해양공간계획 수립을 위한 어업활동보호구역의 정량적 특성평가기법 개발 = Development of a Quantitative Characterization Method for Fishing Activity Protection Zones in Support of Marine Spatial Planning

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to develop a grid-based quantitative assessment model for the scientific designation and management of Fisheries Activity Protection Zones (FAPZ) in the context of Marine Spatial Planning (MSP), and to apply it to the coastal and offshore waters of Busan and Gyeongnam, Korea. In the first cycle of Korea’s MSP, the evaluation of FAPZ relied mainly on 3′ grids, mean-based indicators, and simple additive scoring of individual items. As a result, it did not adequately capture the complex spatial structure and temporal variability of coastal fisheries, nor the relationships among legal fishing zones, actual fishing activity, and fishery performance. To address these limitations, this study proposes a high-resolution (1 km × 1 km) assessment model grounded in the principle of a “same grid–same procedure” framework, with the aim of more precisely identifying the quantitative characteristics of FAPZ and priority management areas. On the data side, three years of AIS-based fishing vessel activity data for the Busan–Gyeongnam region, detailed fishery statistics (landings and sales records) from fishery cooperatives, and polygon data for aquaculture farms, fishery management areas, and artificial reefs were compiled and harmonized onto a 1 km × 1 km standard grid. Spatial statistics—Getis-Ord Gi* and Moran’s I—were applied to AIS trajectory data to identify statistically significant spatial hotspots of fishing activity, while Space–Time Cube and Emerging Hot Spot Analysis (EHS) were used to classify spatio-temporal patterns into persistent, sporadic, intensifying, diminishing, new, and no-activity types. Fishery data were processed to derive, for each grid cell, cumulative catch, fishing frequency, and catch per unit effort (CPUE) weighted by species composition and economic value. Legal fishing zones were quantified by creating 1 km buffer zones around aquaculture farms, fishery management areas, and artificial reefs, and calculating their overlap ratios and occupancy with respect to the standard grid. All component indicators were normalized to a 0–1 range and organized into a hierarchical structure from detailed indicators (H_value) to intermediate indicators (S_value) and an integrated index (G_value). Based on this structure, an assessment framework was developed along three dimensions: fishing behavior (activity indicators), fishery performance (outcome indicators), and legal/institutional constraints (constraint indicators. Furthermore, three weighting scenarios were constructed—a legal-zone-oriented scenario, an activity-oriented scenario reflecting recent fishing patterns, and a performance-oriented scenario emphasizing catch and economic efficiency—to compare changes in the integrated index under different policy orientations. The results reveal