• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제25권3호
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• pp.321-327
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• 2015

Nocardia salmonicida is one of the main pathogens of fish nocardiosis. The purpose of this study was to build a loop-mediated isothermal amplification (LAMP) method for the rapid and sensitive detection of N. salmonicida. A set of four primers were designed from the 16S-23S rRNA intergenic spacer region of N. salmonicida, and conditions for LAMP were optimized as incubating all the reagents for 60 min at 64℃. LAMP products were judged with agar gel electrophoresis as well as with the naked eye after the addition of SYBR Green I. Results showed the sensitivity of the LAMP assay was 1.68 × 10³ CFU/ml (16.8 CFU per reaction) and 10-fold higher than that of PCR. The LAMP method was also effectively applied to detect N. salmonicida in diseased fish samples, and it may potentially facilitate the surveillance and early diagnosis of fish nocardiosis.

• 수산해양기술연구
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• 제22권1호
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• pp.6-10
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• 1986

우리 나라 주변어장에서의 주요 어자원중 조기류가 수동어탑을 위한 대표적 어종으로 부각되었다. 음원수준을 150~180dB로 가정했을 때 선배열 형의 수동어탐기에 탐지될 수 있는 거리는 최저 3km에서 최대 20km 이상으로 추정되어 어탐거리의 획기적 증대가 기대된다. 뿐만 아니라 조기류가 내는 700~800Hz 사이의 tocal noise의 특성은 수동형 어탐기에 의한 어종식별 거리 및 정밀도를 보다 향상시킬 것임이 분명하다. 다만, 이 수동소나를 조기류외에 대형어군을 이루는 멸치, 칼치, 명태류, 쥐취류, 오징어 등에 적용 여부를 가늠하기에는 보다 많은 정량적 자료가 수집된 연후에 가능할 것으로 믿어진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.645-653
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• 2004

수중 어류의 행동이나 현상을 예측하여 시각화하기 위해서는 어류의 탐지와 어류반응행동의 파악이 우선 이루어져야 한다. 수중이라는 다변적인 환경요인이 현장 계측을 매우 어렵게 하거나 어류의 행동이 비선형적으로 복잡하고 혼돈스러우므로 기존의 단순한 그래픽처리는 실제 수중현상간의 차이를 극복하지 못해왔던 실정이다. 이에 본 논문에서는 매우 복잡 다양한 어류행동반응의 패턴에 대하여 기존의 연구에서 제안된 혼돈이론을 응용한 어류반응행동 모델을 이용하여 시각화 도구를 제안함으로써 수중의 어류이동현상을 예측하거나 평가, 또는 보다 더 정확히 분석하는 자료를 얻을 수 있게 구현하였다. 아울러, 어탐 디스플레이를 동시에 적용하여 사용자에게 반응에 따르는 어류의 탐지상황도 제공하였다. 제안된 시각화 도구를 평가하기 위하여 현장 계측된 어류의 이동 정보와 비교한 결과, 제안된 시각화 도구는 사실성 높은 어류 행동과 시각적인 이해도를 높일 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 수산해양기술연구
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• 제36권3호
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• pp.195-201
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• 2000

계량어군탐지기를 이용하여 저서어를 대상으로 에코적분을 행하는 경우, 적분범위의 하한을 결정하기 위해 설정하는 해저기준이나 해저오프셋은, 저서어 자원량추정의 중요한 요인 중의 하나이다. 해저부근의 어군에코의 해석으로부터 해저기준의 결정방법과 최적 오프셋에 관하여 고찰한 결과, 다음과 같은 결과를 보였다. 1) 적분층의 폭을 5m로 하여, 적분범위를 1샘플링씩 해저방향으로 이동하면서, 해저부근의 S$\sub$a5m/의 변화를 본 결과, 해저부근의 어군에코를 적분하기 위해서는, 적분범위의 하한을 가능한 해저까지 접근시켜야 한다. 2) 에코레벨의 역치로서 해저검출을 행한 경우, 역치가 클수록 해저 검출 불능횟수가 증가하고, 작을수록 해저 오검출 횟수가 늘어 났다. 3) 에코레벨의 최대변화점을 해저기준으로 한 해저검출법은, 그 정도가 매우 높았으며, 나아가 에코레벨의 변동에 대해 아주 안정한 해저기준 알고리 즘으로 적합하였다. 4) 이 해저검출 알고리즘에 의하면, 최적해저오프셋은 해저 기준으로부터 0.4ms이내였고, 이것은 펄스파형과 해저지형에 대한 음향빔에 의존한다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제16권4호
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• pp.273-277
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• 2013

