적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 양식장의 어패류를 집단 폐사 시킬 뿐 아니라 연안환경 및 바다 생태계에 악영향을 미치는 자연 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.
양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.
발파, 브레이커, 진동로울러 및 파일 작업과 같은 건설공정이 있을 경우, 건설 작업 인접 지역에서는 피해가 발생할 수 있다. 수중 소음의 경우, 지반진동이 고체 전달음의 형태로 전달된다. 이와 같은 수중소음은 강이나 바다 혹은 육지의 양식장에 피해를 유발할 수 있다. 본 연구는 발파, 천공, 브레이커 및 진동로울러와 같은 작업 공정으로 인하여 발생된 지반진동이 수중소음으로 입사될 때의 소음값 및 주파수를 분석하였다. 수중 소음 측정시에는 수중소음기 (TC 4013)을 활용하였으며, 저장 및 분석은 Prosig 프로그램을 활용하였다.
가두리 양식으로 인해 과잉 공급된 유기물은 연안의 저서생태계를 교란시키는 주요인의 하나로 알려져 왔다. 이 연구는 2003년 6월과 8월 가두리 밀집해역인 통영연안의 두 양식장(A, B)에서 가두리 양식으로 인한 유기물 오염이 저서동물군집, 특히 저서다모류군집에 미치는 영향 정도와 범위를 알아보기 위해 수행되었다. 다모류가 저서동물 군집의 개체수 조성에서 차지하는 비율은 각 조사선에서 $81%{\sim}87%$로 매우 높았다. 가두리로부터 거리가 증가함에 따라 다모류군집의 종 수, 밀도, 다양도 그리고 우점종의 분포 양상은 현격히 변하였다. 가두리로부터 10 m 이내에서는 유기물 오염지표종인 Capitella capitata가 우점하였으며, 종 수도 가장 낮아 군집이 유기물에 의해 심하게 교란 받고 있는 것으로 나타났다. 특히, C. capitata는 가두리 양식장의 밀집도가 상대적으로 높고 지형학적으로 보다 은폐된 양식장 A에서 최대 $18,410\;ind.m^{-2}$의 고밀도 출현 양상을 보였으며, 두 양식장의 거리에 따른 개체밀도와 다양도 패턴의 전체적인 차이를 좌우하였다. C. capitata의 개체수가 급감한 10 m 지점 이후 15 m까지 구간에서는 종 수가 급격히 증가하였다. 이런 종 수 및 밀도의 급격한 변화는 이 구간이 심한 유기물 오염 상태(highly polluted)에서 약한 유기물 오염 상태(slightly polluted)로 전환되는 추이점(ecotone point)임을 말해준다. $15{\sim}60m$ 구간에서는 종 수와 밀도의 추가적인 증가와 유지가 관찰되는 약한 유기물 오염 상태의 점이역(transitional zone)이 형성되었으며 군집의 주 구성원은 Lumbrineris longifolia, Aphelochaeta monilaris 등과 같은 잠재적 유기물 오염지시종들 이었다. K-우점도 곡선과 다차원 척도법의 결과도 앞의 군집변화와 일치하였다. 이 연구에서 저서다모류군집에 대한 유기물 오염의 영향은 가두리로부터 떨어진 거리, 가두리가 위치한 해역의 지형학적 특성 및 가두리 양식장의 밀집도에 의해 좌우되었다.
국내 연안의 다양한 양식장의 퇴적물과 양식생물에 대하여 다이옥신류(PCDD/Fs), 다이옥신류피씨비(DLPCBs), 및 브롬화방염제(PBDEs)의 잔류수준을 조사하고 분포를 평가하였다. 양식장 퇴적물 중 PCDD/Fs, DLPCBs, PBDEs는 각각 0.03~2.9(평균${\pm}$표준편차, $1.2{\pm}0.89$) pg $WHO_{2005}$-TEQ $g^{-1}$ 건중량(dw), 불검출~1.1($0.09{\pm}0.19$) pg $WHO_{2005}$-TEQ $g^{-1}$ dw, 불검출~16.6($2.96{\pm}3.53$) ng $g^{-1}$ dw 수준으로 검출되었다. 또한 양식생물 체내 함유량은 각각 불검출~0.24($0.07{\pm}0.06$) pg $WHO_{2005}$-TEQ $g^{-1}$ 습중량(ww), 불검출~0.11($0.04{\pm}0.04$) pg $WHO_{2005}$-TEQ $g^{-1}$ ww, 0.05~0.29($0.13{\pm}0.06$) ng $g^{-1}$ ww 수준이었다. 국내 연안 중 동해안과 남해안에 위치한 양식장 퇴적물 중 총다이옥신류(PCDD/Fs+DLPCBs)와 PBDEs의 농도는 서해안보다 약 4~7배 높은 수준을 보였다. 퇴적물에서는 총다이옥신류에 대한 PCDD/Fs 기여율이 대부분(평균 94%)을 차지했지만, 양식생물에서는 DLPCBs가 약 33% 수준으로 퇴적물에 비해 높은 기여율을 보였다. PBDEs 중에서는 양식장 퇴적물과 생물 모두에서 BDE209가 가장 높게 검출되었다. 이전 연구와 비교했을 때, 국내연안 퇴적물과 양식생물 중 PCDD/Fs, DLPCBs, PBDEs의 잔류수준은 대체로 감소하는 추세에 있는 것으로 판단된다.
