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- [수산 > 어업자원연구실]2017-06-02 15:56:26/ 조회수 2182
- EU, IUU 규정의 이행을 지원하는 IT 기반 위험 평가 모델 개발 추진
- EU, IUU 규정의 이행을 지원하는 IT 기반 위험 평가 모델 개발 추진
EU위원회는 현재 불법 수산물 수입을 금지하는 EU 법안의 초석인 어획 인증제도 이행을 개선하기 위한 IT 시스템을 개발 중이다.
IT 전문가인 Black Bawks Data Science의 Grant Humphries는 불법어업이 의심되는 위탁화물을 식별하는데 도움이 될 수 있는 비교적 간단한 알고리즘을 개발방법을 설명하였다.
기계학습(machine learning) 기반의 간단하지만 강력한 의사결정 지원 도구가 다양한 범죄에 대응하는 데 중요 해지고 있으며, 이러한 도구는 불법어업과의 싸움에 중요한 기여를 할 수 있는 잠재력이 있다.
그러한 도구 적용에 있어서의 핵심사항은 위험관리에 있으며, 이는 집행 공무원이 통제 혹은 조사 대상 선박 또는 위탁 수산물을 결정할 때 정보에 입각하여 투명한 결정을 내릴 수 있도록 한다.
특히, 세계 어획량의 1/3(연간 1,100만 톤~ 2,600만 톤)이 불법·비보고 조업에 의해 생산되고 있는 점을 고려하면 새로운 시스템 개발·적용은 매우 중요한 사안이다.
EU는 2008년, 불법어업과의 전쟁에 관한 규정을 채택하였다.
본 규정에서는 어획보고 문서화, EU 회원국이 행한 침해에 대한 제재 처벌 제도, EU양륙항에서 어획물 검역에 대한 최소 기준 등 여러 가지 메커니즘을 통해 불법어업 활동의 비용을 높이고 인센티브를 없애는 것을 목표로 하고 있다.
EU의 어획보고 체계에 따르면, 어패류 수입 시 해당 수산규정에 따라 제품을 어획했음을 확인하는 증명서가 첨부되어야한다. 이에 따라 회원국은 그들의 항구에 있는 어선을 조사하고 위험관리에 근거한 어획 증명서의 검증, 즉 어획물이 불법어업 활동에 기인한 것인지 위험성을 검증해야한다.
EU는 해마다 약 25만 건의 어획 인증서를 받으며, 이는 곧 모든 회원국에서 근무일 기준 약 1,000 건의 인증서를 제공하고 있는 상황이다.
따라서 위험분석은 제한된 집행 자원을 이용하여 불법어업을 통해 생산된 제품을 타깃으로 지정하는데 효과적이고 효율적으로 지원할 수 있다.
EU의 불법어업 규정은 앞으로의 통제와 검사를 위해 선박과 화물을 선별함에 있어 회원국가 당국을 안내하기 위한 위험기준을 제시하고 있다.
상기 위험기준을 기반으로 유럽 NGO연합은 어떤 수산물 수입을 확인하고 검사할 것인지를 결정하는 자동화 도구를 개발하는 데 사용할 수 있는 잠재적 정보 범주를 식별하는 포지셔닝보고서(position paper)를 작성, 발표하였다. NGO는 이러한 도구를 EU 어획인증 체계 이행을 개선하기 위해 유럽위원회가 현재 개발중 인 EU 수준의 IT시스템에 통합 할 것을 권고하였다. IT시스템은 당초 2016년으로 계획되어 있었으나 2018년 완료가 예상되어, 회원국 당국이 입수한 어획 인증서 이중 확인과 불법어업을 통한 수산물 수입의 위험성 평가를 용이하게 하는 것이다.
위의 EU IT시스템 구축에 있어서 상대적으로 간단한 의사결정 지원 도구가 어떻게 적용될 수 있는지, 불법어업 단속을 목표로 관리 대상 어선 또는 수산물 화물 선정을 지원하기 위한 방법을 보여주는 샘플 애플리케이션을 제시하고자 한다.
이는 강력한 기계학습 알고리즘인 Random Forests의 예측력과 오픈 소스 웹 애플리케이션 빌더 "R Shiny"를 결합한 것으로, 이 의사결정 지원도구를 사용하면 매개 변수가 설정된 테스트 어선을 선택하고 불법어업에 관여 할 가능성을 예측할 수 있다. 즉, 사용자는 스스로 필요한 일련의 매개 변수를 만들고 불법어업에 관여할 확률에 대해 예측을 할 수 있다.
http://www.iuuwatch.eu/2017/04/combatting-illegal-fishing-computer-algorithms-model-based-risk-assessment-support-implementation-eu-iuu-regulation/
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