본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
생물 조기 경보 시스템은 물속 생명체의 행동을 관찰하여 독성을 감지한다. 이 시스템은 분류기를 물의 독성의 유무와 정도를 판단하기 위해 사용한다. 이 분류기의 성능을 높이기 위해 적용할 수 있는 방법 중에 부스팅 알고리즘이 있다. 부스팅은 기본 분류기로는 예측 정확도가 낮았던 분류하기 어려운 사건에 집중할 수 있도록 다음 번 데이터에 해당 훈련 사건(event)들이 뽑힐 확률을 높여준다. 횟수가 진행될수록 분류기가 어려운 사건들을 집중적으로 고려하게 된다. 그 결과 분류하기 어려웠던 사건에 대한 예측 성능은 좋아지지만, 비교적 쉬운 훈련 사건들의 정보는 버려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 보완하기 위해 분류기에 확장된 데이터 표현을 위한 점진적 학습법의 적용을 제안한다. 확장된 데이터 표현의 가중치 변수를 사용하면 약하게 분류되는 사건 뿐 아니라 쉽게 분류되는 사건의 정보까지도 사용하여 분류기의 예측 정확도를 높일 수 있게 된다. 새로 적용된 알고리즘과 기존의 중요도 변수를 사용하지 않는 learn++를 비교하여 성능이 향상됨을 검증하였다.
적조는 90년대 초반에 산발적으로 일어났으나 지구의 기상 온난화로 현재 전 해역을 거쳐 광범위하게 발생하고 있다. 이에 적조 예측 및 모니터링을 위하여 항공관측, 적조부이개발, 적조경보장치 등 많은 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 신속, 광범위하게 적조를 조기에 예측하고 경보발생을 위한 시스템의 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 적조경보시스템을 구축하기 위해 무선센서네트워크를 이용하여 적조데이터베이스를 설계 및 구현 하는데 있다. 각 노드는 GPS, 수온센서, 산소센서, 탁도 센서가 부착되어 있다. 여기에서 측정된 값을 Ad-hoc 네트워크를 통해 데이터베이스에 저장된다. 이 데이터를 통합, 분석하여 적조를 예측하고 경보하게 된다. 그리고 이전에 발생한 적조 범위와 적조 생물, 환경요소 등을 포함하고 있어서 적조 예측을 위해 비교분석자료로 활용된다. 메인 화면은 수백개의 노드에서 전송되는 데이터를 실시간으로 확인하기 위하여 전자지도에 노드의 위치와 측정된 값을 보여준다. 본 연구를 위해 더욱 더 많은 연구가 뒷받침되어야 하지만 적조예측 및 경보를 위한 데이터베이스 구축으로 적조자료를 분석하는데 도움이 되었으면 한다.
저염분에 따른 양식생물의 피해를 줄이기 위한 조기경보 방안으로 염분에 따른 굴(Crassostrea gigas) 패각운동 특성을 홀 소자를 이용하여 측정하는 생물모니터링시스템의 적용 가능성을 조사하였다. 염분농도 27 psu에서 굴의 패각운동은 평균 10-15 mm 정도의 개각상태를 유지하다가, 비교적 빠른 폐각상태를 지시하는 큰 파형이 보였으며, 다시 개각상태로 돌아가나, 그 속도는 폐각상태로 진행되는 속도보다 느리게 나타났다. 20 psu까지 저염분의 농도에서는 27 psu의 패각 운동과 큰 변화가 없었다. 하지만 17 psu 이하의 염분농도부터 이상 패각운동이 지시되었으며, 10 psu에서는 패각운동이 없이 폐각상태를 유지하였다. 이와 같은 생물모니터링시스템을 패류 양식에 활용하여 해양환경의 이상변동을 신속히 감지할 수 있다면, 어업피해를 감소시킬 활동으로 연결될 것으로 기대된다.
