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.
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.
This paper investigates the resistance performance of drag anchors used for aqua farms installed in southwestern offshore wind farms in Korea. These anchors have been employed for a long time without any quantitative evaluation. Experimental campaigns were performed at the target site and the results were used to validate the numerical model by changing the penetration depths in the uniformly distributed seabed (i.e., flat). Based on the validated model with good agreement with the experiments (ARE 1.8 %), the resistance of the anchor with different pullout angles was thoroughly examined. It is worth noting that the Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL) technique was applied to account for the large deformation of the anchor; Eulerian for the seabed and Lagrangian for the structure. The numerical results indicated that the pullout resistance is vulnerable to horizontal inclined force rather than vertical inclination, implying that the optimum performance is ideally expected to be 0-degree force applied.
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.
Mortality and gill lesions in snakehead, Channa argus (body length range, 20.3-22.2 cm) reared in a aqua-farm in Busan, Korea, were associated with a dense bloom of Apiosoma-like ciliate, Order Petrichida. The size of parasite was $48.83{\pm}7.75{\mu}m{\times}14.29{\pm}2.66{\mu}m$. Histological examination revealed that a severe edema and collapse of the gill tissue were observed in a number of samples of snakehead. The mechanism of gill damage was likely due to physical irritation by the parasite. It is believed that this is the first report of Apiosoma-like ciliate in cultured fish in Korea.
The Manila clam, Ruditapes philippinaMm (Pelecypoda: Veneridae) is present along the coasts of Korea, China and Japan. In particular, Recently, due to reclamation of tidal areas along the west coast, marine pollution, and reckless overharvesting of this clam, its standing stock has reduced for a decade. Therefore, it is necessary to manage the population of the clam with a proper fishing regime that will maintain an optimal population size in aqua farm. (omitted)
Microcotyle sebastis is a gill monogenean ectoparasite that causes serious problems in the mariculture of the Korean rockfish, Sebastes schlegelii. In this study, we isolated the parasite from fish farms along the coasts of Tongyeong, South Korea in 2016, and characterized its infection, morphology and molecular phylogeny. The prevalence of M. sebastis infection during the study period ranged from 46.7% to 96.7%, and the mean intensity was 2.3 to 31.4 ind./fish, indicating that the fish was constantly exposed to parasitic infections throughout the year. Morphological observations under light and scanning electron microscopes of the M. sebastis isolates in this study showed the typical characteristics of the anterior prohaptor and posterior opisthaptor of monogenean parasites. In phylogenetic trees reconstructed using the nuclear 28S ribosomal RNA gene and the mitochondrial cytochrome c oxidase I gene (cox1), they consistently clustered together with their congeneric species, and showed the closest phylogenetic relationships to M. caudata and M. kasago in the cox1 tree.
