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번역: Youngwook Kim
검토: Woo Hwang
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The oceans cover some 70 percent of our planet.
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바다는 지구 표면의 70%를 덮고 있습니다.
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And I think Arthur C. Clarke probably had it right
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작가 아서 클라크는 우리 행성을
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when he said that perhaps we ought to call our planet
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‘물의 행성’으로 불러야 한다고 했는데 이는 틀린 말이
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Planet Ocean.
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아닌 것 같습니다.
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And the oceans are hugely productive,
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그리고 위성 사진에 보이는 것 처럼
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as you can see by the satellite image
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바다는 광합성을 통해 새생명의
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of photosynthesis, the production of new life.
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힘이 되어줍니다.
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In fact, the oceans produce half of the new life every day on Earth
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사실 바다는 지구상에 매일 태어나는 생명의 절반뿐만 아니라
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as well as about half the oxygen that we breathe.
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우리가 들이마시는 산소의 절반을 생성해냅니다.
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In addition to that, it harbors a lot of the biodiversity on Earth,
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게다가 수많은 생명의 다양성을 위한 보금자리가 되어주죠.
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and much of it we don't know about.
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2000
하지만 우리는 그런 사실의 대부분을 잘 모르고 있습니다.
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But I'll tell you some of that today.
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저는 오늘 그중의 일부에 대해 이야기하고자 합니다.
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That also doesn't even get into the whole protein extraction
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그러나 우리가 바다생물로부터 단백질 추출을
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that we do from the ocean.
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어떻게 하는지에 대해 이야기하려는 것은 아닙니다.
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That's about 10 percent of our global needs
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제가 이야기하려는 것은 세계적 수요의 10%이자
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and 100 percent of some island nations.
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일부 섬 국가의 수요 100%를 차지하고 있는 것에 관한 것입니다.
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If you were to descend
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이제 생물이 살기 적합한 생물권의
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into the 95 percent of the biosphere that's livable,
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95% 안으로 내려가고 있다고 생각해봅시다.
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it would quickly become pitch black,
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주변은 급격히 어두워지고,
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interrupted only by pinpoints of light
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단지 생물발광 유기체가 뿜어내는
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from bioluminescent organisms.
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빛의 점들만이 보일 것입니다.
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And if you turn the lights on,
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그리고 만일 당신이 손전등을 켠다면,
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you might periodically see spectacular organisms swim by,
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유기체들이 수영을 하며 지나가는 것을 주기적으로 볼 수 있을지도 모르지요.
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because those are the denizens of the deep,
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왜냐하면 그 생명체들은 깊은 바다에 사는
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the things that live in the deep ocean.
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심해의 생물들이기 때문입니다.
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And eventually, the deep sea floor would come into view.
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그리고 마지막엔 깊은 바다의 바닥이 시야에 들어오게 됩니다.
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This type of habitat covers more of the Earth's surface
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이런 형태의 서식지가 혼합된 다른 모든 형태의 서식지들보다도
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than all other habitats combined.
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지구의 표면을 더 많이 차지하고 있습니다.
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And yet, we know more about the surface of the Moon and about Mars
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그럼에도 불구하고 우리는 이런 서식 형태보다
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than we do about this habitat,
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달과 화성의 표면에 대해 더 많이 알고 있죠
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despite the fact that we have yet to extract
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2000
우리가 여전히 이 바다에서
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a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water
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음식과 산소와 물을 추출하고 있다는
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from those bodies.
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2000
사실에도 불구하고 말이죠.
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And so 10 years ago,
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2000
그래서 10년 전에
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an international program began called the Census of Marine Life,
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92260
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'해양 생물의 통계조사'라는 이름의 국제 프로그램이
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which set out to try and improve our understanding
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2000
시작되었습니다. 세계 바다 속 생명체들에 대한
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of life in the global oceans.
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2000
우리의 이해를 늘리려는 시도로 말입니다.
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It involved 17 different projects around the world.
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이 프로그램은 전 세계 17개의 다른 프로젝트와 관련이 있습니다.
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As you can see, these are the footprints of the different projects.
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2000
지금 보이는 것은 다른 프로젝트들의 연구 성과들 나타냅니다.
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And I hope you'll appreciate the level of global coverage
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전 여러분이 이 프로젝트가 이루어 낸 전세계적 범위의 규모에
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that it managed to achieve.
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2000
고마워하기를 희망합니다.
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It all began when two scientists, Fred Grassle and Jesse Ausubel,
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이 모든 것은 두 명의 과학자, 프레드 그라즐과 제시 오스벨이
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met in Woods Hole, Massachusetts
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저명한 해양학 기관인 매사츄세스의 우즈홀에서
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where both were guests at the famed oceanographic institute.
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114260
2000
만났을 때 시작되었습니다.
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And Fred was lamenting the state of marine biodiversity
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프레드는 해양생물의 다양성이 위기에 처해있는데도
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and the fact that it was in trouble and nothing was being done about it.
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지금까지 한 것이 아무것도 없다는 사실에 안타까워하고 있었습니다.
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Well, from that discussion grew this program
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2000
네, 그런 토론에서 이 프로그램이 시작되었고
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that involved 2,700 scientists
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2000
지금까지 80개가 넘는 국가에서
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from more than 80 countries around the world
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2000
2,700여명의 과학자들이
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who engaged in 540 ocean expeditions
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540여회의 해양탐사를 진행했습니다.
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at a combined cost of 650 million dollars
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전세계 해양생물의 분포, 다양성을
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to study the distribution, diversity and abundance
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2000
연구하기 위해 650만 달러의
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of life in the global ocean.
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136260
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비용을 썼습니다.
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And so what did we find?
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2000
그래서 우리가 무얼 발견했을까요?
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We found spectacular new species,
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141260
2000
우리는 놀랄만한 새로운 종들과
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the most beautiful and visually stunning things everywhere we looked --
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143260
3000
가장 아름답고 시각적으로 굉장히 멋진 생물들을 발견했습니다.
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from the shoreline to the abyss,
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146260
2000
해안가에서 심해에 이르는 그 모든 곳에서,
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form microbes all the way up to fish and everything in between.
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148260
3000
그리고 미생물에서 물고기에 이르는 그 사이의 모든 것에서 말입니다.
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And the limiting step here wasn't the unknown diversity of life,
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151260
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그리고 이 프로젝트의 한계점은 알려지지 않은
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but rather the taxonomic specialists
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154260
2000
생물의 다양성이 아니라 오히려
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who can identify and catalog these species
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156260
2000
한계점에 도달한 이 종들을
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that became the limiting step.
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158260
2000
확인하고 분류할 수 있는 분류학 전문가들입니다.
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They, in fact, are an endangered species themselves.
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160260
3000
사실 그 전문가들은 그들 스스로가 위험에 처한 종들이죠.
