인공지능은 University of South Florida와 National Oceanic and Atmospheric Administration 과학자들이 부유 조류에 대한 첫 종합적 전 세계 평가를 수행하는 데 활용됐다. 연구진은 위성 이미지 120만 장을 분석해 조류 번성이 세계 해양 상당 지역으로 확산되고 있음을 보였으며, August 2, 2026 날짜의 University of South Florida 발표를 바탕으로 한 ScienceDaily 보도는 이런 증가가 해수 온도, 해류, 영양염 수준 변화의 영향을 받을 가능성이 있다고 전했다. 그 영향은 해양 생태계, 관광, 공중보건, 연안 경제에 미친다.

Nature Communications 논문의 수석저자인 Chuanmin Hu(University of South Florida 해양과학대학 해양학 교수)는 이번 연구가 대형조류 매트와 미세조류 찌꺼기를 포함한 부유 조류의 첫 전 세계적 그림을 제공한다고 말했다. 대형조류(해조류처럼 큰 조류)는 외양 서식지와 해양 생물의 산란·성장 공간을 만들 수 있지만, 연안에 대량으로 밀려오면 부패하면서 해양 환경을 훼손하고 사람과 동물의 건강을 위협하며 관광 수요를 떨어뜨리고 연안 지역사회에 재정 손실을 일으킬 수 있다.

연구진은 미세조류 찌꺼기와 대형조류 매트가 모두 2003년부터 2022년까지 전 세계적으로 증가했다고 밝혔다. 해수면에 떠 있는 미세조류는 통계적으로 유의미한 수준인 매년 one percent 속도로 늘었고, 열대 대서양과 서태평양의 대형조류는 매년 13.4 percent 증가했다. 미세조류 번성이 덮은 누적 면적은 4,380만 제곱킬로미터(1,690만 제곱마일)에 이르렀으며, 이는 과거 패턴에서 뚜렷하게 벗어난 수치다.

연구는 대형조류 번성의 주요 전환점을 2010년 전후로 지목했다. 녹조류 Ulva의 첫 대규모 번성은 2008년 황해에서 나타났고, 열대 대서양에서는 2011년 대규모 모자반 번성이 발생했으며, 2012년에는 동중국해에서 또 다른 대규모 번성이 이어졌다. Hu는 2008년 전에는 Sargasso Sea의 모자반을 제외하고 주요 대형조류 번성이 보고되지 않았다고 말했으며, 전 세계 해양이 대형조류가 적은 상태에서 대형조류가 많은 상태로 이동하는 것처럼 보인다고 설명했다.

Hu와 동료들은 13개 지리 권역과 5개 조류 범주에 걸쳐 위성 이미지 120만 장을 분석했다. 연구팀은 개별 픽셀의 one percent 미만만 차지하면서도 여러 픽셀에 걸쳐 퍼지는 미세한 표면 조류 신호를 탐지하도록 딥러닝 모델을 훈련했다. 연구의 제1저자인 Lin Qi(NOAA Center for Satellite Applications and Research 해양학자)는 같은 연구그룹의 기존 컴퓨터 모델을 수정해 20년치 전 세계 위성 관측 자료를 처리할 수 있게 했다.

모델 훈련에는 several months가 걸렸고 수백만 개 이미지 특징이 사용됐다. USF Research Computing 시설은 여러 위성 이미지 세트를 동시에 처리하는 고성능 컴퓨팅 시스템을 제공했지만, 전체 120만 장 이미지 분석에는 여전히 several months가 필요했다. 연구는 조류 확산을 영양염 유출, 수온 상승, 지역별로 다를 수 있는 기타 기후 관련 변화 등 인간 활동과 자연적 기후 변동에 연결했다.

인공지능은 University of South Florida와 National Oceanic and Atmospheric Administration 과학자들이 부유 조류에 대한 첫 종합적 전 세계 평가를 수행하는 데 활용됐다. 연구진은 위성 이미지 120만 장을 분석해 조류 번성이 세계 해양 상당 지역으로 확산되고 있음을 보였으며, August 2, 2026 날짜의 University of South Florida 발표를 바탕으로 한 ScienceDaily 보도는 이런 증가가 해수 온도, 해류, 영양염 수준 변화의 영향을 받을 가능성이 있다고 전했다. 그 영향은 해양 생태계, 관광, 공중보건, 연안 경제에 미친다.

Nature Communications 논문의 수석저자인 Chuanmin Hu(University of South Florida 해양과학대학 해양학 교수)는 이번 연구가 대형조류 매트와 미세조류 찌꺼기를 포함한 부유 조류의 첫 전 세계적 그림을 제공한다고 말했다. 대형조류(해조류처럼 큰 조류)는 외양 서식지와 해양 생물의 산란·성장 공간을 만들 수 있지만, 연안에 대량으로 밀려오면 부패하면서 해양 환경을 훼손하고 사람과 동물의 건강을 위협하며 관광 수요를 떨어뜨리고 연안 지역사회에 재정 손실을 일으킬 수 있다.

연구진은 미세조류 찌꺼기와 대형조류 매트가 모두 2003년부터 2022년까지 전 세계적으로 증가했다고 밝혔다. 해수면에 떠 있는 미세조류는 통계적으로 유의미한 수준인 매년 one percent 속도로 늘었고, 열대 대서양과 서태평양의 대형조류는 매년 13.4 percent 증가했다. 미세조류 번성이 덮은 누적 면적은 4,380만 제곱킬로미터(1,690만 제곱마일)에 이르렀으며, 이는 과거 패턴에서 뚜렷하게 벗어난 수치다.

연구는 대형조류 번성의 주요 전환점을 2010년 전후로 지목했다. 녹조류 Ulva의 첫 대규모 번성은 2008년 황해에서 나타났고, 열대 대서양에서는 2011년 대규모 모자반 번성이 발생했으며, 2012년에는 동중국해에서 또 다른 대규모 번성이 이어졌다. Hu는 2008년 전에는 Sargasso Sea의 모자반을 제외하고 주요 대형조류 번성이 보고되지 않았다고 말했으며, 전 세계 해양이 대형조류가 적은 상태에서 대형조류가 많은 상태로 이동하는 것처럼 보인다고 설명했다.

Hu와 동료들은 13개 지리 권역과 5개 조류 범주에 걸쳐 위성 이미지 120만 장을 분석했다. 연구팀은 개별 픽셀의 one percent 미만만 차지하면서도 여러 픽셀에 걸쳐 퍼지는 미세한 표면 조류 신호를 탐지하도록 딥러닝 모델을 훈련했다. 연구의 제1저자인 Lin Qi(NOAA Center for Satellite Applications and Research 해양학자)는 같은 연구그룹의 기존 컴퓨터 모델을 수정해 20년치 전 세계 위성 관측 자료를 처리할 수 있게 했다.

모델 훈련에는 several months가 걸렸고 수백만 개 이미지 특징이 사용됐다. USF Research Computing 시설은 여러 위성 이미지 세트를 동시에 처리하는 고성능 컴퓨팅 시스템을 제공했지만, 전체 120만 장 이미지 분석에는 여전히 several months가 필요했다. 연구는 조류 확산을 영양염 유출, 수온 상승, 지역별로 다를 수 있는 기타 기후 관련 변화 등 인간 활동과 자연적 기후 변동에 연결했다.