말벌류는 국내 양봉 산업에 가장 큰 피해를 입히는 생물군이다. 다양한 트랩 개발 및 포획 방법이 제시되고 있으나 아직까지 뚜렷한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 연구팀은 장수말벌 특이 날갯짓 파동 프로파일 분석을 통하여, 장수말벌이 양봉장으로 공격해 들어올 때 이를 자동으로 탐지하고 그 정보를 사용자에게 전달할 수 있는 시스템을 개발하고 실험실 현장에서 검증하였다. 장수말벌 파동 프로파일은 명확하게 설정되었으며, 앉아서 날갯짓을 할 때와 실재 비행할 때의 파동 프로파일은 명확히 구분되었다. 이정보를 활용하여, 시스템을 구성하고 그 시스템은 장수말벌을 탐지하면 바로 트위터를 통하여 사용자에게 말벌 경보를 전송하는 방식으로 설계하였다. 시스템의 검증은 야외 온실 내 케이지에서 수행하였다. 수행결과 시스템은 성공적으로 말벌의 비행활동을 탐지하여 그 결과를 사용자에게 전달하였다. 비록 이 시스템은 실내 제한된 조건에서 검증되었지만, 향후 시스템의 개선 및 정확도가 향상된다면 양봉산업 현장에서 활용 가능성이 높다.
환경오염의 조기 경보 시스템으로 생체지표를 이용한 생태독성 모니터링이 최근 널리 연구되고 있다. 환경내의 생물종에서 측정한 생체지표를 이용한 환경 모니터링은 생태계 수준의 영향에 대한 예측 정보를 제공해 줄 수도 있다. 이를 위해서는 생체지표와 개체군 수준에서의 반응과의 인과관계가 밝혀져야 한다. 오염물질에 대한 생체의 반응은 분자, 세포, 생화학, 생리적, 개체, 개체군, 군집 수준에서 나타나게 되며, 이러한 각 단계별 반응은 반응 시간의 규모와 독성학적, 생태적 관련성에 따라 구분 지어 볼 수 있다. 각 개별 수준에서의 반응을 종합하면 오염물질에 노출된 생체의 전제적인 영향을 이해할 수 있으며, 이러한 이해를 바탕으로 개체군에서 나타나는 영향에 대한 인과관계를 추론할 수 있다. 생체지표와 개체군 수준의 반응과의 인과관계 정립은 효율적인 환경오염 예방기능 수행에 필수적인 과정이며, 다단계 생체 지표는 각 단계별 반응의 인과관계를 밝히기 위해 가장 적절한 접근 방법이다. 수서 무척추 생물인 Chironomus의 유충은 이러한 다단계 바이오마커 연구에 매우 적절한 생물학적 모델이다. 이 논문의 첫 번째 부분은 생체지표를 이용한 환경 모니터링을, 두 번째 부분은 Chironomus의 유충에서 생체지표의 적용에 대해서 다룬다.
이상 고수온을 감지하기 위한 생물모니터링 시스템(BMS) 연구를 위해, 4단계의 수온(5, 10, 20와 $30^{\circ}C$)에서 참굴 패각운동을 측정하였다. 모든 참굴은 실험시작 전에 3일 동안 절식을 통하여, 먹이섭이 및 배출에 따른 패각운동의 요인을 제거하였다. $5^{\circ}C$ 실험구에서는 패각운동이 관찰되지 않았지만, 수온의 증가와 함께 패각운동은 증가하였다($10^{\circ}C$: $6.31{\pm}2.18times/hr$, $20^{\circ}C$: $22.0{\pm}10.0times/hr$). $30^{\circ}C$에서는 $5^{\circ}C$와 같이 패각운동이 전혀 보이지 않았던 실험구와 $20^{\circ}C$와 유사한 패각운동이 실험구가 나타났다. 이는 $30^{\circ}C$이상에서도 $20^{\circ}C$와 같은 신진대사를 보이는 개체군이 있었으나, 대부분이 신진대사의 활력의 감소에 기인하여 폐각상태가 지속되는 것으로 나타났다. 따라서 참굴 양식장에 고수온 감지를 위한 참굴 패각운동 BMS를 설치한다면, 경계단계는 빠른 패각운동(약 30.0회/hr 이상)일 때, 심각단계는 수시간 이상 폐각상태일 때, 조기경보(early warning)를 내릴 수 있을 것이다. 따라서 참굴 패각운동을 활용한 BMS는 이상고수온의 조기경보에 대하여 효과적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Euglena agilis의 운동성 반응을 자동으로 측정하는 장치인 E. agilis 시스템 (E-Tox)을 이용하여 8종의 중금속 (Ag, Cd, Cr(VI), Cu, Hg, Ni, Pb, Zn)에 대한 독성시험을 실시하였다. E. agilis 운동성 시험 (biomonitoring test)으로부터 도출된 $EC_{50}$과 문헌상의 자료 조사로 얻은 기존 생태독성 시험 생물 종들(D. magna, V. fischeri, 그리고 E. gracilis)의 $EC_{50}$을 비교하여 시험물질에 대한 E. agilis의 독성 민감도를 평가하였다. 