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There are actually four to five new species
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2000
실제로 바다에서 매일 만들어지는
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described everyday for the oceans.
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165260
2000
4-5개의 새로운 종이 있습니다.
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And as I say, it could be a much larger number.
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3000
그리고 제가 말씀드리는 것처럼, 대단히 많은 숫자일 수 있습니다.
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Now, I come from Newfoundland in Canada --
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3000
지금 전 캐나다의 뉴펀들랜드에서 왔습니다.
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It's an island off the east coast of that continent --
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173260
2000
거긴 대륙 동쪽 해안에 있는 섬으로
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where we experienced one of the worst fishing disasters
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175260
3000
우리가 인류 역사상 최악의 어업 재앙을 경험한
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in human history.
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178260
2000
곳 중의 하나입니다.
03:00
And so this photograph shows a small boy next to a codfish.
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180260
2000
여기 이 사진에서 한 마리의 대구 옆에 있는 작은 소년을 불 수 있습니다.
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It's around 1900.
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182260
2000
시기는 1900년대죠.
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Now, when I was a boy of about his age,
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184260
2000
자, 제가 이 소년의 나이였을 때,
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I would go out fishing with my grandfather
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186260
2000
전 할아버지와 함께 낚시를 하러가곤 했습니다.
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and we would catch fish about half that size.
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188260
2000
그리고 저 크기의 반만한 물고기를 잡을 수 있었죠
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And I thought that was the norm,
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190260
2000
전 그때 그만한 크기가 표준이라고 생각했습니다.
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because I had never seen fish like this.
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192260
2000
왜냐하면 이렇게 큰 물고기를 본 적이 없었거든요.
03:14
If you were to go out there today, 20 years after this fishery collapsed,
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194260
3000
만일 여러분이 이 어장이 사라진지 20년이 지난 오늘날 거기에 가서
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if you could catch a fish, which would be a bit of a challenge,
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197260
3000
물고기 한 마리를 잡게 된다면, 조금 어렵겠지만 말입니다.
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it would be half that size still.
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200260
2000
그건 여전히 그 크기의 반절 정도일 겁니다.
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So what we're experiencing is something called shifting baselines.
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202260
3000
즉 '기준점 이동'이라고 표현하는 어떤 현상을 우리는 겪고 있는 것입니다.
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Our expectations of what the oceans can produce
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205260
2000
우리가 흔히 바다가 만들어 낼 수 있다고 기대하는 것은
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is something that we don't really appreciate
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207260
2000
실은 우리가 정말 제대로 인식하고 있지 못한 것입니다.
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because we haven't seen it in our lifetimes.
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209260
3000
왜냐하면 그것을 우리 삶에서 실제로 본 적이 없기 때문입니다.
03:32
Now most of us, and I would say me included,
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212260
3000
저를 포함한 우리 대부분은
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think that human exploitation of the oceans
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215260
2000
지금 50년, 어쩌면 100년 동안
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really only became very serious
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217260
2000
바다자원의 착취가 점점 더
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in the last 50 to, perhaps, 100 years or so.
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219260
2000
심해지고 있다고 생각합니다.
03:41
The census actually tried to look back in time,
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221260
2000
통계조사는 과학자들이 자신의 손으로
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using every source of information they could get their hands on.
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223260
3000
얻을 수 있는 모든 정보자원을 사용하여 과거를 돌아보고자 노력했습니다.
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And so anything from restaurant menus
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226260
2000
레스토랑 메뉴에서 수도원 기록, 항해일지까지,
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to monastery records to ships' logs
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228260
2000
바다와 관련있어 보이는 것은
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to see what the oceans looked like.
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230260
2000
무엇이든 살펴보았습니다.
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Because science data really goes back
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232260
2000
왜냐하면 과학적 자료를 모으기 시작한 것이
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to, at best, World War II, for the most part.
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234260
2000
기껏해야 제2차 세계대전 이후부터였기 때문이죠.
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And so what they found, in fact,
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236260
2000
그래서 과학자들이 발견한 사실은 바다착취가
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is that exploitation really began heavily with the Romans.
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238260
2000
실은 로마시대부터 심하게 자행되어왔다는 것입니다.
04:00
And so at that time, of course, there was no refrigeration.
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240260
3000
물론 그 시대엔 냉동보관 기술이 없었기 때문에
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So fishermen could only catch
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243260
2000
낚시꾼은 잡은 날에 팔 수 있거나 아니면
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what they could either eat or sell that day.
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245260
2000
잡은 날에 먹을 수 있는 물고기를 잡아야했죠.
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But the Romans developed salting.
100
247260
2000
하지만 로마인들은 고기를 소금에 절이는 방법을 알아냅니다.
04:09
And with salting,
101
249260
2000
그리고 이 방법을 통해
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it became possible to store fish and to transport it long distances.
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251260
3000
물고기를 저장하고 또 먼 거리를 이동할 수 있다는 걸 알게 됩니다.
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And so began industrial fishing.
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254260
3000
그래서 어업이 시작됩니다.
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And so these are the sorts of extrapolations that we have
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257260
3000
그리고 여기 이 그래프는 일종의 외삽법을 이용해서
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of what sort of loss we've had
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260260
2000
인류 출현 이전에 바다에 영향을 미친 상대적인 손실을
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relative to pre-human impacts on the ocean.
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262260
3000
추정한 결과를 보여주고 있습니다.
04:25
They range from 65 to 98 percent
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265260
2000
그 범위는 유기체의 주요 군들을 대상으로 할 때
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for these major groups of organisms,
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267260
2000
65%~98% 정도의 범위를 갖습니다.
04:29
as shown in the dark blue bars.
109
269260
2000
여기 암청색의 막대 그래프가 그걸 보여주고 있습니다.
04:31
Now for those species the we managed to leave alone, that we protect --
110
271260
3000
우리가 지금 보호하려고 시도하는 몇몇 종들을 보면
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for example, marine mammals in recent years and sea birds --
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274260
2000
예를 들어, 최근 몇 년간 보호해온 해양 포유류 그리고 바닷새의 경우
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there is some recovery.
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276260
2000
개체수가 점차 회복되고 있습니다.
04:38
So it's not all hopeless.
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278260
2000
그러니 완전히 희망이 없는 것은 아닙니다.
04:40
But for the most part, we've gone from salting to exhausting.
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280260
3000
하지만 대부분의 경우 더 악화되고 있습니다.
04:43
Now this other line of evidence is a really interesting one.
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283260
2000
지금 여기 정말 흥미로운 유형의 다른 증거가 있습니다.
04:45
It's from trophy fish caught off the coast of Florida.
116
285260
3000
이건 플로리다 해안에서 잡힌 물고기들입니다.
04:48
And so this is a photograph from the 1950s.
