘크리트로 형성된 어초가 거 의 대부분을 차지하였고 그 숫자도 많은 것을 알 수 있 다. 철제만으로 이루어진 어초와 철제와 사석으로 만들 어진 어초의 체적이 다른 재질의 어초보다 상당히 큰 것을 알 수 있다. 6월 오전에 탐지된 어군이 보다 연안 쪽 특히 연안으로 부터 두 번째 transect line에 큰 어군이 관찰되었다. 인공어초해역에서 어류 전체의 수직분포는 4월에서 평균 NASC는 31.6 m²/nm²이고, 6월에서 평균 NASC는 61.3 m²/nm²으로 4월보다 6월에 높은 값을 보 였다. 6월 아침에 탐지된 어군과 가장 가까운 어초와의 거리는 750~3250 m까지의 넓은 범위를 차지하였다. 4 월 오후에서 늦은 오후로 가면서 연안에서 가장 먼 transect line에 높은 NASC가 관찰되었다. 6월의 아침과 오전 둘 다 조사해역 전반에 걸쳐서 균등한 분포를 보였 다. 6월도 두 번째 transect line에 높은 NASC값이 관찰 되었다. 인공어초 영향권은 6월 아침에만 어초로부터 거리가 멀수록 NASC가 작아지는 경향을 보였다.