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.
수산 양식장에서 어류 질병을 초기에 발견하지 못하는 경우 밀폐된 공간 안에서 확산하기 때문에 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 이런 이유로 질병의 조기 발견은 양식업에서 매우 중요하다. 양식장에서 질병의 확산을 막기 위해서는 초기에 병이 든 어류를 자동식별이 가능한 방법이 필요하다. 최근 딥러닝 기반의 어류 질병 자동식별 방법이 많이 사용되고 있는데, 어류의 질병 이미지가 충분하지 않아 객체 식별에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 질병 자동식별 예측을 위한 질병 이미지의 부족 문제를 해결하기 위해서 SinGAN 딥러닝 모델을 이용하여 정상 이미지와 질병 이미지를 합성해 다양한 어류 질병 이미지를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스에 대해서 SinGAN 기반으로 질병 이미지를 증강한다. 본 연구에서는 넙치 정상 이미지 11장에 각 질병 패턴 10가지를 합성하여서 스쿠티카병 110장, 비브리오증 110장, 림포시스티스 110장으로 총 330장을 만들었고 이를 통해 생성된 이미지는 4배수 하여 1,320장의 이미지를 생성할 수 있었다.
과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.
한강 하구는 오염물질과 병원성 미생물의 유입 및 확산 가능성으로 인해 이곳에 서식하는 수산생물에 피해가 발생할 수 있다. 하지만 지금까지 이 지역 서식 생물에 대한 법정전염병 병원체 감염 여부가 조사된 자료는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 한강 하구 전류리에 서식하는 수산 생물 중 잉어과 어류와 갑각류를 대상으로 법정전염병(잉어봄바이러스병, SVC; 잉어허피스바이러스병, KHVD; 유행성궤양증후군, EUS; 흰반점병, WSD) 및 기생충의 감염 여부를 조사하였다. 전류리 유역에서 채집된 어류는 잉어과 어류가 가장 많았으며 주연성 어류와 일차 담수어가 같이 관찰되었고, 갑각류는 해산종이 채집되었다. 채집된 잉어과 어류와 갑각류에 대해 PCR을 이용한 법정전염병 검사 결과 이들 질병에 감염된 개체는 없었다. 기생충성 질병 검사 결과 공중보건상 위협요인인 간흡충이 검출되지는 않았지만 일부 어류에서 다른 흡충류의 metacercaria와 nematode, cestode, copepod, 단생충 및 구두충 등의 감염을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 아직 한강 하구가 주요 수산생물 전염병 병원체에 심각하게 오염되지 않았음을 의미한다. 그러나 한강의 수질 상태는 지속적으로 변화하고 수서 생태계에 대한 전염병의 파괴력은 예측하기 힘들 정도로 위험하므로, 지속적인 방역 노력이 진행되어야 할 것이다. 이를 위해 조사 지역을 전류리뿐만 아니라 이곳보다 상류로 확대하고 조사 개체 수를 늘려서 질병모니터링을 실시할 필요성이 제기된다.
현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
지난 30년간 전세계 양식업은 비약적으로 발전하였다. 양식업은 인간이 요구하는 동물성 단백질 섭취량의 15% 이상을 공급하는 중요한 산업이므로 수요 충족을 위하여 어류와 수산생물의 지속적인 생산 증가가 필요하다. 우리나라 남해안(경남과 전남)에 위치한 어류 가두리양식장 수면적 비율은 전국 대비 약 90%로 어류 양식업의 측면에서는 매우 중요한 곳이다. 그러나 최근의 양식환경은 전지구적 문제인 기후변화에 의한 영향을 점진적으로 받고 있으며, 이러한 영향이 더욱 심화될 것으로 예측되고 있다. 그러므로 지금의 시점에서 기후변화가 우리나라 산업계, 특히 양식산업에 미칠 영향을 정확히 평가하여야 할 시점일 뿐만 아니라 나아가 어업피해를 최소화하기 위한 사회적 및 국가적 전략이 필요하다. 남해안 가두리양식장에서 양식되는 어류의 피해는 해마다 늘어나고 있는데 주요피해의 원인 인자는 기후변화와 직·간접적으로 관련이 있는 고수온, 저수온 및 적조의 발생 등으로 알려져 있다. 현재의 시점에서 지구 온난화는 경제적 한계를 가지는 어종이나 새로운 종에 대한 양식산업화의 기회를 제공할 수 있다. 그러나 이러한 긍정적인 기회의 존재에도 불구하고 새로운 종의 유입에 의한 생태 교란, 적조 등 미세조류의 번식빈도 증가, 질병 발생 기회의 증가, 여름철 고수온 발생 및 기간의 장기화 등 부정적인 문제가 발생하며, 이러한 원인들의 복합적인 영향으로 인해 양식어류의 폐사 규모와 사례가 증가하고 있다. 어류의 폐사 피해의 증가는 양식산업계에 심각한 경제적 영향을 줄 뿐만 아니라 피해 대응과 후속 조치를 위한 사회적 비용 또한 증가하게 된다. 그러므로 어류양식장에서 발생하는 폐사 피해는 원인 인자들에 대한 적극적이고 능동적인 대응으로 줄일 수 있으며, 양식생물의 사육 및 관리기술 향상, 효율적인 먹이 관리, 질병 차단과 능동적 대응, 제도개선 등 다양한 영역에서 이루어져야 한다. 본 총설에서는 우리나라 남해안에 위치한 어류 가두리 양식장에서 발생한 대량폐사 사례를 분석하고 폐사 원인에 대한 대응 능력을 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 하였다.
The impact of global warming on aquatic systems has been a priority research area in the past decade. However, the possibility that increased temperatures will cause shifts in viral disease outbreaks has not been well addressed. In the present study, with increasing water temperature (WT) in the coastal area of Korea, we estimated the possibility of changes in fish viral diseases. From the present time, WT may rise between 0.62 and $1.7^{\circ}C$ by 2050, and the effect on aquaculture could be more adverse than benefitial. Red seabream iridovirus disease (RSIVD) and viral nervous necrosis (VNN) cause high mortality above 22 and $24^{\circ}C$, respectively, and outbreaks could commence earlier and persist for prolonged periods. Nevertheless, the period of occurrence of viral hemorrhagic septicemia (VHS), which outbreaks at a lower WT (< $18^{\circ}C$), could be shorter than the current infectious period. Thermal stress in fish causes reductions in growth and immunocompetence; thus, increases in summer WT can lead to the development of new viral diseases. WT has a strong influence on fish population dynamics; therefore, entry of new viruses and changes in the prevalence of infection can be expected if carrier fishes are introduced or migrate to Korean waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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