that the coastal waters around Tongyeong–Geoje– Namhae, major islands, and the coastal waters off Busan and Gijang show high scores in some or all of the behavioral, performance, and constraint indicators, and consistently exhibit high integrated index values across all scenarios. These areas are interpreted as strategic core fishing grounds where fishing activity, fishery performance, and legal protection are all concentrated, and thus constitute top-priority candidates for FAPZ designation and management. In contrast, areas with high fishing activity and performance but low scores for legal constraints emerge as “latent protection zones” that are not yet sufficiently reflected in the current legal framework, suggesting candidate areas for future FAPZ or fisheries promotion zones. Areas with high activity but relatively low performance are identified as low-efficiency fishing grounds, indicating potential targets for resource management and spatial restructuring of fishing grounds. EHS analysis further shows that most fishing hotspots belong to “persistent” or “sporadic” types, confirming that fishing activities in the Busan–Gyeongnam region are structurally organized around a limited number of core fishing grounds over time. By structuring the entire procedure—from data collection and preprocessing to indicator calculation, intermediate and integrated indices, and scenario-based analysis—into a single, coherent pipeline, the proposed model provides a reproducible and scalable framework for evaluating FAPZ. This framework can be applied to other coastal regions with different fishery characteristics and can serve as a data-driven decision-support tool for FAPZ designation, conflict management among multiple sea uses, and suitability consultations in MSP implementation. Moreover, when combined with additional layers such as ecological, environmental, and climate-change indicators, the model can be extended into an integrated marine spatial assessment framework that encompasses the fisheries sector, offering both academic and policy-relevant contributions. Keywords: Marine Spatial Planning (MSP), Fisheries Activity Protection Zone (FAPZ), spatial characteristics assessment, spatial analysis, AIS-based vessel activity, catch per unit effort (CPUE)

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 해양공간계획(Marine Spatial Planning, MSP)에서 어업활동보호구역 의 과학적인 지정 및 관리를 위해, 어선활동, 어획성과, 법정구역 정보를 통합한 격자 기반 정량 특성평가모형을 개발하고 부산·경남 연안에 적용하는 것을 목적으 로 한다. 기존 1차 해양공간계획에서의 어업활동보호구역 평가는 3′격자와 평균 중심 지표, 개별 항목 위주의 단순 합산 방식에 머물러 연안의 복잡한 공간과 시 계열 변동, 법정구역, 실제 활동, 어획성과 간의 관계를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 “동일 격자–동일 절차”에 기반한 고정밀격자(1 km × 1 km)기반 평가모형을 제시함으로써 어업활동보호구역의 정량적 특성과 우 선관리 해역을 보다 정밀하게 도출하고자 하였다. 데이터 측면에서, 부산·경남 연안을 대상으로 최근 3개년 AIS 기반 어선활동 자 료와 정밀 어획량실적 자료, 양식장, 수산자원관리수면, 인공어초 등 어업 관련 법 정구역 폴리곤을 수집하여 1 km × 1 km 표준 격자로 정합하였다. AIS 궤적 자료 에 대해 Getis-Ord Gi*와 Moran’s I를 이용해 공간적 유의 핫스팟을 도출하고, Space–Time Cube와 Emerging Hot Spot Analysis(EHS)를 적용해 지속, 산발, 활동증가, 활동감소, 새로운활동, 없음 등 시공간 유형으로 분류하였다. 