BluePin 예측 엔진

바다를 읽는 법,
처음부터 끝까지 보여드릴게요.

어떤 데이터를 모으고, 어떻게 계산하고, 얼마나 정확한지 — 숨기지 않고 다 보여드려요. 우리 예측은 마법이 아니라, 수십만 개의 관측을 매일 모아 차곡차곡 계산한 결과거든요. 끝까지 읽고 나면, 왜 믿어도 되는지 스스로 판단하실 수 있을 거예요.

6개 데이터 소스 834곳 관측소 7종 위험 추적 7일 앞을 예측 매일 모으는 관측수십만 건
01 · 데이터

우리가 쓰는 데이터

한 곳의 숫자만 보면 틀리기 쉬워요. 그래서 BluePin은 바다를 보는 8개의 다른 눈을 동시에 떠요. 양식장 코앞의 수온계부터, 하늘에서 바다 전체를 내려다보는 위성까지요. 이 관측들을 매일 자동으로 모아 수십만 개의 숫자를 쌓아요.

바다를 둘러싼 관측망 (834곳)

연안·외해·위성을 한 번에 봐요
대한민국 남해안 천리안 위성
연안 관측소 (양식장 근접 수온·염분) 외해 부이 (먼저 데워지는 선행신호?) 위성 (바다 전체를 격자로 스캔)
🌡️
국립수산과학원 (NIFS)

실시간어장정보

양식장 바로 근처의 수온을 30분마다 보내줘요. 가장 가까이서 보는 눈이에요.

수온30분 주기양식장 근접
🧪
국립수산과학원 (NIFS)

어장환경관측

염분·산소·영양 상태까지 봐요. 물고기가 숨쉬고 사는 환경 그 자체예요.

염분용존산소클로로필a영양염
📈
국립수산과학원 (NIFS)

연안정지·정선해양관측

오랜 시간 쌓인 수온 시계열이에요. 품질관리를 거친 깨끗한 숫자라 평년값의 뼈대가 돼요.

QC 수온광역 외해장기 시계열
🦠
국립수산과학원 (NIFS)

적조정보

어떤 유해 생물이, 어느 해역에, 얼마나 많이 있는지 알려줘요. 적조가 다가오는지 보는 눈이에요.

원인생물발생 해역생물밀도
🛟
기상청 (KMA)

해양기상부이

먼바다의 수온·파도를 재요. 외해는 연안보다 먼저 변하니까, 앞날을 미리 보는 신호가 돼요.

외해 수온유의파고파주기선행신호
🛰️
기상청 · 천리안2A (GK2A)

정지궤도 기상위성

하늘에서 바다 전체의 표면 온도를 2km 격자로 스캔해요. 비가 얼마나 쏟아지는지도 봐요(호우→저염분).

해수면온도 2km강우강도넓은 시야
🌿
기상청 · 천리안2B (GOCI-II)

해색 위성

바다 색을 250m로 들여다봐요. 적조와 식물플랑크톤(엽록소)의 흔적을 색으로 읽어내요.

적조지수엽록소250m 해상도주간
🌊
국립해양조사원 (KHOA) 바다누리

실시간 해양관측망

전국 곳곳의 염분·조위·파고를 실시간으로 모아요. 가장 촘촘한 연안 관측망이에요.

염분조위파고834개 관측
02 · 파이프라인

어떻게 예측을 만드나요

모은 데이터는 5단계를 거쳐 내 양식장의 7일 예측으로 바뀌어요. 하나씩 따라가 볼게요.

1

다중 소스 수집·정합

8개 출처의 숫자를 시간·위치 기준으로 깔끔하게 맞춰요.

2

계절 기후값 ?

그 시기·그 자리의 평균 수온을 과학적으로 모델링해요.

3

이상치 지속 + 선행신호 ?

지금 평년보다 따뜻하면 며칠 이어진다고 봐요. 외해 신호도 더해요.

4

자가학습 편향보정 ?

실제 관측으로 예측 오차를 스스로 줄여 나가요.

5

7일 예측 + 위험 등급

양식장 단위로 7일치를 내고, 어종별 위험 등급을 매겨요.

핵심 아이디어 — 평년 차이가 천천히 사라져요

바닷물은 공기와 달라요. 하루 사이에 확 변하지 않고, 한번 데워지면 그 온기를 오래 품고 있어요. 그래서 오늘의 '평년 대비 차이'가 시간이 지나며 천천히 사라진다고 봐요. 저희는 그 사라지는 속도를 반감기 약 18일?로 잡았어요.

사실 수온은 하루하루가 잘 안 변해서, '오늘 값을 그대로 내일 값으로 쓰는' 단순한 방법?만 써도 꽤 잘 맞아요. 그래서 우리는 거기서 멈추지 않고, 그 단순한 방법을 실제로 이겨요(아래 성적표에서 확인하세요).

예측 한 줄 요약
예측 수온 =
  계절 기후값(그 시기 평균)?
  + 오늘의 평년 차이 × 감쇠율 (날이 갈수록 ↓)?
  + 외해 선행신호 보정?
  − 학습된 편향 보정?

