• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.50-50
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• 2022

한국농어촌공사 산하의 농업용저수지 중 3786개소에 대한 수질조사를 '19년도에 실시한 결과, TOC 기준 4등급 초과 저수지 비율은 약 20%로써, 도심 근교 저수지에서 녹조현상 빈발로 인해 수질, 악취, 미관 등의 환경문제 개선 민원이 다수 발생하고 있다. 현재 녹조 발생 사후관리를 위해 주로 사용되고 있는 대형 조류제거선은 저수심 수변부에서의 적용성에 한계가 있고, Al 기반의 응집제를 사용하여 조류를 수거해서 폐기하고 있는 실정이다. (주)이엔이티는 농어촌연구원, (주)코레드, (주)삼호인넷과 함께 호소나 정체하천의 수변지역에 적용될 수 있는 저에너지형 유해조류 포집시스템 개발과, 수거된 조류부산물을 무독화하여 농업재료로 재활용하는 방안을 연구하고 있다. 저수지나 정체수역의 녹조는 바람, 수면유동 등에 의해 수변에 집적되는 특성이 있어, 인공지능 기술로 녹조현상을 감시하여 조류 밀집구간에 접근할 수 있는 자율이동식 수상이동장치를 개발 중이다. 수상이동장치는 조류포집장치를 탑재하기 위한 부력체, 원격 운전이 가능한 무인항법장치, 수변식생대 및 저수심지역 이동을 고려한 수차방식 추진체, 전체 장치의 전원 공급을 위한 고성능 배터리 등으로 구성하여 상세 도면 설계를 진행하고 있다. 조류포집장치에는 표층에 주로 분포하는 남조류를 선택 흡입하는 포집 부표를 적용하였고, Al계 응집제 사용을 배제한 분리막 실험을 통해 침지형 막분리조 및 가압형 농축조를 설계하였다. 유해조류 포집 및 농축은 수상에서 이동체에 탑재하여 이뤄지고, 육상에서는 자원 회수가 가능하도록 회분식 응집공정으로 구분하였다. 조류 밀집지역에서 수거된 조류의 무독화 및 농업재료 자원화 타당성 평가를 위해 특용 버섯균주를 활용한 시료별 분석항목을 선정하고 실험 매트릭스에 따라 실증실험을 수행하였다. 수거조류를 전처리하여 성분 및 발열량을 분석하고 버섯재배 전후의 마이크로시스틴 독소(LR, RR, LR)를 포함한 성분 분석을 수행하여, 고체연료, 비료 및 사료로 활용방안을 검토하였다. 무인자율이동 조류포집장치는 실증화 규모로 제작하여 기선정된 테스트베드에서 현장적용성 평가를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 개발된 유해조류 포집 시스템은 기존의 녹조제거 방안을 보완하여 정체수역의 생태계 복원 및 친수공간의 환경개선 등에 적용되며, 무독화가 입증된 유해조류의 농업재료 자원화 기술은 고부가 상품 개발 및 환경폐기물 감축에 활용될 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.1
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• pp.175-182
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• 2021

The purpose of this paper is to develop a machine learning-based marine drone to prevent the farming from harmful birds such as ducks. Existing drones have been developed as marine drones to solve the problem of being lost if they collide with birds in the air or are in the sea. We designed a CNN-based learning algorithm to judge harmful birds that appear on the sea by maritime drones operating by autonomous driving. It is designed to transmit video to the control PC by connecting the Raspberry Pi to the camera for location recognition and tracking of harmful birds. After creating a map linked with the location GPS coordinates in advance at the mobile-based control center, the GPS location value for the location of the harmful bird is received and provided, so that a marine drone is dispatched to combat the harmful bird. A bird fighting drone system was designed and implemented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.155-155
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• 2023