117
288260
3000
그리고 1950년대에 찍은 사진이죠
04:51
I want you to notice the scale on the slide,
118
291260
2000
전 여러분들이 이 물고기들의 크기에 주목해주셨으면 합니다.
04:53
because when you see the same picture from the 1980s,
119
293260
2000
1980년대의 같은 사진을 보면
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we see the fish are much smaller
120
295260
2000
물고기의 크기가 훨씬 작아졌다는 걸 알 수 있습니다.
04:57
and we're also seeing a change
121
297260
2000
그리고 물고기들을 늘어놓은 방식에
04:59
in terms of the composition of those fish.
122
299260
2000
변화가 생겼다는 것 역시 알 수 있습니다.
05:01
By 2007, the catch was actually laughable
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301260
2000
2007년이 되면 물고기의 크기가
05:03
in terms of the size for a trophy fish.
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303260
2000
정말 우스워지지요.
05:05
But this is no laughing matter.
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305260
2000
하지만 이건 더 이상 웃을 수 있는 문제가 아닙니다.
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The oceans have lost a lot of their productivity
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307260
2000
바다는 그들의 생산성의 상당수를 잃었습니다.
05:09
and we're responsible for it.
127
309260
3000
그리고 우리는 거기에 책임이 있습니다.
05:12
So what's left? Actually quite a lot.
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312260
2000
그래서 무엇이 남았나요? 실제로 아주 많은 것이 있습니다.
05:14
There's a lot of exciting things, and I'm going to tell you a little bit about them.
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314260
3000
많은 흥미로운 것들이 있고, 전 그것에 관해 약간 이야기하고자 합니다.
05:17
And I want to start with a bit on technology,
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317260
2000
그리고 약간 기술적인 부분을 이야기하며 시작하고 싶군요.
05:19
because, of course, this is a TED Conference
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319260
2000
왜냐하면, 물론 여기는 테드 학회이고
05:21
and you want to hear something on technology.
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321260
2000
그래서 여러분들은 기술적인 부분에 대해 듣고 싶어할 테니까요.
05:23
So one of the tools that we use to sample the deep ocean
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323260
2000
우리가 심해를 조사하기 위해 사용한 도구 중 하나는
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are remotely operated vehicles.
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325260
2000
원격으로 조정되는 차량이었습니다.
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So these are tethered vehicles we lower down to the sea floor
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327260
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우리가 해저에 내려놓은 이 차량은 줄에 묶여있었고
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where they're our eyes and our hands for working on the sea bottom.
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330260
3000
우리가 바다 바닥에서 작업할 수 있도록 눈과 손이 되어주었습니다.
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So a couple of years ago, I was supposed to go on an oceanographic cruise
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3000
2년 전에 전 해양탐사선을 타기로 되어있었는데
05:36
and I couldn't go because of a scheduling conflict.
138
336260
3000
일정 문제로 가지 못했었습니다.
05:39
But through a satellite link I was able to sit at my study at home
139
339260
3000
하지만 위성 연결을 통해 전 집에 앉아서 연구를 할 수 있었습니다.
05:42
with my dog curled up at my feet, a cup of tea in my hand,
140
342260
3000
몸을 웅크린 채 바닥에 앉아 있는 제 개, 그리고 한 잔의 차와 함께 말이죠.
05:45
and I could tell the pilot, "I want a sample right there."
141
345260
2000
그리고 전 조종사에게 말할 수 있었죠. "바로 거기에 있는 표본이 필요합니다."
05:47
And that's exactly what the pilot did for me.
142
347260
2000
그리고 아주 정확히 그 조종사는 제가 원하는 일을 해주었습니다.
05:49
That's the sort of technology that's available today
143
349260
3000
이것이 오늘날 이 연구를 가능하게 했던, 그리고 십여 년 전엔
05:52
that really wasn't available even a decade ago.
144
352260
2000
불가능했던 기술입니다.
05:54
So it allows us to sample these amazing habitats
145
354260
2000
이 기술은 우리가 수면에서 한참 떨어진, 그리고 빛이 거의 닿지 않는
05:56
that are very far from the surface
146
356260
2000
놀라운 서식지들을 조사하는데
05:58
and very far from light.
147
358260
2000
매우 큰 도움을 주었습니다.
06:00
And so one of the tools that we can use to sample the oceans
148
360260
3000
그리고 바다를 조사하는 사용할 수 있는 도구 중 하나는
06:03
is acoustics, or sound waves.
149
363260
2000
음향시설 또는 음파입니다.
06:05
And the advantage of sound waves
150
365260
2000
음파의 이점은
06:07
is that they actually pass well through water, unlike light.
151
367260
2000
빛과는 다르게 물을 잘 통과한다는 것입니다.
06:09
And so we can send out sound waves,
152
369260
2000
또 우리가 음파를 보내면
06:11
they bounce off objects like fish and are reflected back.
153
371260
3000
그 음파는 물고기 같은 물체에 부딪히고, 다시 우리에게 반사되어 돌아옵니다.
06:14
And so in this example, a census scientist took out two ships.
154
374260
3000
그래서 통계조사 과학자들은 두 대의 배를 준비했습니다.
06:17
One would send out sound waves that would bounce back.
155
377260
2000
한 대는 반사되어 되돌아올 파동을 내보내고
06:19
They would be received by a second ship,
156
379260
2000
두번 째 배는 파동을 청취하지요.
06:21
and that would give us very precise estimates, in this case,
157
381260
3000
그래서 우리는 약 1분 동안 2500억 마리의 청어에 대한
06:24
of 250 billion herring
158
384260
2000
매우 정확한 추산을
06:26
in a period of about a minute.
159
386260
2000
할 수 있었습니다.
06:28
And that's an area about the size of Manhattan Island.
160
388260
3000
그리고 그건 맨하탄 정도 크기의 지역에서 이루어진 것이었죠.
06:31
And to be able to do that is a tremendous fisheries tool,
161
391260
2000
또한 엄청나게 큰 크기의 어장관리도구도 이 실험에 도움이 되었습니다.
06:33
because knowing how many fish are there is really critical.
162
393260
3000
그 안에 얼마나 많은 물고기들이 있는지를 아는 것은 정말 중요했기 때문입니다.
06:36
We can also use satellite tags
163
396260
2000
또 우리는 위성태그를 사용했습니다.
06:38
to track animals as they move through the oceans.
164
398260
2000
동물들이 바다에서 움직이는 것을 추적해주는 장치지요.
06:40
And so for animals that come to the surface to breathe,
165
400260
2000
위성태그를 장치한 동물이 숨을 쉬기 위해 수면으로 나오면,
06:42
such as this elephant seal,
166
402260
2000
예를 들어 코끼리물범 같은 동물들 말이죠.
