여름철 양식어류 떼죽음 천수만…고수온 피난처 ‘월하장’ 떴다 > 온라인문의

“천수만 쪽은 벌써 고기가 많이 뜨기 시작했는데 ‘월하장’은 아직 괜찮아요.”
충남 천수만 일대에서 33년째 조피볼락(우럭)을 양식하는 이근수씨(58)는 3일 기자와 통화하며 최근 양식장 상황을 이렇게 전했다. 기록적인 폭염으로 바다 수온이 치솟으면서 천수만에서 양식어류 폐사가 크게 늘고 있지만, 상대적으로 수온이 낮은 월하장(여름나기 수면)에서는 피해가 적다는 것이다. 월하장은 고수온 시기에 양식어류를 수온이 안정적인 해역으로 옮겨 관리하는 여름철 임시 양식수면이다. 충남도는 반복되는 고수온 피해를 줄이기 위해 올해 서해안 최초로 월하장을 지정·운영하고 있다.
34.8㏊ 규모의 105개 어가 양식장(총사육량 2279만마리)이 몰려 있는 천수만은 충남 서해안을 대표하는 대형 만(灣)이다. 서산·태안·홍성·보령에 둘러싸인 천수만은 지형적으로 수심이 상대적으로 얕고 바닷물 흐름이 느려 여름철 수온이 쉽게 상승하는 탓에 양식어류 피해가 매년 반복되고 있다. 지난해에도 천수만 표층수온이 최고 30도까지 치솟으면서 인근 가두리양식장 37어가에서 우럭 93만6000마리가 폐사했다. 피해액은 25억9900만원에 달했다.
이씨는 “천수만은 약 일주일 전부터 폐사가 시작됐다”면서 “월하장은 전날 큰 고기 5~10% 정도만 죽었고 치어도 한두 마리 폐사한 수준이었다”고 말했다. 그가 관리하는 전체 양식 물량은 약 100t이다. 이 중 20여t(6만6000~6만7000마리)을 월하장으로 옮겼고 치어 10만마리도 함께 입식해 생존율을 확인하고 있다.
충남도가 지정한 월하장은 보령 삽시도리(고대도) 지선 2㏊ 해역이다. 겨울철 김 양식이 끝난 뒤 비어 있는 해역에 가두리시설을 설치해 여름 동안 우럭을 관리하는 방식이다.
효과는 수온 차이에서 뚜렷하게 나타난다. 최근 천수만 수온은 28.5~29도까지 올랐지만, 월하장 해역은 27도 안팎을 유지하고 있다. 이씨는 “물고기에는 수온 1도 차이가 생사를 가를 만큼 중요하다”며 “1도가 오르느냐 아니냐에 따라 폐사 여부가 결정된다”고 말했다.
월하장이 조성된 보령 고대도 인근 해역은 일반 양식장보다 수심이 깊고 외해수가 지속적으로 유입되는 지형적 특성 덕분에 주변보다 수온이 약 1도 낮게 유지된다.
월하장을 이용하려면 기존 양식장보다 사료를 주러 왕복 1시간가량 더 이동해야 한다. 그럼에도 이씨는 매년 반복되는 고수온 피해를 줄일 수 있다면 충분히 감수할 수 있다고 했다. 그는 “3~4년 전부터 여름철 고수온이 한계 수준에 이르렀다”며 “애써 키운 물고기가 여름만 되면 80~90%씩 폐사하는 일이 반복되고 있는 만큼 지금은 물고기를 살리는 것이 더 중요하다”고 말했다.
다만 월하장이 안정적으로 정착하려면 해결해야 할 과제도 있다. 시설 설치와 인허가, 주민 협의 등에 드는 비용 대부분을 양식업자가 부담하고 있어서다. 이씨는 “이번 시범사업을 준비하는 데만 8억원가량이 들었다”며 “효과는 분명하지만 개인이 감당하기에는 부담이 커 다른 어민들이 쉽게 참여하기는 어려운 현실”이라고 전했다. 그는 “정부와 지자체 지원이 더해지면 큰 도움이 될 것”이라며 “기후위기가 심각해지는 만큼 고수온을 피할 수 있는 대응 방안을 마련해야 양식업도 살아남을 수 있다”고 했다.
충남도관계자는 “기후변화로 서해안 고수온 현상이 거듭되면서 양식어가 피해를 줄이기 위한 대책으로 월하장 필요성이 커지고 있다”며 “시범운영 결과를 면밀히 분석해 효과가 확인되면 확대 운영도 검토하겠다”고 말했다.