방글라데시의 양식어류 생산에서 가장 큰 문제점은 어병이며, 어병을 진단하는 위해서는 병변부의 조직병리학적 진단이 필수적이다. 방글라데시의 주요 잉어과에 속하는 몇몇 어류에 대해서는 조직병리학적 연구가 진행되었지만, 고유종(indigenous species)이면서 담수 소형어류인 어종에 대해서는 거의 연구가 이루어지지 않은 상태이다. 그러므로 본 연구는 보양식으로 경제적 가치가 높은 Thai koi (Anabas testudineus)에 대한 조직병리학적 특성을 규명하고자 하였다. 2006년 8월부터 2007년 2월까지 7개월간 방글라데시 미멘싱(Mymensingh)지역의 두 양어장에서 임상학적 그리고 조직병리학적 관찰을 통해 Thai koi(A. testudineus)의 건강상태를 조사하였다. 어류개체의 홍반, 출혈, 외상, 원생동물 피낭(cyst)과 같은 비정상적 증상에 대한 임상학적 진단을 월별로 조사하였다. 동절기양어장의 수질 요인 중에서 수온, 용존산소량과 같은 변수는 어류에게 적합하지 않은 것으로 나타났다. 임상학적으로는 12월부터 1월 사이에 병에 걸린 어류가 더 많았고, 8월과 9월 사이 그리고 2월에는 외형상으로는 거의 정상에 가까웠다. 12월과 1월에 피부탈락, 피부외상, 궤양과 꼬리지느러미의 손실과 같은 여러 가지의 임상학적 증상이 나타났다. 조직병리학적 측면에서 8월과 9월 기관의 구조는 정상으로 나타났다. 10월과 11월 사이에는 미미한 병적 증상들이 발견되었고, 12월과 1월에는 조직 괴사, 핵응축(pyknosis), 염증, 출혈, 이상비대(hypertrophy), 세포과형성(hyperplasia), 1 2차 새판(gill lamellae)의 손상과 같은 현저한 조직병리학적 변화가 발견되었다. 반면에 2월에는 어류의 병적증상이 점차적으로 감소하였다. 개개의 어류양식장을 고찰해 보았을 때, Relance Aqua Farm의 어류가 Sotota Mastshya Hatchery의 어류보다 더 감염률이 높았다. 본 연구 결과는, Thai koi의 월별 임상학적 조직병리학적 진단을 통해, 어병 발생 시기를 예측하고, 예방하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
원자력 발전소의 온배수로 인한 우렁쉥이, Halocynthia roretzi에 미치는 영향을 파악하기 위하여 1996년 1월부터 12월까지 온 배수 배출해역을 중심으로 시험양식장을 설치하여 성장을 검토하였다. 양식기간동안 수온은 8월에 정점 1의 표층에서 $27.9^{\circ}C$ 까지 상승하였으며, 염분농도는 모든 정점에서 $32.54\~34.59\%_{\circ}$를 나타냈다. 우렁쉥이의 성장은 정점 4에서 가장 좋았으며, 온배수의 영향을 받은 정점 1에서 가장 좋지 못하였다. 우렁쉥이의 체고 및 체중에 대한 일일 성장률은 대조구 (정점 4)에 비해 모든 정점에서 유의한 감소를 나타냈으며, 정점 1은 정점 2와 3에 비해서도 유의한 감소를 나타냈다. 우렁쉥이 양식장에 출현한 부착생물은 진주담치 (Mytilus edulis), 횐덩이멍게 (Dideninum moseleyi), 미더덕 (Styela clava)등이 있으며, 그 중 진주담치가 전체 출현 종의 $90\%$ 이상 차지하였다. 진주담치의 출현은 정점 1이 평균 143개체로 가장 많이 출현하였으며, 정점 4에서 평균 56개체로 가장 적게 출현하였다. 우렁쉥이의 체고, 체중의 일일 성장률과 진주담치의 출현수 사이에는 음의 상관관계를 나타내어 진주담치의 출현이 증가할수록 우렁쉥이의 성장이 감소하였다.
Agricultural soils near or around industrial complexes can contain a certain amount of heavy metals that readily enter the food chain and negatively affect human health. Therefore, we conducted the study to investigate the distribution of selected heavy metals, including arsenic (As), cadmium (Cd), chromium (Cr), nickel (Ni), lead (Pb), mercury (Hg), and zinc (Zn), in farm-land soils around fifteen industrial complexes in the southwestern provinces, Korea. The concentrations of heavy metals in the soil samples were determined by the pseudo-total aqua regia (3 HCl : $1HNO_3$) digestion procedure. The heavy metal concentrations in most soils examined did not exceed the levels of Soil Contamination Warning Standard (SCWS) for agricultural lands (Region 1) presented in Soil Environment Conservation Law (SECL) established by Ministry of Environment (MOE), Korea. However, only one sampling site showed higher As amount ($27.1mg\;kg^{-1}$) than the SCWS level of As ($25mg\;kg^{-1}$). Pollution index (PI) for heavy metals did not exceed 1.0. The PI values were significantly positively correlated (p < 0.01) with the heavy metal concentrations. In particular, the values of correlation coefficient between the Cd and Pb concentrations and the PI values were higher than those estimated from other combinations, and thus the amounts of Cd and Pb in the agricultural soils highly affected the PI values for the heavy metals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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