수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.
최근 3대강특별법에 의하여 시행되고 있는 환경부의 수질오염총량관리를 위해 서낙동강 유역인 낙본N 단위유역에 대한 해당 지자체의 기본계획과 시행계획이 수립된 바 있다. 낙본N 단위유역은 서낙동강을 중심으로 좌측의 대부분이 경상남도 김해시이고, 우측과 하류부는 부산광역시 강서구이다. 서낙동강은 평상시에는 주요 농업용수 공급원과 철새도래지로서 홍수시에는 거대한 유수지 역할을 하고 있다. 서낙동강 유역내에는 분뇨처리장, 하수처리장, 농업 및 축산활동, 내수면 양식어업, 오염원 배출공장 등의 점, 비점오염원이 있으며 대저수문과 녹산수문에 의해 조절되는 정체수역으로서 오염부하강도가 높은 유입지천들로 인하여 상습적인 녹조 발생수역으로 수질개선의 필요성이 매우 높은 지역이다. 본 연구에서는 대표 유역으로 낙본N유역의 소유역 중 배출부하량이 가장 큰 지류에 해당하는 조만강 유역인 낙본N06 소유역의 오염원 조사결과를 이용하여 오염부하량 산정기법을 검토하였다. 장래 오염부하량 예측은 자연증가, 개발계획, 삭감계획에 의해 산정하는데, 이와 같은 과정에서 과거 오염원조사, 부하량산정, 폐수 배출부하량 모니터링 과정에서의 불확실성이 따르게 된다. 본 연구에서는 이와 같은 오염부하량산정 과정에서의 정확도를 높이고자 오염원 자료의 증감에 따른 오염부하량 산정결과의 민감도 분석을 통하여 신뢰도 평가를 수행하였다. 방대한 오염원자료를 이용한 오염부하량 산정은 한국환경정책평가연구원(KEI)에서 개발한 데이터베이스관리 프로그램(Access Program)을 이용하였으며, 각 오염원별 오염원 현황 및 전망 결과와 환경부의 수계오염총량관리기술지침에서 제시한 각 오염원별 오.폐수발생원단위, 배출원단위, 전환계수, 배출계수 등을 이용하여 각 오염원별 배출부하량을 산정하였다. 본 연구에서는 오염원 조사나 장래 오염원 예측에서 있을 수 있는 오차에 대한 전체 배출부하량의 변화를 살펴봄으로써 방대한 양의 오염원 조사시에 정확성 및 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과를 통해 할당부하량을 개별 오염원별로 할당하고 적정한 개발계획과 실현가능한 삭감계획 및 이행방안을 수립하기 위한 오염원조사를 수행함에 있어 기초자료의 효율적인 관리를 통해 오염부하량 산정의 정확성을 높이고자 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.
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.
Maintaining a certain level of fisheries production is due to the increase in aquaculture production. In recent years, aquaculture plays an important role in fishery production in Korea. Nevertheless, aquaculture should be carefully managed by regulations because it also causes environmental load which can threat sustainability of aquaculture. For this reason, Korean government has regulated density of culturing facilities with the Fisheries Law and its adjective decrees. The regulatory compliance of fisheries businesses is very low because the criteria for the regulation of the density were not enacted with scientific research. Thus, this research was aimed to obtain scientific criteria for the regulation of oyster aquaculture in Jaran Bay with economic assessment. For this research, we collected the data necessary for the assessment on five investigation points in the bay for two years. With the data, simulation for the growth rate of oyster was performed and the result showed that at least 25.5% of facilities should be reduced. Also, it was revealed that removing 2 long lines would be most beneficial. The NPV of the best measurement was 35,120,300 won and IRR was 11.7%. With this research, the government will gain more accurate regulatory compliance due to the scientific approach. Moreover, fisheries businesses in oyster aquaculture can obtain flexibility to cope with market fluctuation.
수산양식어업은 수산생물질병을 어떻게 효과적으로 관리하느냐가 매우 중요하다. 이 논문은 경제적 잉여분석을 이용하여 수산생물질병방역사업에 대한 경제적 편익의 직접적 효과를 추정하는 것이다. 이와 같은 경제적 편익은 수산생물사망 감소율과 수산생물질병감소로 인해 발생하는 소비자잉여와 생산자잉여의 변화 정도를 포함한다. 연구결과 양식되는 넙치, 볼락 및 기타 어류의 생산자잉여에 대한 연간 변화액은 총 23.3억원(각각의 경우 8.7억원, 10.1억원, 4.5억원)이고, 소비자잉여의 연간 변화액은 총 101.5억원(각각의 경우 63.6억원, 18.5억원, 19.4억원)으로 추정되었다. 따라서, 수산생물질병방역사업에 따른 연간 총 경제적 편익은 125억원 수준으로 평가된다.
