양식장은 기후변화에 가장 민감하게 반응하는 해양공간 이용 행위 중 하나임에도, 그 적응 수준을 사전에 진단할 수 있는 평가 틀이 부재한 실정이며, 현행 기후변화영향평가와 해양이용영향평가 역시 이를 다루지 못하고 있다. 이에 본 연구는 리스크와 레질리언스 개념을 결합한 평가 틀을 바탕으로 양식장 기후변화 시나리오 3종을 도출하고, 시나리오별 리스크 지표와 시나리오 전반에 공통으로 적 용되는 레질리언스 지표로 구성된 3계층 지표 체계를 구축하였다. 이후 양식·수산 분야 전문가 29명을 대상으로 AHP 분석을 수행하여 지 표별 중요도를 산출하였다. 분석 결과, 환경 변화로 인한 생산성 저하 리스크의 중요도가 가장 높았다. 또한 리스크에서는 취약성이, 레질 리언스에서는 강건성이 가장 높게 나타났으며, 양식 품종과 관련된 하위 지표가 리스크와 레질리언스 모두의 핵심 지표로 도출되었다. 또 한 핵심 요인이 시나리오마다 상이하여, 적응 대응 역시 시나리오 특성에 따라 차등적으로 접근해야 함을 시사하였다. 본 연구의 결과는 양식장이 갖추어야 할 적응 요건과 우선순위를 제시하며, 향후 해양기후영향평가 도입 시 기초자료로 활용될 수 있다.

Although aquaculture is one of the marine-space-use activities most sensitive to climate change, no framework currently exists to diagnose its adaptation level in advance, and the existing climate change impact assessment and marine use impact assessment do not address this gap. Accordingly, based on an assessment framework combining the concepts of risk and resilience, this study derived three climate change scenarios for aquaculture and constructed a three-tiered indicator system consisting of scenario-specific risk indicators and resilience indicators. Analytic hierarchy process was then applied to responses from 29 experts in the aquaculture and fisheries field to determine the relative importance of each indicator. The analysis showed that the risk of productivity decline due to environmental change was the most important indicator. In addition, vulnerability was the highest-ranked dimension of risk, while robustness was the highest-ranked dimension of resilience. Sub-indicators related to farmed species emerged as key indicators of both risk and resilience. The key factors also differed across scenarios, suggesting that adaptation measures should be tailored to the characteristics of each scenario. These findings identify the adaptation requirements and priorities that should be addressed in the aquaculture sector and provide foundational data for the future introduction of a marine climate impact assessment.

요 약
Abstract
1. 서 론
    1.1 연구 배경
    1.2 이론적 배경
    1.3 연구 목적
2. 연구설계
    2.1 시나리오 설계
    2.2 활용 지표 선정
    2.3 지표별 중요도 분석 방법
3. 연구결과
    3.1 리스크 시나리오 분석 결과
    3.2 리스크 지표 분석 결과
    3.3 레질리언스 지표 분석 결과
    3.4 종합 고찰
4. 결 론
사 사
References

• 문한솔(한국해양과학기술원 해양정책연구센터 박사후연수연구원) | Hansol Mun (Post Doctoral Scientist, Ocean Policy Research Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology, Busan, 49111, Korea)
• 이문숙(한국해양과학기술원 해양정책연구센터 책임연구원) | Moonsuk Lee (Principal Research Scientist, Ocean Policy Research Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology, Busan, 49111, Korea) Corresponding author