Kim, Young Chul;Yoo, Gwang Yeol;Wang, Xiaojie;Lee, Seunghyung;Shin, In Soo;Bai, Sungchul C.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제21권6호
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pp.868-872
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2008
This experiment was conducted to evaluate the long term effects of dehulled soybean meal (DHSM) as fish meal (FM) replacer in the diet for olive flounder, Paralichthys olivaceus, for 42 wk at a commercial fish farm. The four experimental diets were MP (moist pellet based on raw fish), $DHSM_0$ (fish meal based dry pellet), $DHSM_{30}$ (30% fish meal was replaced by DHSM) and COMD (commercial dry pellet). Fish were fed one of the four diets containing 50% crude protein and 16.7 kJ available energy/kg diet for 42 wk. Fish averaging $3.20{\pm}0.04g$ ($mean{\pm}SD$) were initially distributed to each tank as a group of 6,000 fish reared in a flow-through system. At the end of the experiment, average body weight of fish was $315{\pm}9.3g$ ($mean{\pm}SD$) ). Weight gain (WG) and feed efficiency (FE) of fish fed MP, DHSM0 and DHSM30 showed no significant difference among the diet treatments. However, WG and FE of fish fed MP were significantly higher than those of fish fed COMD (p<0.05). Specific growth rate (SGR), protein efficiency ratio (PER) and survival of fish fed all diets were not significantly different among the dietary treatments. Therefore, these results indicate that DHSM could replace up to 30% white fish meal with amino acid supplementation in olive flounder diets for long-term feeding practice at the commercial farm.
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.
인공종묘 생산 철갑상어 사육과정에 복부팽만을 특징으로 하는 질병이 발생하였다. 병어는 위와 소화관의 가스의 이상 축적에 의한 것으로 특히, 위의 분문부에서의 가스 축적이 현저하기 때문에 이상 유영을 하다가 폐사하게 된다. 병어의 위, 양어지의 배출수와 잔사에서는 원인체로 추정되는 Candida sp.가 검출되었다. 먹이와 함께 섭취된 Candida가 대사 과정 중에 발생하는 가스가 위에 축적됨으로서 위가팽창하게 되고, 일부는 식도와 부레로 이동한 것으로 생각된다.
최근 doctor fish(Gara rufa obtusa)를 이용한 Ichthyotherapy는 인간 피부질환의 대체 치료법으로 각광받고 있으며, 근래 doctor fish의 국내 증식 성공으로 인하여 이러한 추세는 증가되고 있다. 그러나 doctor fish의 질병과 생태에 대해서는 아직 연구가 미미한 실정이다. 본 보고는 국내에서 증식되던 doctor fish가 Citrobacter freundii에 감염되어 집단 폐사한 예로서, 병어에 대한 외부 및 내부 진단, 분리된 세균의 형태학적, 생화학적 동정을 통하여 C. freundii를 확정하였으며, 분리된 C. freundii에 대한 항생제 감수성 검사를 수행하였다. 또한 살아남은 병어에 대한 집단 치료를 시도하여 성공적인 치료 효과를 얻을 수 있었다.