06:44
it's an opportunity to send data back to shore
167
404260
2000
그때 그 데이터가 우리에게 전송되고
06:46
and tell us where exactly it is in the ocean.
168
406260
3000
그럼 우리는 그 동물이 바다 어디에 위치하고 있는지 정확히 알 수 있게 됩니다.
06:49
And so from that we can produce these tracks.
169
409260
2000
그래서 이런 트랙킹 데이터를 얻을 수 있죠.
06:51
For example, the dark blue
170
411260
2000
예를 들어 이 암청색 선은
06:53
shows you where the elephant seal moved in the north Pacific.
171
413260
2000
코끼리물범이 북태평양에서 어디로 이동했는지를 보여줍니다.
06:55
Now I realize for those of you who are colorblind, this slide is not very helpful,
172
415260
3000
여러분 중 색맹이신 분들에겐 이 자료가 큰 도움이 되지 않겠지요.
06:58
but stick with me nonetheless.
173
418260
2000
그렇지만 제 말을 더 들어보세요.
07:00
For animals that don't surface,
174
420260
2000
수면으로 나오지 않는 동물들 때문에
07:02
we have something called pop-up tags,
175
422260
2000
우리는 '팝업 태그'라고 부르는 장치를 사용했습니다.
07:04
which collect data about light and what time the sun rises and sets.
176
424260
3000
이 장치는 빛, 태양이 뜨고 지는 시각 정보를 수집합니다.
07:07
And then at some period of time
177
427260
2000
그리고 일정 기간 동안
07:09
it pops up to the surface and, again, relays that data back to shore.
178
429260
3000
그 장치는 수면으로 올라와서 우리에게 데이터를 전송합니다.
07:12
Because GPS doesn't work under water. That's why we need these tools.
179
432260
3000
GPS가 물 속에서는 작동하지 않기 때문에 우리는 이런 도구를 사용했습니다.
07:15
And so from this we're able to identify these blue highways,
180
435260
3000
그리고 이 장치를 이용해서 우리는 이 푸른 선들을 확인할 수 있었습니다.
07:18
these hot spots in the ocean,
181
438260
2000
동물들이 이동하는 바다의 이 지점들이
07:20
that should be real priority areas
182
440260
2000
바다보호를 위해 우선적으로
07:22
for ocean conservation.
183
442260
2000
고려해야하는 지역입니다.
07:24
Now one of the other things that you may think about
184
444260
2000
자 이제 이것에 대해 생각해 봅시다.
07:26
is that, when you go to the supermarket and you buy things, they're scanned.
185
446260
3000
여러분이 슈퍼마켓에 가서 물건을 사고나면 점원이 그 물건들을 스캔하지요.
07:29
And so there's a barcode on that product
186
449260
2000
물건들에는 바코드가 찍혀있는데
07:31
that tells the computer exactly what the product is.
187
451260
3000
그 바코드는 그 물건이 어떤 제품인지를 정확히 나타내줍니다.
07:34
Geneticists have developed a similar tool called genetic barcoding.
188
454260
3000
유전학자들은 "유전자 바코딩"이라고 하는 비슷한 도구를 만들었는데
07:37
And what barcoding does
189
457260
2000
그 바코딩은 CO1이라고 하는 특정한
07:39
is use a specific gene called CO1
190
459260
2000
유전자를 이용합니다.
07:41
that's consistent within a species, but varies among species.
191
461260
3000
그 유전자는 같은 종에서는 모두 같지만, 다른 종에서는 다르게 변합니다.
07:44
And so what that means is we can unambiguously identify
192
464260
2000
그 특성 덕택에 겉으로는 서로 비슷해 보이지만
07:46
which species are which
193
466260
2000
생물학적으로는 아주 다를 수 있는
07:48
even if they look similar to each other,
194
468260
2000
물고기들이 어느 종에 속하는지를
07:50
but may be biologically quite different.
195
470260
2000
명확히 확인할 수 있습니다.
07:52
Now one of the nicest examples I like to cite on this
196
472260
2000
이것에 대해 언급하고 싶은 가장 좋은 예중 하나는
07:54
is the story of two young women, high school students in New York City,
197
474260
3000
뉴욕에 있는 고등학교에 다니는 두 젊은 여성의 이야기입니다.
07:57
who worked with the census.
198
477260
2000
이들은 통계조사업무를 하고 있었죠.
07:59
They went out and collected fish from markets and from restaurants in New York City
199
479260
3000
그들은 뉴욕에 있는 식당과 시장에서 물고기를 모아왔습니다.
08:02
and they barcoded it.
200
482260
2000
그리고 그들에게 바코드를 찍었습니다.
08:04
Well what they found was mislabeled fish.
201
484260
2000
그리고 물고기들에게 이름이 잘못 붙어있다는 것을 알아냈죠.
08:06
So for example,
202
486260
2000
예를 들어
08:08
they found something which was sold as tuna, which is very valuable,
203
488260
2000
그들은 매우 비싼 값으로 팔리고 있던 참다랑어가
08:10
was in fact tilapia, which is a much less valuable fish.
204
490260
3000
실은 그보다는 훨씬 더 싼 틸라피아라는 것을 알아냈습니다.
08:13
They also found an endangered species
205
493260
2000
그리고 또 멸종위기종들이
08:15
sold as a common one.
206
495260
2000
평범한 물고기처럼 팔리고 있다는 것 또한 알아냈죠.
08:17
So barcoding allows us to know what we're working with
207
497260
2000
그래서 이 바코딩은 우리가 함게 일하고 있는 그리고 우리가
08:19
and also what we're eating.
208
499260
3000
먹고 있는 것이 무엇인지를 알 수 있게 해줍니다.
08:22
The Ocean Biogeographic Information System
209
502260
2000
해양생물학 정보시스템은
08:24
is the database for all the census data.
210
504260
2000
모든 통계조사 데이터를 모아놓은 데이터베이스입니다.
08:26
It's open access; you can all go in and download data as you wish.
211
506260
3000
이 시스템은 개방되어있습니다. 여러분 모두가 접속해서 데이터를 받아갈 수 있죠.
08:29
And it contains all the data from the census
212
509260
3000
그리고 이 시스템은 통계조사 결과에서 나온 모든 데이터를 가지고 있습니다.
08:32
plus other data sets that people were willing to contribute.
213
512260
2000
게다가 연구원들이 기꺼이 기증한 다른 데이터셋도 있죠.
08:34
And so what you can do with that
214
514260
2000
여러분들이 이 자료를 가지고
08:36
is to plot the distribution of species and where they occur in the oceans.
215
516260
3000
해양동물들의 분포와 장소를 도표로 만들 수 있습니다.
08:39
What I've plotted up here is the data that we have on hand.
216
519260
2000
제가 여기에 올린 도표는 우리가 쉽게 구할 수 있는 자료들입니다.