어획자료는 어종가치 가중을 고려한 CPUE를 포함하여 격자별 누적 어획량, 어획빈도, 단위 노력당 어획량을 산정하였다. 법정구역은 양식장, 수산자원관리수면, 인공어초에 1 km 완충구역을 설정하여 기준 격자와의 중첩 비율 및 점유 정도를 정량화하였다. 이러한 개별 지표를 0–1 범위로 표준화하고 세부지표(H_value)–중분류 지표 (S_value)–통합지수(G_value)로 이어지는 단계적 구조를 구성하여 어선활동(행동 지표), 어획성과(결과지표), 제도 기반 제약(제약지표)의 세 축에 기반한 평가체계 를 구축하였다. 더 나아가 법정구역을 중시하는 시나리오, 실제 어업활동 패턴을 중시하는 시나리오, 어획성과와 경제성을 중시하는 시나리오를 설정하여 정책 방 향에 따른 통합지수 변화를 비교하였다. 분석 결과, 통영–거제–남해 연안과 주요 도서 주변, 부산·기장 인근 연안 등은 행동, 성과, 제약 지표 가운데 일부 또는 전부에서 상위 등급을 보이며, 모든 시나 리오에서 공통적으로 높은 통합지수를 나타내는 핵심 어업활동보호구역으로 도출 되었다. 이는 장기간에 걸쳐 어선활동이 집중되고 어획성과와 법정구역이 중첩되 는 전략적 어장으로, 우선 보호 및 관리가 필요한 최우선 후보지로 해석된다. 반 면, 어선활동과 어획성과는 높으나 법정구역 지표가 낮은 해역은 현행 제도에 충 분히 반영되지 않은 잠재 보호구역으로 나타났으며 향후 어업활동보호구역 및 어 업활동 진흥구역 등 법·제도적 검토가 필요한 후보지로 제시된다. 또한 행동지표 는 높으나 결과지표가 상대적으로 낮은 구역은 조업은 활발하지만 어획 효율이 낮은 저효율 어장으로 나타나 자원관리 및 어장 재편 논의 시 조정 대상이 될 수 있음을 시사하였다. EHS 분석을 통해서는 대부분의 핫스팟이 ‘지속’ 또는 ‘산발’ 유형에 속하는 등 부산·경남 연안의 어업활동이 소수의 핵심 어장을 중심으로 장 기간 유지되는 구조적 특성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 평가모형은 데이터 수집–전처리–지표 산정–중분류 지표 및 통합지수·가중 시나리오 분석으로 이어지는 절차를 하나의 파이프라인으로 모 형을 구축함으로써, 어업활동보호구역 평가를 위한 재현 가능하고 확장 가능한 프 레임워크를 제시하였다. 이는 향후 다른 해역의 어업특성에 대한 적용이 가능함과 동시에 해양공간계획에서 어업활동보호구역의 지정과 상충 관리 및 적합성 협의 와 같은 이행계획에도 활용 가능한 데이터 기반 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있음을 시사하였다. 나아가 생태, 환경 지표 등 다른분야 데이터와 결합할 경우 어 업 부문을 포함한 통합 해양공간특성평가 모형으로 확장될 수 있다는 점에서 학 술적 의의를 가진다. 주요어: 해양공간계획, 어업활동보호구역, 공간특성평가, 공간분석, AIS 기반 선박 활동, CPUE

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구목표 3
• 1.3 연구범위 및 대상해역 5
• 1.4 연구흐름 및 논문의 구성 6
• 제2장 이론적배경 및 국내외 연구동향 7
• 2.1 해양공간계획의 정책과 현황 7
• 2.2 국내외 연구동향 및 차별성 9
• 2.2.1 국내 해양공간계획 수립연구 동향 9
• 2.2.2 해외 해양공간계획 어업분야 연구 동향 11
• 2.2.3 주요 시사점 및 차별성 17
• 2.3 이론적 고찰 20
• 2.3.1 해양공간계획 개요 및 절차 20
• 2.3.2 데이터기반 해양공간특성평가 29
• 제3장 연구데이터 및 연구방법 36
• 3.1 어업특성평가를 위한 연구데이터 36
• 3.1.1 데이터 개요 36
• 3.1.2 AIS 기반 어선 위치데이터 38
• 3.1.3 정밀 어획량 조업데이터 40
• 3.1.4 어업관련 법정데이터 42
• 3.2 연구방법 45
• 3.2.1 전체 연구수행 절차 45
• 3.2.2 특성평가 수행방법 48
• 제4장 어업활동보호구역 특성평가 모형 개발 50
• 4.1 평가항목 선정 및 평가방안 50
• 4.2 AIS데이터를 이용한 어선활동구역 분석 52
• 4.2.1 AIS 데이터 수집 및 전처리 52
• 4.2.2 AIS 데이터를 활용한 어업활동구역 분석 방법론 56
• 4.2.3 Space time cube 데이터 셋 생성 58
• 4.2.4 어선활동구역 분석 63
• 4.3 조업데이터를 이용한 어업활동구역 분석 67
• 4.3.1 데이터 수집 및 전처리 67
• 4.3.2 공간분석을 통한 어획량 및 어획실적 정보 추출 69
• 4.3.2 기준격자 점수화 75
• 4.4 조업데이터를 이용한 단위노력당 어획량 분석 77
• 4.4.1 단위노력당 어획량 분석 개요 77
• 4.4.2 CPUE 계산 방법론 79
• 4.4.3 위판장 데이터 분석 80
• 4.4.4 CPUE 계산 84
• 4.4.5 통합 CPUE 점수 산출 87
• 4.5 어업 법정구역 데이터를 이용한 어업활동보호구역 분석 90
• 4.5.1 데이터수집 및 전처리 90
• 4.5.2 완충구역 분석 94
• 4.5.3 기준격자 중첩분석 95
• 4.6 통합지수 산정 98
• 4.6.1 지표체계와 산정원칙 98
• 4.6.2 통합지수 기술적 산출 절차 101
• 제5장 연구결과 및 고찰 105
• 5.1 사례 해역 주요현황 105
• 5.2 어업활동 관련 데이터 공간특성평가 결과 107
• 5.2.1 AIS데이터를 이용한 어선활동구역 분석 결과 107
• 5.2.2 조업데이터를 이용한 어업활동구역 분석 결과 114
• 5.2.3 조업데이터를 이용한 단위노력당 어획량 분석 결과 117
• 5.2.4 어업 법정구역 데이터 분석 결과 121
• 5.3 어업활동보호구역 공간특성평가 결과 124
• 5.3.1 개별 공간특성평가 결과 통합 124
• 5.3.2 어업활동보호구역 통합 공간특성평가 결과 128
• 제6장 결론 137
• 6.1 주요 결과 요약 137
• 6.2 기대효과 및 활용방안 140
• 6.3 연구한계 및 향후 연구방향 142
• 참고문헌 144