인공지능(AI) 개발사들이 단순 챗봇 서비스나 사무자동화를 넘어 수학 난제 풀이나 신약 개발과 같은 과학연구 분야로 무게중심을 대거 옮기고 있다. 높은 부가가치를 창출하는 동시에, 고용 대체 논란을 비켜 가며 ‘인류 복지 증진’이라는 명분까지 챙길 수 있어서다. 여기에 복잡한 과학연구 과정 자체가 AI 모델의 성능을 끌어올리는 ‘실험실(테스트베드)’ 역할을 한다는 점도 고려한 것으로 보인다.
가장 공격적으로 나선 업체는 오픈AI다. 오픈AI는 지난 1일 차세대 AI 모델 ‘아스트라’의 내부 버전이 27년간 풀리지 않던 ‘비소픽 군’ 문제를 비롯해 수학·컴퓨터과학 분야의 장기 미해결 문제 10건에서 새로운 증명을 내놨다고 밝혔다. 앞서 오픈AI는 지난 5월 폴 에르되시가 1946년 제시한 ‘평면 단위거리 문제’의 핵심 추측을 반증해 수학계로부터 “AI 수학의 이정표”라는 평가를 받았다.
오픈AI는 과학 분야 고객 확보에도 적극적으로 나섰다. 내년까지 학술기관 소속 연구자 10만명에게 무료로 첨단 모델을 제공하는 내용의 ‘학술연구자를 위한 챗GPT’ 프로젝트를 지난달 30일 발표했다. 오픈AI는 “강력한 도구를 연구자 손에 쥐여주고 통제권을 유지하도록 하는 게 우리의 역할”이라고 했다.
다른 AI 개발사들도 앞다퉈 과학연구 분야 확장에 나서고 있다. 구글 딥마인드 연구진은 지난 5월 ‘에르되시 문제’ 353개 중 9개를 해결했다고 밝혔다. 지난달엔 단일 목적용 AI인 ‘알파폴드’ 전담팀을 해체하고 핵심 인력을 제미나이 등 부서로 재배치했다. 특정 문제만 푸는 특화 모델에서 연구 전 과정을 수행하는 ‘범용 과학 에이전트’로 체질을 바꾸려는 행보다.
앤트로픽도 문헌 검색부터 코딩, 데이터 분석, 논문 초안 작성까지 한 곳에서 처리하는 ‘클로드 사이언스’를 지난 6월 선보였다. 소외질환 신약 후보물질 발굴에도 나섰다.
이 같은 전환은 대형 기업고객 유치로 직결된다. 신약 개발 비용이 계속 오르는 상황에서 AI가 비용 절감 도구로 각광을 받으면서 글로벌 제약사 머크도 지난 4월 구글 클라우드와 제미나이 엔터프라이즈 등을 도입하는 최대 10억달러 규모 다년 계약을 맺었다. 글로벌마켓인사이트는 AI 신약개발 시장이 올해 40억달러에서 2035년 439억달러로 커질 것으로 내다봤다.
명분과 실리 등도 명확하다. 회계 등 사무 자동화 도구는 일자리 감축 반발에 부딪힐 수 있지만 신약·신소재·에너지 개발 지원은 인류 복지 증진이라는 명분을 앞세울 수 있다. 또 과학 연구용 AI는 국가전략과도 맞물려 정부 지원을 끌어내기에도 유리하다. 미국 정부가 지난해 주요 국립연구소의 슈퍼컴퓨터 등 연구인프라를 AI와 연결하려는 ‘제네시스 미션’ 프로젝트를 추진하자 주요 AI 개발사들이 앞다퉈 참여 의사를 밝힌 것도 같은 맥락이다.
복잡한 과학연구 흐름을 처리하다 보면 AI의 연산 속도와 문제 해결 능력이 자연스럽게 향상되는 부수적 효과도 크다. 연구 과정 자체가 AI 성능을 측정하고 향상시킬 ‘테스트베드’ 역할을 하는 셈이다.
반면 한국의 과학연구 AI 접목은 아직 걸음마 단계다. 과학기술정보통신부는 지난달 글로벌 반도체기업 AMD와 국가과학AI연구센터의 고성능 컴퓨팅 자원·소프트웨어·인력 지원 협약을 맺으며 인프라 구축에 나섰지만 현재 인력은 20여명 수준에 불과하다. 비슷한 역할을 하는 캐나다 밀라연구소(교수 140명·학생 연구자 1200여명) 등과는 격차가 크다. 센터는 올 하반기 추가 인력 확보에 나선다는 계획이다. 이정희 중앙대 경제학과 교수는 “신기술 상용화의 걸림돌은 아이디어보다 시간과 비용인 경우가 많다”며 “AI는 이 두 가지 병목을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대되는 상황이라 도입 메리트가 크다”고 말했다.

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