08:41
This is where our sampling effort has concentrated.
217
521260
3000
그리고 이곳은 우리의 자료수집 노력이 집중된 곳이죠.
08:44
Now what you can see
218
524260
2000
지금 여러분이 보고 있는 것은
08:46
is we've sampled the area in the North Atlantic,
219
526260
2000
우리가 북대서양에서 표본수집한 장소입니다.
08:48
in the North Sea in particular,
220
528260
2000
특히 북대서양의 북쪽, 그리고 북아메리카의
08:50
and also the east coast of North America fairly well.
221
530260
2000
동쪽해안에서 표본수집을 집중적으로 했습니다.
08:52
That's the warm colors which show a well-sampled region.
222
532260
3000
붉은 색 계열은 표본수집을 많이 한 지역을 나타내고
08:55
The cold colors, the blue and the black,
223
535260
2000
파란색과 검은색은
08:57
show areas where we have almost no data.
224
537260
2000
자료가 거의 없는 지역을 나타냅니다.
08:59
So even after a 10-year census,
225
539260
2000
따라서 향후 10년간 연구를 한다하더라도
09:01
there are large areas that still remain unexplored.
226
541260
3000
여전히 많은, 조사되지 않은 지역이 남아있을 것입니다.
09:04
Now there are a group of scientists living in Texas, working in the Gulf of Mexico
227
544260
3000
지금 멕시코만에서 일하고 텍사스에 사는 일군의 과학자들이 있습니다.
09:07
who decided really as a labor of love
228
547260
2000
그들은 복지사업의 일환으로써, 그들이 얻어낼수 있는
09:09
to pull together all the knowledge they could
229
549260
2000
멕시코만에 있는 생물다양성에 관한 모든 지식을
09:11
about biodiversity in the Gulf of Mexico.
230
551260
2000
수집하기로 결심을 했습니다.
09:13
And so they put this together, a list of all the species,
231
553260
3000
그래서 과학자들은 해양생물이 나타난다고 알려진 지역의
09:16
where they're known to occur,
232
556260
2000
모든 종들의 목록을 함께 수집했습니다.
09:18
and it really seemed like a very esoteric, scientific type of exercise.
233
558260
3000
그것은 매우 소수만이 즐기는 것처럼 보이는 과학적 형태의 활동이었죠.
09:21
But then, of course, there was the Deep Horizon oil spill.
234
561260
3000
그런데 그때 그곳에 기름 유출 사고가 일어났습니다.
09:24
So all of a sudden, this labor of love
235
564260
2000
그래서 갑자기, 아무런 명백한
09:26
for no obvious economic reason
236
566260
3000
경제적 이유가 없던 이 복지사업이
09:29
has become a critical piece of information
237
569260
2000
아주 중요한 정보조각이 되었습니다.
09:31
in terms of how that system is going to recover, how long it will take
238
571260
3000
그 정보는 이 생태계가 어떻게 회복될 것인가, 회복되는데 얼마나 오래 걸릴 것인가,
09:34
and how the lawsuits
239
574260
2000
그리고 다음 해에
09:36
and the multi-billion-dollar discussions that are going to happen in the coming years
240
576260
3000
일어날 소송과 수십 억 달러가 달린 토론이
09:39
are likely to be resolved.
241
579260
3000
어떻게 해결될 것인가와 관련된 정보였죠.
09:42
So what did we find?
242
582260
2000
그래서 우리는 무엇을 발겼했습니까?
09:44
Well, I could stand here for hours, but, of course, I'm not allowed to do that.
243
584260
2000
글쎄요. 전 여기서 몇 시간 동안 서있을 수 있습니다. 물론 그런 시간이 제게
09:46
But I will tell you some of my favorite discoveries
244
586260
2000
허용되어있진 않지만요. 그래서 통계조사와 관련된 제가 가장 좋아하는
09:48
from the census.
245
588260
2000
발견 하나를 말씀드릴까 합니다.
09:50
So one of the things we discovered is where are the hot spots of diversity?
246
590260
3000
우리가 발견한 것중 하나는 다양성의 가장 중요한 지점은 어디인가,
09:53
Where do we find the most species of ocean life?
247
593260
3000
해양생물의 대부분 종이 발견되는 곳이 어디인가, 하는 것입니다.
09:56
And what we find if we plot up the well-known species
248
596260
2000
그리고 만일 우리가 잘 알려진 종들의 도표를 만든다면
09:58
is this sort of a distribution.
249
598260
2000
이런 종류의 도표가 나오게 됩니다.
10:00
And what we see is that for coastal tags,
250
600260
2000
그리고 우리가 이를 통해 알 수 있는 것은 해안 태그들과
10:02
for those organisms that live near the shoreline,
251
602260
2000
해안 인근에 사는 저 유기체들이 열대지방에서
10:04
they're most diverse in the tropics.
252
604260
2000
가장 다양하다는 것입니다.
10:06
This is something we've actually known for a while,
253
606260
2000
그러나 이것은 우리가 실제로 알고 있었던 것들입니다.
10:08
so it's not a real breakthrough.
254
608260
2000
그래서 진짜 진일보한 정보는 아닙니다.
10:10
What is really exciting though
255
610260
2000
정말 흥미로운 점은
10:12
is that the oceanic tags, or the ones that live far from the coast,
256
612260
2000
해양태그 또는 해안에서 멀리 떨어져 사는 해양생물은 실제로
10:14
are actually more diverse at intermediate latitudes.
257
614260
2000
중위도에서 더 다양하다는 점입니다.
10:16
This is the sort of data, again, that managers could use
258
616260
3000
이 자료는 관리자들이 어떤 지역의 바다를 더 우선적으로 보존할 필요가 있는지
10:19
if they want to prioritize areas of the ocean that we need to conserve.
259
619260
3000
우선 순위를 매기길 원할 때 사용할 수 있는 자료입니다.
10:22
You can do this on a global scale, but you can also do it on a regional scale.
260
622260
3000
여러분은 이것을 전지구적 범위에서 할 수도 있고 또한 지역적 범위에서
10:25
And that's why biodiversity data can be so valuable.
261
625260
3000
할 수 있습니다. 그리고 이것이 바로 생물다양성 자료가 중요한 이유입니다.
10:28
Now while a lot of the species we discovered in the census
262
628260
3000
통계 조사 중 우리가 발견한 많은 종들이
10:31
are things that are small and hard to see,
263
631260
2000
작거나 보기 어려운 것들인 반면
10:33
that certainly wasn't always the case.
264
633260
2000
확실히 항상 그렇지만은 않았습니다.
10:35
For example, while it's hard to believe
265
635260
2000
예를 들어 3kg에 달하는 바닷가재가
10:37
that a three kilogram lobster could elude scientists,
266
637260
2000
과학자들의 눈을 피해갈 수 있다고 믿기 어렵지요.