국내 이상기후로 인해 여름철 하천과 호소에서 빈번하게 발생되는 조류의 과대성장이 매년 문제가 되고 있다. 하천 조류는 일차생산자로서 매우 중요한 역할을 하지만, 하천조류 중 유해남조류가 생장하면서 발생하는 악취 유발 물질과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제와 수질예보제를 시행하여 국민의 안전을 도모하기 위해 최선을 다하고 있으며, 발령 기준은 유해남조류세포수에 따라 발령이 되기 때문에 유해남조류 측정은 매우 중요하다. 현재 조류의 분석방법은 현장에서 조류샘플을 채취하고 실험실에서 현미경을 통해 조류샘플을 검경하고 녹조류, 남조류, 규조류의 세포수 또는 우점종을 산정한다. 조류검경은 개인의 역량에 따라 오차가 생길수 있고 시간이 많이 소요된다. 최근 많은 연구자들이 이런 문제를 해결하기 위해 인공위성, 광학영상, 초분광영상 등을 통해 녹조류와 남조류 대체 인자인 Chlorophyll, Phycocyanin을 통해 조류농도를 추정하고 있으나, 조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 매년 조류 발생으로 문제가 되는 물금취수장 인근 하천에서 발생한 조류를 채취하고 조류검경을 통해 얻은 남조류세포수와, LISST-HAB를 통해 얻은 Phycocyanin농도, 초분광영상을 활용한 조류스펙트럼 데이터를 통해 남조류세포수 추정하고 남조류세포수와 비교분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 조류측정 원격탐사 연구의 기초자료로 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1051-1052
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• 2023

조류충돌(Bird Strike)은 경제적 손실, 인명적 피해를 야기하여 공군의 항공작전을 제한하는 위협요소이다. 현 공군에서는 조수퇴치조(Bird Alert Team)의 경보 발령에 의존하거나 조류의 행동을 연구하는 등 인적 역량에 의존하는 시스템을 채택하고 있다. 본 연구는 CNN을 이용하여 활주로의 유해조류를 인식 및 분류하는 자동화 시스템에 대한 제안이다. 웹캠을 활용한 실시간 유해조류를 인식하는 연구를 통해 향후 운항관제대와의 연계, 지향성 조류퇴치 장비와의 연동 방안을 제시하여 공군의 조수퇴치조(Bird Alert Team)에 대한 자동화를 실현하고 공군에서 추진중인 스마트 비행단에 이바지하고자 한다.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.34 no.2
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• pp.91-96
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• 2016

This study presents the potentiality of harmful algal bloom (HAB) control through the zooplankton, Daphnia magna. In case of co-cultivated D. magna with cyanobacteriums (Microcystis aeruginosa, Anabaena variabilis, and Limnothrix planctonica), the D. magna showed the $80.2{\pm}4.2%$, $39.7{\pm}4.0%$, and $25.9{\pm}10.9%$ of control efficiency for M. aeruginosa, A. variabilis and L. planctonica, respectively. Furthermore, algal control was investigated by using supernatant including metabolite/secretion of D. magna. The algal control efficiencies of supernatant were recorded as $24.9{\pm}9.9%$ and $8.9{\pm}4.0%$ for M. aeruginosa and A. variabilis, respectively. From the results of present study, it may be possible to provide a feasible way for development of eco-friendly HAB control methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.87-87
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• 2022

최근 국내외 이상기후 변화로 인해 일사량 증가 및 하천, 호소의 체류시간이 늘어남에 따라 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 분류되며, 남조류 중 일부 종은생장하는 과정에서 생성하는 냄새물질, 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국민의 안전을 도모하기 위해 국내에서는 조류경보제, 수질예보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포와 Chl-a농도에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류와 Chl-a 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 산정하기 때문에 시간이 많이 소요되며, 조류발생시 즉각대응이 힘들며, 육안으로 유해남조류인지 구별하기가 어렵다. 최근 원격탐사를 통해 조류의 대체 인자인 Chl-a, Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 광합성을하는 모든 조류에는 Chl-a가 함유되어 있어 남조류와 녹조류의 정확히 구별하는데 한계점이 있다. 본 연구에서는 조류배양액을 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 남조류와 녹조류의 최대 흡수 스펙트럼을 추출하여 스펙트럼의 순간기울기 변화를 통해 남조류와 녹조류의 종분류하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.97-104
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• 2023