식물플랑크톤 군집은 그 해역의 환경특성을 잘 설명해 줄 수 있는 인자 중의 하나이다. 본 연구에서는 양식장 해역의 수질환경과 식물플랑크톤 군집의 년간 변동을 파악하고, 이를 기초로 해역별 환경 특성을 파악하고자 하였다. 2009년 1월에서 12월까지 매월 통영연안인 원문만, 한산만, 미륵도, 욕지도, 사량도 및 도산 평림해역의 30개 정점에서 식물플랑크톤 종조성과 수온, 염분, 영양염 및 chlorophyll a를 조사하였다. 수질환경 중 용존무기질소는 1, 2월과 12월, 용존무기인은 1, 2월, chl-a는 7월~10월이 가장 높았다. 식물플랑크톤 군집은 Chaetoceros spp.와 미동정된 소형 편모조류는 연중 우점하였고, 여름인 6~10월은 Pseudo-nitzschia spp., Dictyocha spp., Nitzschia longissima가 우점종으로 출현하였으며 그 밖의 계절은 Skeletonema costatum, Thalassiosira spp., Eucamphia zodiacus, Akashiwo sanguinea, Gymnodinium spp., Asterionella japonicus가 우점 출현하였다. 정점별로는 한산만, 사량도 북동쪽에서 외편모조 적조가 3회 발생하였으며, chl-a는 한산만에서 가장 높게 나타났다. 종다양성 지수는 원문만, 한산만과 도산평림해역에서 낮게 나타났고, 규조류와 외편모조류의 비율은 미륙도 서측해역에서 높았다. 우점식물플랑크톤의 출현은 각 해역의 시 공간적 특성을 나타내었으며, 최근 수온상승과 강우에 의한 식물플랑크톤 군집 변동도 예측되었다.
본 연구에서는 우리나라의 대표적인 조간대 퇴적지형인 강화도 남단 갯벌을 사례로 서해안 조간대 지역의 퇴적환경을 구명하고 올바른 이용 및 관리방안을 고찰하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 강화도 남단 갯벌은 세계적으로 그 가치가 인정되고 있는 지형 생태적으로 중요한 해안습지이다. 그러나 해안생태계의 자정작용 역할을 하는 염생습지의 대부분은 간척되어 현재는 농경지로 이용되거나 그대로 방치되고 있다. 둘째, 강화도 남단 갯벌의 평균 조석간만의 차는 7.3m로, 조석차를 바탕으로 권역을 구분하면 고위 조간대 중위 조간대 저위 조간대 및 천해로 구분 지을 수 있다. 또한 대부분 간척된 과거 염생습지로 이루어진 육지권역이 포함될 수 있다. 셋째, 연구지역의 퇴적환경을 지시한다고 판단된 표층 퇴적물의 물리적 특성을 분석한 결과 평균 입도 분포는 모래 41.5% 실트 47.3% 점토 11.2%로 나타나서 실트의 비율이 상당히 높은 비율을 차지하고 있는데, 이는 퇴적물의 생태적 특성을 지시하는 것이다. 넷째, 권역별 이용 및 관리방안으로는 (1) 고위 및 중위 조간대는 갯벌 체험학교와 인공 염생습지, 그리고 양식업 대상지로 이용할 수 있으며 오염물질의 유입과 양식장 관리가 중요한 곳이다. (2) 저위 조간대는 특정기간의 갯벌체험과 바다 낚시 대상지로 이용할 수 있으며 조류의 통과시기와 패류의 산란시기에는 각별한 주의가 요구되는 곳이다. (3), 천해는 외해와 인접한 곳으로서 극히 일부 기간의 갯벌 체험과 바다 낚시 대상지로 이용할 수 는 곳이다. (4) 인접 육지부는 방조제를 이용한 철새관찰용 시설물 설치와 갯벌의 생태적 특징을 중심으로 한 홍보물을 설치할 수 있는 생태 관광지 대상지이다. 또 갯벌부로 유입되는 생활하수와 축산폐수의 관리가 중요한 곳이기도 하다.