10:39
it did until a few years ago
267
639260
2000
하지만 몇 년 전에 그런 일이 실제로 일어났습니다.
10:41
when South African fishermen requested an export permit
268
641260
3000
남아프리카의 어부가 그 가재의 수출허가를 요청했을 때, 과학자들은 그 가재가
10:44
and scientists realized that this was something new to science.
269
644260
3000
과학에 있어 새로운 발견이라는 것을 깨달았죠.
10:47
Similarly this Golden V kelp
270
647260
2000
유사하게, 알래스카의 저수위표 아래에서만
10:49
collected in Alaska just below the low water mark
271
649260
2000
발견된 이 황금V 해초는
10:51
is probably a new species.
272
651260
2000
아마도 새로운 종일 겁니다.
10:53
Even though it's three meters long,
273
653260
2000
이것은 길이가 3미터나 되지만
10:55
it actually, again, eluded science.
274
655260
2000
실제로 또 과학자들의 눈에 띄지 않았었죠.
10:57
Now this guy, this bigfin squid, is seven meters in length.
275
657260
3000
자, 지금 이 오징어는 길이가 7미터에 달합니다.
11:00
But to be fair, it lives in the deep waters of the Mid-Atlantic Ridge,
276
660260
3000
이 생물체가 대서양 중앙산령의 깊은 바다에 산다고 말해야 공평하겠죠.
11:03
so it was a lot harder to find.
277
663260
2000
그래서 이건 찾기가 더 어려웠습니다.
11:05
But there's still potential for discovery of big and exciting things.
278
665260
3000
하지만 중앙산령엔 여전히 크고 흥미로운 생물체가 발견될 가능성이 있습니다.
11:08
This particular shrimp, we've dubbed it the Jurassic shrimp,
279
668260
3000
이 특별한 새우는, 우리는 쥐라기 새우라는 별명을 붙였는데요.
11:11
it's thought to have gone extinct 50 years ago --
280
671260
2000
이건 50년 전에 멸종된 것으로 보입니다.
11:13
at least it was, until the census discovered
281
673260
2000
이 생물은 적어도, 통계조사 연구가 발견할 때까지
11:15
it was living and doing just fine off the coast of Australia.
282
675260
3000
오스트레일리아의 해안가에서 아주 잘 살고 있었죠.
11:18
And it shows that the ocean, because of its vastness,
283
678260
3000
그리고 이런 사실은 바다가 자신의 비밀을 아주 오랫동안 숨길 수
11:21
can hide secrets for a very long time.
284
681260
2000
있다는 걸 보여줍니다. 그 광대함 덕분에 말이죠.
11:23
So, Steven Spielberg, eat your heart out.
285
683260
3000
네, 스티븐 스필버그는 저리 가라고 할 정도죠.
11:26
If we look at distributions, in fact distributions change dramatically.
286
686260
3000
분포도를 보면, 사실 분포도는 급격하게 변합니다.
11:29
And so one of the records that we had
287
689260
3000
그래서 우리가 가진 기록 중 하나는
11:32
was this sooty shearwater, which undergoes these spectacular migrations
288
692260
3000
검은 슴새에 대한 것이었는데, 이들은 뉴질랜드에서 알래스카로 왔다가 다시
11:35
all the way from New Zealand
289
695260
2000
뉴질랜드로 돌아가는
11:37
all the way up to Alaska and back again
290
697260
2000
대규모의 이동을 하고 있습니다.
11:39
in search of endless summer
291
699260
2000
그들은 자신의 생명주기 동안
11:41
as they complete their life cycles.
292
701260
2000
끝나지 않는 여름을 찾아다니죠.
11:43
We also talked about the White Shark Cafe.
293
703260
2000
우리는 또 백상어에 관해 이야기했습니다.
11:45
This is a location in the Pacific where white shark converge.
294
705260
3000
이곳은 백상어가 모이는 태평양의 한 지점이죠.
11:48
We don't know why they converge there, we simply don't know.
295
708260
2000
우리는 그들이 왜 그곳에서 모이는지를 모릅니다. 그야말로 모르고 있죠.
11:50
That's a question for the future.
296
710260
2000
이것은 미래에 풀어야할 문제입니다.
11:52
One of the things that we're taught in high school
297
712260
2000
우리가 고등학교에서 배운 것중 하나는
11:54
is that all animals require oxygen in order to survive.
298
714260
3000
모든 동물은 살기 위해 산소가 필요하다는 것이었습니다.
11:57
Now this little critter, it's only about half a millimeter in size,
299
717260
3000
자, 이 작은 생명체는 크기가 겨우 0.5mm에 불과합니다.
12:00
not terribly charismatic.
300
720260
2000
아주 카리스마가 넘치진 않죠.
12:02
But it was only discovered in the early 1980s.
301
722260
2000
하지만 이건 1980년대 초에 발견되었습니다.
12:04
But the really interesting thing about it
302
724260
2000
그리고 이 생물에 대한 진정 흥미로운 점은
12:06
is that, a few years ago, census scientists discovered
303
726260
3000
몇 년 전에 통계조사 과학자들이 발견한 것인데,
12:09
that this guy can thrive in oxygen-poor sediments
304
729260
2000
이 생물체가 깊은 지중해의 산소가 부족한 침천물 속에서도
12:11
in the deep Mediterranean Sea.
305
731260
2000
번성할 수 있다는 점입니다.
12:13
So now they know that, in fact,
306
733260
2000
지금 우리가 알고 있는 것은
12:15
animals can live without oxygen, at least some of them,
307
735260
2000
동물 중 적어도 일부는 산소 없이도 살 수 있다는 것이며
12:17
and that they can adapt to even the harshest of conditions.
308
737260
3000
심지어 가장 혹독한 환경에서도 적응하며 살 수 있다는 것입니다.
12:20
If you were to suck all the water out of the ocean,
309
740260
3000
만일 여러분이 바다에 있는 모든 물을 마셔버린다면
12:23
this is what you'd be left behind with,
310
743260
2000
이것이 여러분 뒤에 남겨질 것입니다.
12:25
and that's the biomass of life on the sea floor.
311
745260
2000
그리고 저것이 해저에 있는 생물량이죠.
12:27
Now what we see is huge biomass towards the poles
312
747260
3000
지금 우리가 보는 것은 극지방으로 갈수록 생물량이 많아지고 있다는 것과
12:30
and not much biomass in between.
313
750260
3000
중저위도 지방은 그렇지 않다는 것입니다.
12:33
We found life in the extremes.
314
753260
2000
우리는 극지방에서 생명체들을 발견했습니다.
