이 연구에서 북방대합의 정자 운동성 및 수정률과 부화율 향상을 위한 수정방법을 조사하였다. 북방대합 원정액의 정자 농도는 $2.02{\times}10^{10}/mL$였으며, 채정 직후에는 원정액이나 해수중의 정액에서 모두 $96.0\%$의 정자가 전진운동을 하였다. 절개법으로 얻어진 알과 정자는 각각 채란 4시간 이내에, 채정 1시간 이내에 수정하는 것이 효과적이었다. 인공수정을 위한 알 1개에 대한 정자수는 10$\~$100개에서 수정률과 부화율이 모두 높았으며, 수정 후 1시간 이내에 세란하는 것이 효과적이었다. 최적의 수정 및 발생을 위한 알의 수용밀도는 100$\~$200 개/mL였다.
최근 하천의 기능이 다양화되면서 물 사용 및 배분과 관련하여 각종 갈등이 첨예화 되면서 수리권에 대한 체계적인 정리가 필요하게 되었다. 특히, 각종 수리권의 적용 범위나 한계를 논하기 위해서는 근본적으로 하천의 자연유량과 인공유량에 대한 이해가 우선되어야 하는데 이는 수리권의 본질을 이해하는데 기본적인 사항이다. 하천의 수질개선은 오염원을 저감 또는 제거하는 것과 하천의 유량을 증가시키는 것이다. 특히, 수질개선(Water Quality Improvement)이라는 목표를 달성하기 위해 도입된 물이용부담금제도가 "수질개선사업의 범위가 어디까지인가?"라는 근본적 질문에 대한 명확한 정의가 이루어지지 않는 경우 향후 물이용부담금 제도의 효용성은 저하될 수 밖에 없다. 하천의 수질개선은 세가지 메커니즘에 의해 달성할 수 있는데, 첫번째 메커니즘은 하천의 수량이 일정할 때 하천에 유입되는 또는 유입된 오염물질을 저감시킴으로써 수질개선을 달성하는 것이다. 즉, 유입 오염물질을 제거, 저감하기 위한 하수처리시설의 설치, 운영, 습지 조성, 하천에 유입된 쓰레기나 오염물질의 제거 노력 등을 통한 수질개선이 이에 해당한다. 두번째 메커니즘은 오염원 저감측면이 아닌 하천의 유량을 풍부하게 함으로써 수질개선을 달성하는 것이다. 즉, 일반적으로 확보되는 하천의 유량보다 더 많은 유량을 하천에 흐르게 함으로써 하천 스스로의 자정능력을 키우고 오염물질의 농도를 희석함으로써 수질을 개선하는 방법이다. 해마다 발생하는 하천의 수질오염사고시 다목적댐이나 용수댐에서 희석수를 대량 방류함으로써 수질 사고를 해결하는 경우가 이에 해당한다. 또 하나의 메커니즘은 미래의 오염원이 되는 비점오염원(축산가구, 도로 산림 등)의 소산 노력 등을 통한 적극적인 수질개선이 이에 해당한다. 하천의 수질개선은 이 세가지 메커니즘이 병행하여 작용될 때 그 효과를 최적으로 달성할 수 있다. 향후 물 관리는 빗물 - 댐 하천 - 상수도 - 하수도 - 해수 등 물 순환의 전체 체계에서 이루어져야 하고 효율적인 물 관리를 위해서는 '수량 수질의 통합관리'가 불가피하다는 점에서 물이용부담금의 수량측면에 대한 이해는 물 관리의 효율성을 높이는 중요한 요소이다.
본 연구에서는 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일(918개)을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 로지스틱 회귀모형은 약 97%의 분류 정확도를 보였으며, 의사결정나무 모형은 약 86%의 분류 정확도를 보였다.
국제환경기구(GEF)의 해양환경 위해 지정 대상의 하나인 선박안정수 처리기술로써, 선박 안정수에 포함되어 타 지역으로부터 이동되는 유해성외래침입생물 처리방안을 제안하였다 alpha-AL$_2$O$_3$ 유전장벽층 전극에 의한 강 전리방전 기술을 적용하여 주위 산소와 물분자로부터 고농도 수산자유기(OH : hydroxyl radical) 및 활성입자( OH, $O_2$+, O (1D), HO$_2$)를 전리, 발생시켜서 이들을 해수에 신속히 용해 확산시켜 비교적 낮은 ∼20mg/L 정도의 수산기농도 하에서 유해성외래침입생물을 소멸 처리하는 환경 친화적 녹색 청정 처리기술이다. 제안된 기술은 대상물의 처리 후 부수적으로 발생할 수 있는 처리잔류물이 전혀 발생하지 않으며, 인공적 화학성분의 약제를 사용하지 않는 저렴한 처리방법으로 대ㆍ소형 원양선박의 안정수에 포함되어 있는 유해성외래침입생물의 타 지역 해양확산을 방지하고 안전하게 처리할 수 있는 자연치유적 신기술이다.
