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에너지/환경 생물다양성 연구개발 동향

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-07-12 16:19:00
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생물다양성 연구는 생물의 개체군 및 군집을 대상으로 하는 자연사 연구에서 유래한다. 20세기 초에는 개체군 동태에 대한 수리적인 기반이 생겨났고, 그 후로도 개체군 및 군집의 안정성에 관한 이론 연구 및 도서 생물 지리학에서 볼 법한 거시적인 관점에서의 연구가 이루어져 왔다.

 

1960년대 이후, 경제 발전과 인구 증가로 인한 환경 파괴 및 오염, 토지 이용이 발전하면서, 자연환경을 이해하는 것에 대한 사회적인 관심이 국내외를 불문하고 높아졌다.

 

1986년, 국제 과학 회의는 ‘지구권-생물권 국제 협동 연구 계획(IGBP)’을 실시하기로 결정했다. IGBP의 목표는 ‘향후 100년의 지구의 상황을 아는 데 필요한 정보를 모으는 것’이었다.

 

그 후 1992년의 환경과 개발에 관한 국제연합 회의(Earth Summit)에서는 ‘국제연합 기후변화협약(UNFCCC)’과 ‘생물다양성 조약(CBD)’을 제기하여 서명이 이루어졌다.

 

그 후 IGBP의 일련의 활동은 UNFCCC와 관련된 ‘기후 변화에 관한 정부 간 패널(IPCC)’ 및 ‘지구환경 변화의 인간적 측면 국제연구 계획(IHDP)’, ‘생물다양성 과학 국제 협동 계획(DIVERSITAS)’, ‘세계 기후 연구 계획(WCRP)’과 통합되어 현재의 ‘Future Earth’로 계승되었다.

 

1993년에 ‘국제장기생태연구 네트워크(ILTER)’가 설립되어, 참가 각국과 지역(2020년 8월 시점에 44개국, 800개 지역 이상이 등록함)이 장기 관측에 근거한 생태계 및 생물 다양성의 변화에 관한 데이터를 수집하고 공개함과 동시에 데이터ㆍ지식의 공유를 꾀하여 대륙 및 지구적 규모의 연구 과제에 대한 시책을 촉진하고 있다.

 

1999년에는 생물종에 관한 데이터 수집의 국제 프로젝트인 ‘지구적 규모의 생물 다양성 정보 기구(GBIF)’가 발족하였다. 그 후 해양 생물에 대해서도 ‘국제 해양 데이터 정보 교환 시스템(IODE)’ 및 ‘해양 생물다양성 정보시스템(OBIS)’이 발족하였다. 이처럼 박물관 표본 정보나 관측 데이터에 근거한 생물 다양성의 공간 정보 데이터를 수집하고 공개하는 일이 착실하게 확충되어 왔다.

 

2005년에는 기후 및 기상, 생태계ㆍ생물 다양성을 포함한 지구 환경의 변화를 다각적으로 감시ㆍ검출함으로써 지속 가능한 사회의 발전에 기여하는 것을 목표로 하는 ‘지구 관측에 관한 정부 간 회합(GEO)’이 발족했다.

 

2008년에는 ‘전지구관측시스템(GEOSS)’의 일환으로 생물 다양성을 관측하는 ‘생물다양성 관측 네트워크(GEO-BON)’가 발족하여, 생물다양성을 간접적으로 추정하는 지표군이 제안되었다.

 

기후 변화를 포함한 지구 환경 문제를 해결하려면 전 지구적인 시책에 더하여 대륙ㆍ지역 수준의 관측 및 의사결정에 유용한 지식과 정보를 창출하는 것이 중요하다는 인식에서, 2017년에는 지역 GEOSS 이니시어티브가 GEO 밑에 구성되었다. 그 후 AOGEO (아시아-오세아니아 GEO, 2020~2022년)가 되어, ‘국가에서 지역으로’, ‘국제적인 지구 관측과 지식의 창출 및 공유’, 그리고 ‘인재ㆍ능력 개발’을 내걸고 있다. 2020년, GEO-BON의 사무국은 캐나다 몬트리올로 이전하여, 산관학의 협력을 바탕으로 하는 생태계 관측과 모니터링을 지속하고 있다.

 

6차 대멸종 시대라고도 불리는 지금, 생물다양성의 현재와 미래를 파악하기 위한 시책이 지역 수준에서 국가 수준으로까지 실시되고 있다. 위성이나 드론 등에 의한 리모트 센싱, 관측기기 및 환경 DNA 등을 사용하는 지상 관측 네트워크의 발전이 주목받고 있다.

 

이로 인해 유전자부터 생태계에 이르는 생태계ㆍ생물 다양성의 모니터링이 발전되고 있다.

 

더 나아가 생물종의 분포와 변화를 예측하기 위한 통계 모델 및 기계학습 등의 도구도 발전하고 있어, 종 분화 및 진화를 포함한 생물 다양성의 형성 및 유지에 관한 프로세스를 찾는 이론과 실증 연구도 착실하게 발전하고 있다. 구체적인 사례는 다음과 같다.