12:35
And so there were new species that were found
315
755260
2000
그리고 거기에서, 얼음 안에서 살고 있는
12:37
that live inside ice
316
757260
2000
새로운 종들을 발견했습니다.
12:39
and help to support an ice-based food web.
317
759260
2000
그들은 얼음 기반의 먹이사슬이 구성되는데 도움을 줍니다.
12:41
And we also found this spectacular yeti crab
318
761260
2000
그리고 우리는 이 놀라운 예티 크랩을 발견했습니다.
12:43
that lives near boiling hot hydrothermal vents at Easter Island.
319
763260
3000
이들은 이스터섬에 있는, 끓고 있는 뜨거운 열수분출공 근처에서 살고 있죠.
12:46
And this particular species
320
766260
2000
이 특별한 종들은
12:48
really captured the public's attention.
321
768260
3000
대중의 관심을 사로잡았습니다.
12:51
We also found the deepest vents known yet -- 5,000 meters --
322
771260
3000
우린 또한 북극과 남태평양에서 5,000미터라는 가장 깊은 곳에 위치하는
12:54
the hottest vents at 407 degrees Celsius --
323
774260
3000
분출공과 섭씨 407도에 달하는 가장 뜨거운
12:57
vents in the South Pacific and also in the Arctic
324
777260
2000
분출공을 발견했습니다.
12:59
where none had been found before.
325
779260
2000
그 전엔 알려지지 않았던 것들이죠.
13:01
So even new environments are still within the domain of the discoverable.
326
781260
3000
게다가 새로운 것들이 여전히 발견 가능한 영역 사이에 있습니다.
13:04
Now in terms of the unknowns, there are many.
327
784260
2000
지금 미지의 것들이 많이 있습니다.
13:06
And I'm just going to summarize just a few of them
328
786260
2000
전 그들 중 몇몇을 아주 빠르게 여러분들에게
13:08
very quickly for you.
329
788260
2000
요약해보고자 합니다.
13:10
First of all, we might ask, how many fishes in the sea?
330
790260
3000
우선, 이렇게 물어볼 수 있겠네요. 바다엔 얼마나 많은 물고기들이 있는가?
13:13
We actually know the fishes better than we do any other group in the ocean
331
793260
2000
사실 우리는 해양 포유동물을 제외하면 바다에 있는 다른 어느 집단들보다도
13:15
other than marine mammals.
332
795260
2000
물고기들을 더 잘 알고 있습니다.
13:17
And so we can actually extrapolate based on rates of discovery
333
797260
3000
그래서 우리는 얼마나 더 많은 종들을 우리가 발견하게 될 것인가라는
13:20
how many more species we're likely to discover.
334
800260
3000
비율에 기반해서 실제 추정을 할 수 있었습니다.
13:23
And from that, we actually calculate
335
803260
2000
그래서 우리는 16,500마리의 해양 종들을
13:25
that we know about 16,500 marine species
336
805260
3000
우리가 알고 있다고 계산을 했습니다.
13:28
and there are probably another 1,000 to 4,000 left to go.
337
808260
2000
그리고 아마도 1,000마리에서 4,000마리의 계산되지 않은 다른 종들이 있겠죠.
13:30
So we've done pretty well.
338
810260
2000
우리는 아주 잘 해냈습니다.
13:32
We've got about 75 percent of the fish,
339
812260
2000
우리는 전체 물고기의 75%에서 많게는 90%에 달할지도 모르는
13:34
maybe as much as 90 percent.
340
814260
2000
물고기들을 알아냈습니다.
13:36
But the fishes, as I say, are the best known.
341
816260
3000
하지만 제가 말씀드리는 것처럼, 어류는 가장 잘 알려진 것이죠.
13:39
So our level of knowledge is much less for other groups of organisms.
342
819260
3000
그래서 우리의 지식 수준은 다른 유기체군에 비하면 아주 적은 것입니다.
13:42
Now this figure is actually based on a brand new paper
343
822260
2000
지금 이 그림은 아주 새로운 논문에 기반하여 만들어졌습니다.
13:44
that's going to come out in the journal PLoS Biology.
344
824260
3000
이것은 PLoS 생물학 저널에 실릴 예정입니다.
13:47
And what is does is predict how many more species there are
345
827260
2000
그리고 이것은 육지와 바다에 얼마나 많은 종들이
13:49
on land and in the ocean.
346
829260
2000
있는지를 예측합니다.
13:51
And what they found
347
831260
2000
그리고 이 논문은
13:53
is that they think that we know of about nine percent of the species in the ocean.
348
833260
3000
우리가 바다에 사는 종들의 약 9%를 알고 있다고 이야기합니다.
13:56
That means 91 percent, even after the census,
349
836260
2000
이것은, 심지어 통계조사 이후로도, 91%의 영역이 여전히 미지의
13:58
still remain to be discovered.
350
838260
2000
지역으로 남아있다는 의미입니다.
14:00
And so that turns out to be about two million species
351
840260
2000
그래서 이런 저런 것들을 모두 고려해봤을 때
14:02
once all is said and done.
352
842260
2000
결국 바다에 약 200만종의 생명체가 있다는 결론에 이르게 됩니다.
14:04
So we still have quite a lot of work to do
353
844260
2000
이렇듯 여전히 우리에겐 해야할
14:06
in terms of unknowns.
354
846260
2000
많은 일들이 남아있습니다.
14:08
Now this bacterium
355
848260
2000
이 박테리아는
14:10
is part of mats that are found off the coast of Chile.
356
850260
3000
칠레 해변에서 발견된 매트의 일부입니다.
14:13
And these mats actually cover an area the size of Greece.
357
853260
2000
그리고 이런 매트가 덮고 있는 범위는 그리스 크기만 합니다.
14:15
And so this particular bacterium is actually visible to the naked eye.
358
855260
3000
그리고 이 특별한 박테리아는 맨눈으로도 보이지요.
14:18
But you can imagine the biomass that represents.
359
858260
3000
여러분은 대표적인 생물군을 상상할 수 있습니다.
14:21
But the really intriguing thing about the microbes
360
861260
2000
하지만 미생물에 관한 정말 흥미로운 점은
14:23
is just how diverse they are.
361
863260
2000
그들의 다양성에 있습니다.
14:25
A single drop of seawater
362
865260
2000
한 방울의 바닷물은
14:27
could contain 160 different types of microbes.
363
867260
2000
160종의 다른 미생물을 포함하고 있습니다.
14:29
And the oceans themselves
364
869260
2000
바다 전체로 따지면
14:31
are thought potentially to contain as many as a billion different types.
365
871260
3000
10억 종의 잠재적인 미생물이 있을 것으로 보입니다.
14:34
So that's really exciting. What are they all doing out there?
366
874260
3000
정말 흥미롭지요. 그들은 대체 거기서 뭘 하고 있는 걸까요?