적조는 유해 조류의 이상 대량번식으로 바닷물의 색이 적색이나 황색으로 변하며, 어패류를 대량으로 집단 폐사시키는 등 바다환경에 좋지 않은 영향을 미치는 전 세계적인 자연현상이다. 국내에서는 90년대 이후로 어패류 양식장에 지속적인 피해를 입히고 있다. 적조 생물에 대한연구는 수산업 피해가 증가함에 따라서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조를 판별하는 적조이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 특히 전 세계적으로 200여종의 적조 생물은 각기 다른 크기와 모양을 가지고 있기 때문에 이미지 인식을 위한 기준 특징을 추출하기 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 몇 종류의 적조 생물만을 이미지 인식에 이용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결 할 수 있도록 NMF(non-negative matrix factorization, 비음수 행렬분해)와 이미지의 회전각 보정을 이용한 새로운 적조 이미지 인식 향상방법을 제안한다.
갯대추(Paliurus ramosissimus (Lour.) Poiret)는 갈매나무과에 속하는 낙엽관목으로 드물게 교목으로 자라며, 우리나라에서는 제주도에만 분포하는 것으로 알려진 희귀식물이다. 이 종의 주요 분포대는 동아시아의 열대 및 아열대로 제주도는 위도 상 북한계로 알려져 환경부 지정 보호식물 제 39호로 지정\ulcorner보호하고 있으나 자생지에 대한 구체적인 조사가 이루어진 바 없다. 따라서 본 연구는 자생지의 현황과 생육상황을 파악하여 자생지 보전에 기여하고자 실시하였다. 갈매나무과는 세계적으로 58속 900여종이 분포하고, 갈매나무속(Genus Rhamnus), 헛개나무속(Genus Hovenia), 대추속(Genus Zyzyphus) 등이 주요 속으로 알려져 있으며, 그 중 갯대추속(Genus Paliurus)은 과실이 건과이고 날개가 있는 특징으로 다른 속과 구별된다. 꽃은 양성화로 7월~9월에 피고, 화서는 수 개의 꽃이 달리는 취산화서, 열매는 반구형으로 과병에 연한 갈색의 복모가 있으며 얕게 3부분으로 갈라져 각 실마다 편평한 공모양의 종자가 1개씩 들어있다. 갯대추 자생지는 제주도의 동부지역인 북제주군 구좌읍 김녕에 1개소, 남부지역인 남제주군 남원읍 태흥에 1개소, 서부지역인 북제주군 한경면 용당에 1개소, 한경면 용수에 1개소, 한경면 신창에 3개소 및 남제주군 대정읍 일과에 2개소 등 총 6지역 9개소였다. 분포지는 해발 20m이하의 해안가 토심이 얕은 암반 위였으며, 주로 해수의 영향을 직접적으로 받는 곳이었다. 생육상황을 조사한 결과 바다 쪽으로 갈수록 수고가 급격히 낮아지는 경향을 보였으며, 최소 0.3m, 최대 4.5m였고 평균 1.6m 정도였다. 수반종으로는 순비기나무와 갯기름나물, 갯까치수영 등 해안식생의 구성종이 대부분이었으며, 돌가시나무, 상동나무 등도 혼생하는 것으로 조사되었다. 자생지 위협요인으로는 양식장 시설, 도로개발, 해안매립 및 쓰레기 투기 등과 같은 인위적 간섭과 상동나무 등 주변식물의 피압이 주 요인이었다. 한편 갯대추는 희귀식물로서 뿐만 아니라 해류에 의해 전파되는 종으로 알려져 있어 제주도의 식물지리학적 연구에도 좋은 연구대상이 되고 있으므로 종 보전대책 및 자생지 보호에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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