거의 매년 우리나라 연안해역에서 푸른 바닷물이 갑자기 붉은색이나 황록색으로 변하는 적조 현상을 쉽게 관찰할 수 있다. 특히, 부영양화된 폐쇄성 및 반폐쇄성 내만 해역에서부터 해수유동이 원활한 외해역까지 광범위하게 매년 상습적으로 적조가 발생하여 어장환경과 수산생물에 막대한 피해를 일으키므로서 심각한사회ㆍ경제적인 문제를 야기시키고 있다(남해안 피조발생현황, 1995, 1996.; 한국연안의 적조발생 상황, 1997, 1998, 1999, 2000). (중략)
적조에 의한 양식어업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 현재 적조에 대한 대부분의 연구는 화학적 특성이나 생물학적 원인 규명에 초점이 맞춰 연구되고 있다. 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 연구는 단순히 적조발생 판별에 그치는 등 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 신경망과 SVM을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.
적조 현상에 대한 판별, 예측 분석을 위한 시스템은 현재 개발이 아주 미흡한 상태이고 현재의 적조원인에 대한 연구는 화학 및 생물학적 원인의 규명에 대해 그 초점이 맞추어져 있어 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 적조 현상에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 적조 사례 베이스를 구축하기 위하여 375 건의 데이터를 입력 받아 실험하였다. 학습 데이터로부터의 영향을 최소화하고 신뢰성을 확보하기 위해 10-Fold 교차검증을 수행한 결과 적조 사례에 대한 평균 정확도는 약 84.2%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 5인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 적조 모니터링 시스템을 구현하였다.
적조란 유해조류 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 자연현상이다. 적조의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조류를 분류하는 연구는 미흡한 실정이다. 적조류는 영상 객체를 일치 할 수 있는 기준 중심 특정이 없기 때문에 인식이 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 단순히 몇 종류의 적조류 만을 분류에 이용하고 있다. 본 논문은 주성분분석과 영상 객체의 원형율을 이용한 새로운 적조류 인식 방법을 제안한다.
본 종설은 우리나라에서 발생하고 있는 적조현상을 정리하여 적조의 정의, 명칭, 년도별 연구상황, 적조발생 원인 및 생물, 독성, 인명 및 수산물의 피해, 피해저감 및 방제기술에 대하여 소개하였다. 우리나라의 초기의 적조는 돌말류에 의해 발생되었으나, 해양오염이 심각한 1970년대 말부터 무독성 와편 모조류에 의해 그리고 1980년대 말에는 유독성 편모조류에 의해 발생되고 있다. 적조발생 규모는 초기에는 국지적이었으나 근래에는 광역화이기 때문에 수산업에 막대한 지장을 초래하고 있다. 따라서 적조에 따른 피해저감 및 방제대책의 연구가 절실히 요구된다.
1990년대 이후 적조현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조 영역을 검출하기가 어렵다. 또한 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었다. 이처럼 해색과 같이 영상에서 소수의 특징을 가지고 적조영역을 검출한다는 것은 false negative 오류를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고정밀 육상용 위성의 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)의 질감 정보 6가지를 이용해서 질감정보를 취득하고 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 불필요한 성분을 제거한 후 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 실험결과 2개의 주성분 변환 누적 영상의 고유값은 94.6%였으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 영상 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상들과 비교했을 때 가장 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 검출된 적조영역을 질감에 대한 통계적 특성을 이용하여 탁류가 많은 연안 및 적조현상이 없는 바다와 비교하여 정량적으로 구분하였다.
내만(inner bay)과 내해(inland sea)에 다량의 질소, 인이 유입하면 식물플랑크들의 증식(적조현상)과 빈산소 수괴 현상 등의 수질문제가 발생한다. 이 때문에 본 연구가 대상으로 하는 Kitan(기담) 해협을 포함하는 Seto(뇌호)내해(inland sea)에 있어서는 1973년 Seto내해 환경임시조치법이 제정된 이후 정부차원에서 수질오탁의 원인이 되는 COD, 인 등의 총량규제가 실시되어 왔다. (중략)
진해 행암만은 반폐쇄성 내만으로서 생활하수 및 산업폐수의 유입에 의한 부영양화가 매우 심화된 해역으로서 겨울철에도 빈번하게 적조현상이 일어나는 해역이다. 그러나 매년 봄철부터 가을철까지는 부영양화 및 적조발생에 관한 조사는 많이 행하여 왔으나 진해만 및 마산만을 연구하기 위해 한 두 정점에 국한하여 조사가 이루어졌을 뿐이다. 특히, Park (1975)의 연구 이후 행암만에 대한 상세한 연구는 전무한 실정이며, 해수중 용존중금속 및 표층퇴적물중의 중금속농도분포도 거의 밝혀지지 않는 실정으로서 겨울철 행암만 수질과 표층퇴적물 중의 환경특성을 파악할 목적으로 본 조사를 수행하였다. (중략)
적조에 대한 대책으로서 가장 많이 이용되는 황토법은 적조생물을 침전시키므로써 제거하지만, 황토의 침전에 의한 2차적인 오염의 가능성이 있다 (Na et al., 1996). 황산구리, 과산화수소와 Triosyn에 의한 적조 살조효과가 있지만 이러한 화학물질은 모든 생물에 대한 살조효과가 있으므로 현상에 사용하기는 힘들다. 생물학적 방제에는 바이러스, 박테리아의 방법이 강구되고 있지만, 산소고갈 등의 2차적인 부작용이 야기된다. (중략)
본 연구에서는 여름철이면 찾아오는 우리나라 연근해 양식장의 이상기후 현상인 이상고온과 적조현상으로 인한 피해를 예방하고자 사전 탐색을 위한 모니터링 기술을 제안한다. 이에 필요한 환경정보 수집요소로는 수온, 산소포화도, 조도에 관한 정보수집이 있으며, 이를 위한 센서모듈을 설계하고, 측정된 센서 정보를 수집 전송하기 위한 데이터 통신과 수집된 정보의 저장 및 분석을 위한 서버측의 데이터관리 기술이 필요하다. 이러한 일련의 과정 절차를 통한 해양 이상조류 모니터링 시스템을 제안하였으며, 사업화 가능성을 타진하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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