14:37
We actually don't know.
367
877260
2000
우리는 실제로 모릅니다.
14:39
The most exciting thing, I would say, about this census
368
879260
2000
전 이 통계조사에 있어 가장 흥미로운 점이
14:41
is the role of global science.
369
881260
2000
전지구적 과학의 역할에 있다고 생각합니다.
14:43
And so as we see in this image of light during the night,
370
883260
2000
밤에 나타나는 이 빛의 이미지를 볼 때
14:45
there are lots of areas of the Earth
371
885260
2000
지구에 인간의 손길이 미친
14:47
where human development is much greater
372
887260
3000
많은 지역이 있는 반면
14:50
and other areas where it's much less,
373
890260
2000
그렇지 않은 곳도 있다는 것을 알게 됩니다.
14:52
but between them we see large dark areas
374
892260
2000
하지만 그 사이에서, 우리는 상대적으로 덜 탐사된
14:54
of relatively unexplored ocean.
375
894260
2000
크고 어두운 바다지역을 보게 됩니다.
14:56
The other point I'd like to make about this
376
896260
2000
이것에 관해 제가 강조하고 싶은 점은
14:58
is that this ocean's interconnected.
377
898260
2000
이 바다가 서로 연결되어 있다는 것입니다.
15:00
Marine organisms do not care about international boundaries;
378
900260
2000
해양 생물들은 나라간 경계를 신경쓰지 않습니다.
15:02
they move where they will.
379
902260
2000
그들은 이동하려는 곳으로 이동하죠.
15:04
And so the importance then of global collaboration
380
904260
3000
그래서 전세계적 협력이 중요성이
15:07
becomes all the more important.
381
907260
2000
더 중요해집니다.
15:09
We've lost a lot of paradise.
382
909260
2000
우리는 많은 낙원을 잃어버렸습니다.
15:11
For example, these tuna that were once so abundant in the North Sea
383
911260
3000
예를 들어, 이 참치는 한때 북해에 아주 풍부했었죠.
15:14
are now effectively gone.
384
914260
2000
지금은 사실상 사라져버렸습니다.
15:16
There were trawls taken in the deep sea in the Mediterranean,
385
916260
3000
예전에 지중해에서 저그물망으로 어업을 하는 사람들이 있었는데
15:19
which collected more garbage than they did animals.
386
919260
2000
동물보다는 쓰레기를 더 많이 건졌죠.
15:21
And that's the deep sea, that's the environment that we consider to be
387
921260
3000
그리고 그것이 바로 지구에 남겨진, 가장 오염되지 않은 지역이라고
15:24
among the most pristine left on Earth.
388
924260
2000
우리가 간주하고 있는 심해의 실상입니다.
15:26
And there are a lot of other pressures.
389
926260
2000
그리고 그곳엔 또다른 다른 많은 스트레스가 있습니다.
15:28
Ocean acidification is a really big issue that people are concerned with,
390
928260
3000
바다의 산성화, 바다 온난화, 그리고 그것들이 산호초에 미칠 영향은
15:31
as well as ocean warming, and the effects they're going to have on coral reefs.
391
931260
3000
사람들이 많은 관심을 가지고 있는 정말 큰 이슈입니다.
15:34
On the scale of decades, in our lifetimes,
392
934260
3000
우리는 우리 삶에서 10년을 주기로
15:37
we're going to see a lot of damage to coral reefs.
393
937260
2000
산호초에 영향을 미칠 막대한 피해를 보게될 것입니다.
15:39
And I could spend the rest of my time, which is getting very limited,
394
939260
3000
그리고 전 점점 제한시간이 다가오는 제 연설의 나머지 시간을 이용해
15:42
going through this litany of concerns about the ocean,
395
942260
2000
바다를 걱정하는 장황한 연설을 할 수도 있습니다.
15:44
but I want to end on a more positive note.
396
944260
2000
하지만 전 조금 긍정정인 내용으로 끝내고 싶습니다.
15:46
And so the grand challenge then
397
946260
2000
그러기 위해서는, 우리에게 남겨진 것을 보존하고자 노력하고 확신하는
15:48
is to try and make sure that we preserve what's left,
398
948260
2000
거대한 도전이 필요합니다.
15:50
because there is still spectacular beauty.
399
950260
2000
왜냐하면 그곳엔 여전히 대단한 아름다움이 있기 때문입니다.
15:52
And the oceans are so productive,
400
952260
2000
바다는 매우 생산적이고
15:54
there's so much going on in there that's of relevance to humans
401
954260
3000
거기엔 인간과 관련이 있는 아주 많은 것들이 있습니다.
15:57
that we really need to, even from a selfish perspective,
402
957260
3000
우리가 과거에 가지고 있던 것보다 더 잘 갖을 수 있도록 노력하는 것이
16:00
try to do better than we have in the past.
403
960260
2000
우리에게 진정 필요합니다. 심지어 이기적 관점에서 볼지라도 말이죠.
16:02
So we need to recognize those hot spots
404
962260
2000
그래서 우리는 이런 중요 지점들을 인식할 필요가 있고
16:04
and do our best to protect them.
405
964260
2000
그들을 보호하기 위해 최선을 다해야합니다.
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When we look at pictures like this, they take our breath away,
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우리가 이런 그림을 보게 되면, 우리는 놀라서 숨이 멎어버릴 정도가 되지요.
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in addition to helping to give us breath
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그들이 우리가 숨을 쉴 수 있게 도와주는 것과는
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by the oxygen that the oceans provide.
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별도로 말이지요.
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Census scientists worked in the rain, they worked in the cold,
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통계조사 과학자들은 비가 오는 곳에서, 추위가 기승을 떠는 곳에서 일했습니다.
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they worked under water and they worked above water
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그들은 바다 위에서 그리고 바다 아래서 일했습니다.
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trying to illuminate the wondrous discovery,
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경이로운 발견 즉 고요하고 광대하며 알려지지 않은,
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the still vast unknown,
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우리가 해양생물에게서 본 놀라운 적응력과 같은
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the spectacular adaptations that we see in ocean life.
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발견을 조명하기 위해 노력하며 말입니다.
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So whether you're a yak herder living in the mountains of Chile,
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그래서 여러분이 칠레의 산에 살며 야크를 돌보는 목동이든 아니든 간에
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whether you're a stockbroker in New York City
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뉴욕에 사는 증권 중개인이든 아니든 간에
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or whether you're a TEDster living in Edinburgh,
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아니면 에딘버러에 사는 테드 일원이든 아니든 간에
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the oceans matter.
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바다는 중요합니다.
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And as the oceans go so shall we.
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그리고 바다가 가는 곳으로 우리도 가게 될 것입니다.
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Thanks for listening.
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들어주셔서 고맙습니다.
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(Applause)
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(박수)
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