평년 대비 차이의 감쇠 곡선

오늘 +2.4℃ 이상 → 시간이 갈수록 천천히 0으로
+2.4℃ 0 예측 일수 → 0일 1일 2일 3일 4일 5일 6일 7일 오늘 잡은 평년 차이

예시 곡선이에요. 실제 감쇠 속도와 외해 보정은 해역·계절마다 달라요.

03 · 위성

위성을 픽셀 단위로 읽어요

천리안2A 위성이 보내는 해수면온도? 영상은 900×900 격자를, 위도·경도가 휘지 않게 펴 주는 Lambert 투영? 격자에 담겨 있어요. 저희는 거기서 내 양식장 좌표에 딱 맞는 픽셀 하나를 뽑아내요.

문제는 구름이에요. 구름이 끼면 그 자리 바다가 안 보이거든요. 그럴 땐 최근 맑았던 장면들을 합성?해서 빈칸을 메워, 끊김 없는 한 장을 만들어요. 해색 위성 GOCI-II는 지오스테이셔너리? 궤도에서 250m 해상도로 적조의 색을 잡아내요.

900×900 격자에서 내 픽셀 뽑기
내 양식장 픽셀 맑은 바다 (관측 OK) 구름 (최근 맑은 장면으로 합성)
04 · 검증

정직하게 검증해요

예측이 잘 맞는다고 말로만 하면 누가 믿겠어요. 그래서 과거 데이터로 백테스트?를 돌려, 우리 예측을 두 가지 기준선과 정면으로 비교해요.

평균 오차 (nMAE?, 낮을수록 정확)

관측소 3곳 · 7일 예측 기준
BluePin 모델
우리 예측
2.18℃
단순 지속
오늘=내일
1.70℃
평년값
이맘때 평균
3.34℃

-28.2%↓
단순 지속? 대비 오차 감소
34.7%↓
평년값? 대비 오차 감소
05 · 어종

어종마다 다르게 봐요

같은 28℃라도 전복에겐 비상이고 굴에겐 견딜 만해요. 그래서 위험 등급을 어종별로 다른 기준으로 매겨요. 고수온? 기준을 예로 보여드릴게요.

🐟
넙치(광어)
육상 양식
28 ℃ 위험
스트레스 25℃부터
🐟
우럭(조피볼락)
가두리 양식
28 ℃ 위험
스트레스 26℃부터
🐚
전복
가두리 양식
28 ℃ 위험
스트레스 25℃부터
🟠
멍게(우렁쉥이)
수하식 양식
26 ℃ 위험
스트레스 24℃부터
🦪
수하식 양식
30 ℃ 위험
스트레스 28℃부터
🐠
참돔
가두리 양식
29 ℃ 위험
스트레스 27℃부터
🐟
강도다리
육상 양식
27 ℃ 위험
스트레스 24℃부터
🦪
홍합
수하식 양식
29 ℃ 위험
스트레스 27℃부터
06 · 차이

공공 예보와 무엇이 다른가요

솔직하게 말씀드릴게요. 공공기관 예보는 정말 훌륭하고, 우리도 그 데이터 위에 서 있어요. 국립수산과학원은 AI 수온 예측(정확도 94% 발표)과 정점별 수온·용존산소 예측·고수온 알림을, 기상청은 해양 수치모델과 해역별 바다예보를 제공해요. 그래서 우리는 "공공보다 더 정확하다"고 말하지 않아요 — 오히려 그 좋은 자료를 입력으로 받아요. 우리의 차이는 정확도 경쟁이 아니라, 흩어진 걸 양식장 한 지점에 모아 '결정'까지 만들어 주는 것이에요.

🏛️ 공공 예보·관측 (수과원·기상청·해양조사원)

  • 해역·격자 단위(수백 m~km), 위성 기후 시나리오는 약 8km예요
  • 수온·용존산소·적조·조위·파고가 기관·페이지마다 따로 있어요
  • 훌륭한 예보·알림을 주지만, 여러 위험을 묶어 한눈에는 아니에요
  • 어종별 기준·대응 행동·성적 공개까지는 다루지 않아요

🌊 BluePin (보완재)

  • 공공 자료를 모아 내 양식장 그 지점으로 융합?해요
  • 고수온·저염분·빈산소·적조·파고·작업안전·해파리 7종을 한 화면에서요
  • 어종별 기준 + 지금 뭘 해야 하는지 대응 액션 + 경보까지요
  • 강수→저염분, 위성 SST·적조, 외해 부이까지 한 모델로 결합해요
  • 맞았는지를 정직한 백테스트 성적표로 공개해요

🔎 정직 고지: 위 수치는 각 기관 발표·서비스 설명을 참고했어요. 우리가 측정해 공개하는 건 표준 비교기준(단순 지속·평년값) 대비 우위(평균오차 -28.2%·34.7%↓)예요. 공공 모델과의 직접 정확도 비교는 그쪽 평가 데이터가 공개되지 않아 주장하지 않아요. 출처: 수과원 AI 수온예측(헤럴드경제) · 실시간 해양수산환경 관측시스템 · 기상청 바다예보

지금 바로

내 양식장으로 직접 확인해요

위치만 찍으면, 가장 가까운 관측소들을 묶어 7일 예측을 바로 보여드려요.
설치할 장비도, 어려운 설정도 없어요.