In this paper, we propose a harmful bird repellent system using directional speakers. Existing sound systems for the extermination of harmful birds have the disadvantage of reducing effectiveness due to the learning effect of birds due to problems caused by noise pollution and monotonous sounds. In this paper, directional speakers are used to minimize surrounding noise. In addition, the up-down and left-right angles of the speaker driving device were freely adjusted to maximize usability. Additionally, the problem of performance degradation due to learning effects was solved by using various scanning patterns. In the future, we plan to develop a platform capable of central control by applying remote control functions and a deep learning model that can recognize bird species.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.38 no.3 s.113
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• pp.420-428
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• 2005

Effects of three biological control agents such as Xanthobacter autotrophycus, Tanichthys albonubes and Oryzias latipes on the morphology and growth of cyanobacterium Microcystis aeruginosa were studied. The experiments were consisted of six treatments of living organism (LO) and culture filtered water of three organisms (CFW). Three LOs effectively decreased the density of M. aeruginosa, and then cyanobacteria hardy showed in the microscopic field after 5 days of cultivation. All LO and CFW agents induced the colonial formation of cyanobacterium M. aeruginosa, although there were little differences in colony formation according to the kinds, density and type of treatment. In particular, the higher density treatment of fish CFW induced effectively the colony formation of cyanobacteria, compared to the bacterial LO and CFW. Thus, the application of bio agents to control the cyanobacterial bloom is needed to the further study to diminish the adverse effects such as the enhancement of colony formation towards on the new bloom against the aquatic ecosystem.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1167-1181
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• 2021

In relation to the algae bloom, four types of blue-green algae that emit toxic substances are designated and managed as harmful Cyanobacteria, and prediction information using a physical model is being also published. However, as algae are living organisms, it is difficult to predict according to physical dynamics, and not easy to consider the effects of numerous factors such as weather, hydraulic, hydrology, and water quality. Therefore, a lot of researches on algal bloom prediction using machine learning have been recently conducted. In this study, the characteristic importance of water quality factors affecting the occurrence of Cyanobacteria harmful algal blooms (CyanoHABs) were analyzed using the random forest (RF) model for Bohyeonsan Dam and Yeongcheon Dam located in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do and also predicted the occurrence of harmful blue-green algae using the machine learning and deep learning models and evaluated their accuracy. The water temperature and total nitrogen (T-N) were found to be high in common, and the occurrence prediction of CyanoHABs using artificial neural network (ANN) also predicted the actual values closely, confirming that it can be used for the reservoirs that require the prediction of harmful cyanobacteria for algal management in the future.

• Korean Journal of Microbiology
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• v.52 no.1
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• pp.40-48
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• 2016

This study mainly focused on isolation of marine algicidal bacteria associated with phytoplankton blooms and characterization of algicidal activity against harmful algae. Harmful algal blooms (HABs) found naturally in surface waters have caused many environmental problems worldwide. In this study, forty bacterial strains that have capability of inhibiting harmful algal growth were isolated from Masan Bay, Jinhae Bay, Dol Island, Jangmok Bay, and the Tongyeong Sea, Republic of Korea. The bacteria were screened furthermore for the characteristics on algicidal activities against Cochlodinium polykrikoides, Chattonella marina, Skeletonema costatum, Heterosigma akashiwo, Heterocapsa triquetra, Prorocentrum minimum, and Scrippsiella trochoidea. As a result, the algicidal bacteria that were screened from double over layer agar and microscopic counts tests belonged to genera Pseudomonas, Vibrio, Bacillus, Pseudoalteromonas, Ruegeria, Joostella, Marinomonas, Stakelama, Porphyrobacter, and Albirhodobacter. One of the most important HAB species is Co. polykrikoides and the strongest algicidal activity against the dinoflagellate was 94.00% after 6 h treatment with 10% bacterial culture filtrate. In this study, Marinomonas sp. M Jin 1-8, Stakelama sp. ZB Yeonmyeong 1-11 & 1-13, Porphyrobacter sp. M Yeonmyeong 2-22, and Albirhodobacter sp. 6-R Jin 6-1 were found to be as new genera of bacteria having anti-algal activity. These results suggest that these bacteria might play an important role in controlling phytoplankton blooms.