• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.147-156
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• 2024

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP_50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제32권2호
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• pp.94-111
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• 2023

효과적인 외래생물 관리 전략 수립을 위해서는 도입 및 확산 여부 평가를 위한 정기 모니터링이 요구된다. 환경 DNA (eDNA, environmental DNA) 메타바코딩은 높은 검출 민감도를 가지고 다수의 종을 동시에 검출할 수 있어 외래생물의 출현 여부와 그 영향을 평가하는데 활발히 활용되고 있다. 국내에서는 어류를 중심으로 메타바코딩의 적용 가능성 평가가 이루어지고 있으며 타 분류군에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 환경 DNA 메타바코딩을 활용한 국내 외래생물 탐지 가능성을 확인하고자 했다. 분류군별 검출 가능성을 확인하기 위해 어류, 포유류, 조류, 양서류를 목표로 디자인 된 4가지 범용 프라이머(MiFish, MiMammal, Mibird, Amp16S)를 활용하여 대상종 검출 여부를 평가하였다. 그 결과, 총 55개 지점 중 17개 지점(Trachemys scripta, 3개 지점; Cervus nippon, 3개 지점; Micropterus salmoides, 7개 지점; Rana catesbeiana, 4개 지점)에서 대상종의 서식이 확인되었다. 대상지 내 조밀한 지점 선정에도 생태적 특성을 반영한 검출 지점에 차이가 나타났다. 큰입배스와 붉은귀거북을 중심으로 외래생물이 출현이 생물 군집구조(종 풍부도, 풍부도, 다양도)에 미치는 영향을 비교한 결과, 외래생물이 서식하는 지점에서의 다양도가 더 높게 나타났다. 또한 외래생물 출현 지점에서 출현 종 수가 1~4종 추가 검출되었으며 풍부도 또한 1.7배 높게 나타났다. 메타바코딩을 통한 외래생물 검출 결과 및 군집구조 비교는 eDNA를 통한 다량의 모니터링 데이터 구축이 다차원적 생태계 평가에 효율적으로 활용될 수 있음을 나타냈다. 또한 환경의 인위적, 자연적 변화에 따른 생물상 변화를 관찰하고 자연생태 분야의 환경영향평가 등 현황 평가 및 예측을 위한 주요한 기초자료로 활용 가능성을 제시하였다.