육상수조를 이용한 해산어의 양식은 사육환경의 악화와 질병발생 등으로 인하여 생산성이 점차 저하되고 있으며, 배출수로 인해 양식장 주변연안의 환경문제점을 유발하고 있다. 따라서, 본 연구는 시스템 및 자동화 설계기술을 이용하여 유입수처리를 위한 스크린필터와 배출수 처리를 위한 드럼필터의 개발을 위한 기초단계로서 각각에 대한 개념 설계를 수행하고, 이를 바탕으로 한 실험용 모델의 제작가 운행을 수행하였다. 그 결과 현장용필터제작에 필요한 초기설계 및 상세설계에 대한 자료를 얻을 수 있었으며, PLC를 이용한 자동화는 장치의 효용성을 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
해상 어류가두리 양식장이 주변 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 2003년 8월에 경남 통영시 미륵도에 설치된 해상 어류가두리양식장에서 거리를 증가시키면서 퇴적물로 유입되는 입자물질의 침강 플럭스, 퇴적물 내 유기탄소의 수직분포, 퇴적물의 산소소모율, 저서동물의 군집을 분석하였다. 입자 유기물 침강 플럭스, 표층 퇴적물의 유기탄소 농도 및 퇴적물의 산소소모율은 가두리에서 멀어질수록 점차 감소하는 양상을 보여 가두리양식장에서 유출된 유기물이 주변으로 확산되는 것을 나타냈다. 저서동물 중 다모류인 Tharyx multifilis, Lumbrineris longifolia, Siganlbra tentaculata, Capitella capitata가 전체 군집에 88%를 차지하여 우점하였으며, 특히 오염지표종인 Capitella cupitata는 반경 5 m이내에서만 출현하였다. 퇴적물의 산소소모율 및 저서동물의 군집을 이용하여 추정한 유기물의 오염 영향권이 잘 일치하여 가두리양식장을 중심으로 반경 10 m내외에 유기물이 집중적으로 퇴적되고 있으며 최소한 50 m까지 영향을 주는 것으로 파악되었다. 가두리양식장에서 퇴적물로 유입되는 유기탄소 플럭스는 2.14 g C m$^{-2}$ day$^{-1}$으로 가두리양식장에서 50 m떨어진 지점에 비해 약 2배 정도 큰 수치였다. 또한 유입된 유기물 중 약 50%(1.07 g C m$^{-2}$ day$^{-1}$)가 상부층에서 분해되었다. 반면 50 m 저점에서는 유입된 유기탄소 중 30%(0.30 g C m$^{-2}$ day$^{-1}$)가 재순환되며 나머지 70%는 퇴적되는 것으로 나타났다.
Two types of diets, extruded pellet (EP) and raw-fish-based moist pellet (MP) were fed to compare growth, water quality and histology of olive flounder, Paralichthys olivaceus in Jeju fish farm. Two groups of 7000 fish per each tank (initial mean weight 51 g) were fed one of two diets for 7 months. At the end of the feeding trial, significant differences were found in weight gain and feed utilization. Dissolved oxygen (DO) level of the MP tank was decreased from 7.98 to 6.89 after feeding. There were no significant differences in hematocrit, hemoglobin, alanine aminotransferase and aspartate aminotransferase of fish fed the two diets. Whole body protein content of fish fed the EP was significantly higher than that of fish fed the MP. While the feeding rate by month indicated numerically decreased, fish fed the MP had higher feed intake than that of fish fed the EP. Histological examination of hepatopancreas, kidney, and anterior intestine of fish fed the EP did not show any negative effects compared to those of fish fed the MP. This study revealed that EP could substitute for MP in terms of growth performance, blood parameters, water quality and histology of olive flounder.
An embedded monitoring and control system which can be controlled and monitored with web, was implemented in this paper. The principal data which should be controlled are the present temperature and pH of a fish farm. The input signals are from temperature sensors and pH sensors. The input data are digital which are A/D converted every constant time, and the results are stored to the database. The converted data are displayed on a large electric signboard at the fish-farm. This system was designed that supervisors can control the system and watch the real situation of the fish-farm at remote places.
현재까지는 해양 어류의 생태와 양식과정 등을 연구하기 위해서 연구자가 직접 육안으로 실험환경을 관찰하였으며, 양어장의 영상, 온도와 같은 상태 등의 정보를 실험실 내에서만 모니터링 할 수 있었다. 기존의 이러한 방식은 과학적이고 체계적인 방법으로 어류의 생태를 관찰할 수 없고, 많은 연구 인력이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 리눅스를 운영체제로 사용한 임베디드 시스템을 이용하여 원격지의 실험환경 상태를 언제, 어디서든 인터넷을 통하여 실시간으로 전송 받아, 그 상태를 종합적으로 검사 및 분석할 수 있는 양어장 모니터링 시스템을 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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