본 논문에서는 해양관측부이 보호 및 해상 관측 등을 위해 사용되고 있는 국내외 영상감시 시스템 및 기술 현황을 살펴보고, 차세대 해상용 통신 네트워크 및 인공위성을 통한 해양 공공시설의 안전감시 시스템이 가져야 할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴본다. 또한, 선박 인식 및 추적, 나아가 충돌 예측 등을 수행하여, 해상사고를 예방할 수 있는 해양관측부이용 감시시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 개발하는 시스템은 해양관측부이에 장착되어 저전력으로 동작하며, 해수에 강한 트레일 감시카메라를 개발하여 적용한다. 추가적으로 AIS정보를 활용한 충돌 예방 경고 모듈이 탑재되고, LTE-M 등과 같은 차세대 해상이동통신 및 위성망 M2M 네트워크를 응용한 통신 모듈을 기반으로 육상 알람 기능을 제공한다. 이를 통해 시스템의 신뢰성을 확보하고, 대형 선박과의 해상사고(선박추돌사고 및 기름유출 등)와 소형선박에 의한 시설물 훼손(Vandalism)의 발생 가능성을 인지할 수 있는 종합적인 데이터를 수집하여 사고의 예방 및 재난 상황 등을 예측함으로써 중요시설의 안전 및 해양환경 보호에 기여하고자 한다.
다양한 분야에서 위성 영상 자료를 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 Landsat 위성의 영상자료는 피복면적이 넓기 때문에 광범위한 지역의 변화 모니터링에 유용하다. 또한 어획량 및 바다 환경 보존이라는 측면에서 수온 분포를 파악하는 것은 중요하다. 이를 위하여 조사선박을 이용하여 직접 수온을 측정하고 있으나, 그것은 측정시간이 오래 걸리고 해류 영향을 시간적으로 고려하기 어렵고 획득 자료가 주변온도를 대표하는 점(point) 자료이기 때문에 전체적인 양상을 정확히 파악하기가 쉽지 않다는 단점이 있다. 뿐만 아니라 해안에 근접한 해수면에 대한 소규모적인 관측이 주로 이루어지므로 넓은 지역을 동시에 주기적으로 관측하기에는 시간, 인력, 비용이 많이 소요된다. 이러한 배경에서 수시로 적시에 넓은 지역에 대한 객관적인 정보를 동시에 수집할 수 있는 원격탐사 기술의 필요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 수온관측자료와 Landsat ETM+ 자료를 이용하여 제주도 주변 해역의 수온을 모니터링하고자 하였다. 따라서 서귀표, 표선, 제주, 조천, 성산 및 대정의 근해에서 조사한 수온자료와 Landsat ETM+ 밴드 6의 밝기값과의 관계식을 도출하였고 이를 기반으로 제주도 주변 해역의 수온을 효과적으로 모니터링 할 수 있었다.
해양의 일차생산 측정에 있어 인공위성자료의 활용은 연구선 등을 활용한 기존 조사방법이 갖고 있는 시 공간상의 제한을 많이 개선할 수 있다. 하지만, 황해와 같이 탁한 해역에서의 일차생산 추정은 해수의 광학특성에 의해 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 현재 수준에서 가용한 황해의 일차 생산 추정방법들을 비교 평가하였다. 즉, 네 가지의 엽록소-a 추정 알고리듬과 두 가지의 일차생산 추정 알고리듬을 사용하여 각기 다른 조합들이 일차생산 추정에 있어 어떤 차이를 보이는지 알아보았다. 여덟가지 조합에 의해 추정된 황해 중부의 일차생산력은 96.5 에서 $610.2\;gC\;m^{-2}\;yr^{-1}$의 범위값을 가졌다. 최근 한 중 일 연구자들에 의해 공동으로 개발 중인 새로운 엽록소 알고리듬은 탁한 해역에서 표준알고리듬이 잘 맞지 않는 문제를 일부 해결했으나 여전히 해결해야 할 문제를 남겼다. 실측 광합성 매개변수를 새로 적용한 일차생산 추정 알고리듬 또한 개선이 필요하다.
본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.
본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.
This study examined the characteristics of eel Anguilla japonica sperm using the CASA (computer-assisted sperm analysis) system and attempted to provide the composition for artificial seminal plasma by regulating of inorganic elements. Sperm samples were first divided into four groups based on motility and progressive motility: (A) 0-10%, (B) 10-40%, (C) 40-70%, and (D) 70-100%. For observing sperm velocity variations, VCL, which is curve motion velocity, showed the highest values in all groups. The directional factor, beat cross frequency, was lower in higher activity groups, showing an opposite correlation with sperm activity. The head sizes of spermatozoa in higher activity groups were significantly larger than those in lower activity groups. The Na+ and K+ ions were important in the inorganic composition of seminal plasma in this species. Furthermore, regulating the composition in artificial seminal plasma improved the formula compared to the existing element, exhibiting 120 mM Na and 30 mM K when the sperm was conserved for a long time and 120 mM NA and 40 mM K when the sperm was conserved for a short time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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