 

지구 환경에 관한 위성 관측 데이터가 최근 더 많이 공개되고 있다. 대표적인 것으로, 랜드셋(Landsat) 위성의 데이터(1972년부터 운용됨)를 무료로 공개하고 있다. 이를 이용함으로써 지구 전체의 삼림의 변화 등을 정량적으로 평가할 수 있다. 더욱 해상도가 높은 것으로는 센티넬(Sentinel)-2 위성의 이미지 데이터다. 가시ㆍ적외역의 방사 계측과 관련해서는, NASA의 지구 관측 위성 Terra/Aqua에 탑재된 광학 센서 MODIS(적당 해상도 이미지 분광 방사계)가 2011년부터 운용되고 있다.

 

또한 이러한 데이터를 일괄적으로 클라우드상에서 분석하는 도구도 보급되고 있는데, Google Earth Engine이 잘 알려져 있다. 이로 인해, 예를 들어 매년 계절별 정규 식생 지수(NDVI)를 지구 전체에서 일괄적으로 계산할 수 있게 되어, 지역에서부터 지구 전체 단위의 생태계의 변화를 파악하는 데 도움을 주고 있다.

 

<그림1> Google Earth Engine

자료 : https://medium.com/google-earth/down-to-earth-with-ai-platform-7bc363abf4fa

 

마이크로소프트 역시 ‘AI for Earth’라는 프로젝트를 시작하여, 심층학습을 활용하여 위성 이미지 데이터를 통해 토지 이용 변화를 평가 및 예측하거나 사진 데이터로 생물종을 동정하거나 카메라 트랩 데이터를 분석하는 등, 생태계와 생물 다양성을 관측ㆍ평가하는 클라우드 서비스를 통해 지원하고 있다.

 

지상 관측을 위한 기술로는 드론 등의 무인항공기(UAV)가 활용되고 있다. 물속에서는 무인수중탐사기(ROV)를 활용하며, 그에 더해 음향을 사용하는 관측 기술도 향상되고 있다.

 

생물 원격 측정법 기술도 발전하여, 생물의 개체군 동태를 추적하는 데 활용되고 있다. 또한 생물에 관한 인터넷상의 백과사전인 ‘Encyclopedia of Life(EoL)’을 확충하거나 DNA 바코딩 기술을 위한 라이브러리를 구축하는 ‘International Barcode of Life Project(iBOL)’도 진행되고 있다. 최근 게놈 과학이 발전함에 따라 생물 간 상호작용 및 환경 변화의 영향 파악, 또는 환경 DNA에 의한 효율적인 생물 분포 파악도 급속도로 발전하고 있다.

 

<그림2> 무인수중탐사기(ROV) 조감도

자료 : 한국해양과학기술원(KIOST)

 

관측 및 데이터 공개뿐 아니라 생물 다양성ㆍ생태계 예측을 위한 모델도 개발되고 있다. 기계학습 도구의 보급도 눈에 띄는데, 관측, 모니터링을 통해 축적된 빅데이터를 활용하는 데 사용되고 있다.

 

예를 들어, 세계생물다양성정보기구(GBIF) 등의 생물 분포 정보와 환경 데이터를 사용하여 각 생물종의 지리적 분포를 예측하는 모델링 방식 ‘생태적 지위 모델링’에서는 Maxect 등의 모델이 폭넓게 사용되고 있는데, 랜덤 포레스트(random forest) 및 뉴럴 네트워크 등의 기계학습을 이용하는 모델도 사용되고 있다. 바다에서는 해양 생태계 모델인 Atlantis가 잘 알려져 있다. 또한 통계 모델과 관련해서는, 상태 공간 모델을 포함한 계층 베이즈 모델 등의 확률 분포 및 비선형성, 불확실성을 고도로 도입한 방식이 이용되고 있다.

 

이처럼 기술적 발전과 함께 생물 다양성이 생태계 기능을 어떻게 뒷받침하며, 그 결과 ‘자연의 은혜’로서 생태계 서비스를 어떻게 뒷받침하고 있는지에 대한 실증 연구도 이루어지고 있다. 현재 다양한 정책 수준에서 자연환경의 재생과 보전이 사회ㆍ경제ㆍ환경에 관한 다양한 문제를 해결하는 데 필수적이라고 인식되고 있으며, 생태계ㆍ생물 다양성을 관측ㆍ평가ㆍ예측하는 데 대한 필요성이 한층 높아지고 있다.

 

한편, "생물다양성" 연구개발 동향을 분석하기 위해 Microsoft에서 제공하는 Academic Knowledge API를 활용하여, “biodiversity” 단어가 제목 또는 초록에 포함된 연구를 1900년~2020년까지 추출하여 검색된 22,071개를 분석하였다.

 

<그림3> 연도별 연구 동향

 
 
 

[기후변화대응 관련 유망 환경 신기술 개발 동향과 향후 전망] 보고서 상세 보기

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