또한 축산폐수 방류수, 도금폐수 방류수, 도금폐수 1차 처리 시료에 대해 D. magna 급성 독성시험과 E. agilis 운동성 반응 시험을 수행 후 TU를 비교하여 E. agilis 운동성 시험의 현장 적용 가능성을 평가하였다. E. agilis는 시험 중금속에 대해 D. magna보다 독성민감도가 전반적으로 낮았으나 V. fischeri 또는 E. gracilis와 유사하거나 좀 더 민감하였다. E. agilis는 D. magna test로 유독성으로 판명된 도금폐수 1차 처리수에 대해 신속한 독성반응을 나타내었다. E-Tox 시스템은 기존의 생태독성시험장비에 비해 빠르고 작동이 간편한 자동화 기기라는 장점이 있다. 본 연구의 결과 E-Tox 시스템을 이용한 E. agilis 운동성 시험은 향후 독성폐수에 대한 조기경보를 위한 생태독성시험법으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 발광박테리아(Vibrio fischeri)를 생물종으로 이용하는 생태독성 검출장치의 개발을 목적으로 수행되었다. 시험용으로 제작된 생태독성 검출장치(Test jig)를 이용하여 6가 크롬, 아연, 납, 카드뮴, 구리, 수은 등 6종의 중금속류에 대한 독성 검출특성을 검토하였다. 결과적으로, 검토된 Test jig로 각 중금속류의 농도에 따라 발광박테리아의 상대적인 발광값(Relative Luminescence Unit, RLU)이 일정하게 감소하는 검출특성을 얻을 수 있었다. 타 중금속류와 달리, 납과 수은은 저농도에서 일정한 감소경향을 갖는 RLU가 얻어졌으나, 수은의 경우는 0.13 mg/L에서 0.25 mg/L로 농도를 증가시켰을 때, RLU의 감소가 급격히 진행되는 것으로 나타났다. $EC_{50}$ 산출 결과, 6가 크롬, 아연, 납, 카드뮴 등은 노출 후 시간이 경과함에 따라 $EC_{50}$이 점차적으로 감소하였다. 반면, 구리와 수은의 경우에는 $EC_{50}$이 노출 이후 시간경과에 따라 크게 변동이 없는 나타났다. 한편, Reference device와의 비교를 통해 Test jig의 독성검출 정확도를 확인한 결과, 두 장치의 $EC_{50}$값에 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 또한, 기존 문헌에 제시된 $EC_{50}$값들과도 거의 유사한 수준인 것으로 확인되었다. 결과적으로, Test jig의 중금속류에 대한 생태독성 검출 장치로써의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 본 실험에서 얻어진 중금속류에 대한 발광박테리아의 독성 검출값들은 실시간 생태독성 모니터링 장치 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 울진원자력 발전소에 대량의 해파리가 유입되어 냉각용수 공급을 위한 취수구를 막고 발전장애를 일으키는데, 이에 대한 사전 방지 대책 중 하나로 해양생물 대량유입의 감시 및 예보의 필요성이 제기되고 있다. 자체 이동 능력이 약한 보름달 물해파리와 같은 해양생물체에 대해서는 해수유동이 중요한 유입 요소로 작용하며, 울진주변해역에서 표층 해류방향이 북서향일 때에는 대마난류를 타고 올라온 해파리가 발전소 쪽으로 이동하여 피해를 주게 된다. 난류수의 유동방향 탐지를 위해 울진해역 $25km{\times}25km$ 공간범위를 설정하여 NOAA 해수면온도 관측자료를 수집하였다. 통계적 분석을 위해 수온자료는 GIS point 데이터로 만들고 ArcGIS의 geostatistical analyst를 사용하였으며, 수온 point 데이터에 대해 방향성 반베리오그램(directional semivariogram) 계산과 이방성(anisotropy)으로 해수면 난류수 유동방향을 탐지하였다. 이러한 실험적 결과는 발전소 취수구에 해양생물 대량유입을 감시하는 요소기술로 해파리유입 조기경보시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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