넙치생산의 지속성을 평가하기 위하여 시스템 생태학적 접근법에 따라 넙치생산활동에 기여하는 자연환경의 실질적인 가치와 인간경제 시스템에 대한 기여도를 EMERGY 분석법으로 평가한 결과는 다음과 같다. 자연환경 에너지원의 EMERGY 점유율 ( $\%$ Renew)은 자연산 넙치생산의 경우 $94.13\%$로 자연환경의 의존도가 높은 구조적인 특성을 잘 반영하고 있으며, 넙치 양식산업의 경우 $2.20\%$를 차지하고 있어 자연산 넙치생산과는 대조적으로 경제활동에 의존도가 높은 산업적 특성을 나타내고 있다. 생산의 효율성과 자원의 가치를 나타내는 EMERGY 생산비 (EYR)는 양식산업의 경우 1.02로 자연산 17.05에 비해서 낮은 생산비 값을 보이고 있어 전체 경제에 대한 기여도가 낮은 것으로 평가되었다. 자연환경에 대한 인간경제활동의 참여율을 나타내는 EMERGY 투자비 (EIR)는 양식산업 44.41, 자연적인 넙치생산 0.06으로 평가되었고, 영속성 자원에 대한 비영속성 자원의 비인 환경부하비 (ELR)는 넙치 양식산업이 상대적으로 자연환경에 대한 경제적인 개발과 투자가 적은 자연산 넙치생산에 비해 화석연료를 비롯한 비영속성 EMERGY가 많이 투입되어 환경부하율이 높고, 자연환경에 대한 압박이 큰 것으로 평가되었다. EMERGY의 생산성과 환경압박의 비로 계산되는 지속성 지수(Sl)는 넙치 양식산업이 자연산 넙치생산보다 환경친화적이지 못하고 생산의 지속성도 훨씬 적은 깃으로 평가되었다. 자연환경의 가치와 인간경제활동을 동일가치에서 평가하는 시스템 생태학적 접근법에 의하여 넙치의 양식산업을 평가한 결과 자연산 넙치생산에 비해, 인간의 경제적 활동에 의한 의존도가 높은 특성을 나타내며, 자연환경에 대한 경제적인 개발과 투자가 큰 것으로 평가되었다. 또한 생산의 효율성이 적은 산업의 형태를 보이고 생산의 지속성도 낮은 시스템으로 평가되었다. 따라서 넙치생산의 발전방향은 화석연료에 의존하는 양식산업보다는 수용능력 범위내에서 자연환경자원을 지속가능 하게 이용할 수 있는 해면어업이나, 보다 자연환경자원에 의존하는 양식기법 또는 생태공학적 방식으로 전환해야 만이 지속적인 발전이 가능할 것이다.
이번 연구에 사용된 도루묵은 2020년 1월부터 2021년 12월까지 우리나라 동해에서 동해구외끌이저인망과 연안자망 어업을 통해 총 781개체를 채집하였다. 채집된 도루묵의 전장범위는 14.8~25.4 cm였다. 도루묵의 가장 중요한 먹이생물은 54.7%의 상대중요도지수비를 나타낸 단각류였으며, 그 다음으로는 각각 33.7%와 11.6%를 차지한 두족류와 난바다곤쟁이류였다. 그외 게류, 새우류, 어류, 갯지렁이류가 출현하였으나 그 양은 매우 적었다. 계절별 위내용물 조성을 살펴본 결과, 모든 계절에 단각류를 주로 섭식하였으며, 여름철에 두족류의 섭식비율이 가장 높았으며, 봄철에 난바다곤쟁이류의 비율이 가장 높았다. 크기군별 위내용물 조성을 살펴본 결과, 도루묵은 모든 크기군에서 단각류가 가장 중요한 먹이생물이었으며, 성장함에 따라 단각류와 난바다곤쟁이류의 비율은 감소하고 두족류의 비율은 증가하는 경향이 관찰되었다. 개체당 평균먹이생물 개체수는 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 중량은 크기군이 증가함에 따라 증가하는 경향이 관찰되었다.
본 연구에서는 어업, 양식업, 수산물 유통, 수산 관계 기관을 대상으로 통영 지역에서 많이 생산되고 취급되어지는 수산물 분포 및 유통을 통한 주요 수산업의 동향을 파악하여, 생산자들과 수요자들에게 필요한 정보를 신속하고 실용성 있게 제공할 수 있는 방법으로 인터넷 환경하에서의 수산물 직거래 유통 시스템의 구성 모델을 제시하였다 데이터 베이스 시스템은 분산처리 형태로 구성하였으며, 지역 정보 센타의 서버는 각각의 서버들이 감당하기 곤란한 기능들을 상호 보완하여 운용 가능한 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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