Vibriosis caused by Vibrio anguillarum and edwardsiellosis caused by Edwardsiella tarda are septicemic diseases of many commercially important freshwater and marine fishes, and threaten the aquaculture industry in Korea. Early diagnosis and accurate identification of these two bacterial species could help to prevent these diseases and minimize the damage to cultured marine species. This study designed a duplex polymerase chain reaction (PCR) method for the simultaneous detection of two major fish pathogens: V. anguillarum and E. tarda. Each pair of oligonucleotide primers exclusively amplified the target groEL gene of the specific microorganism. Twenty-two Vibrio and ten non-Vibrio enteric species were used to check the specificity of the primers, which were found to be highly specific for the target species, even among closely related species. The detection limit was 400 pg for V. anguillarum and 4 ng for E. tarda when mixed purified DNA was used as the template. This assay showed high specificity and sensitivity in the simultaneous detection of V. anguillarum and E. tarda from artificially inoculated seawater and fish.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-24
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• 2023

In traditional fish farming way, the workers have to observe all of the pools every time and every day to feed at the right timing. This method causes tremendous stress on workers and wastes time. To solve this problem, we implemented an automatic detection system for feeding time using deep neural network. The detection system consists of two steps: classification of the presence or absence of feed and checking DO (Dissolved Oxygen) of the pool. For the classification, the pretrained ResNet18 model and transfer learning with custom dataset are used. DO is obtained from the DO sensor in the pool through HTTP in real time. For better accuracy, the next step, checking DO proceeds when the result of the classification is absence of feed several times in a row. DO is checked if it is higher than a DO reference value that is set by the workers. These actions are performed automatically in the UI programs developed with LabVIEW.

• 한국어병학회지
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• 제21권3호
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• pp.259-270
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• 2008

Disease surveillance was performed to monitor the prevalence of fish pathogens in wild marine fish caught in coastal offshore water in Korea. A total of 333 of fish samples were collected at set net or fish market at landing port in Pohang (East Sea), Taean (Western Sea), Goseong and Tongyeong (Southern Sea) and 21 species of pathogens causing clinical infections to farmed fish were investigated. The detection rates of fish pathogens from Mugili formes, Tetraodontiformes, Pleuroneciformes, Sorpaeniformes, erciformes and Clupeiformes were 90.9, 61.1, 47.6, 43.6, 37.2 and 11.8%, respectively. Comparing with prevalence of diseases seasonally, both the detection rates of bacteria and parasite were higher than those of virus in April but the detection rates of parasites were distinctively higher than those of bacteria in August with high water temperature. Virus were detected in fish samples caught in the Western and Southern Sea in April. The detected parasites were Trichodina, Ichthyophthirius, Dactylogyrus, Microcotyle, Bivagina, Caligus, Alella and Myxobolus. Among the bacterial pathogens, Vibrio, Streptococcus, Photobacterium, Psuedomonas were predominant. Viral nervous necrosis virus (VNNV) and flounder lymphocystis disease virus (FLDV) were detected from the 6 species of fish virus examined in this study.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제14권3호
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• pp.218-225
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• 2011

Dual frequency identification sonar (DIDSON) is an imaging sonar that has been used for numerous fisheries investigations in a diverse range of freshwater and marine environments. The main purpose of DIDSON is fish counting, fish sizing, and fish behavioral studies. DIDSON records video-quality data, so processing power for handling the vast amount of data with high speed is a priority. Therefore, a semiautomated analysis of DIDSON data for fish counting, sizing, and fish behavior in Echoview (fisheries acoustic data analysis software) was accomplished using testing data collected on the Rakaia River, New Zealand. Using this data, the methods and algorithms for background noise subtraction, image smoothing, target (fish) detection, and conversion to single targets were precisely illustrated. Verification by visualization identified the resulting targets. As a result, not only fish counts but also fish sizing information such as length, thickness, perimeter, compactness, and orientation were obtained. The alpha-beta fish tracking algorithm was employed to extract the speed, change in depth, and the distributed depth relating to fish behavior. Tail-beat pattern was depicted using the maximum intensity of all beams. This methodology can be used as a template and applied to data from BlueView two-dimensional imaging sonar.

• 한국어병학회지
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• 제25권3호
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• pp.257-262
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• 2012

본 연구에서는 어체내 IHNV 모니터링에 LAMP법의 사용이 가능 하는지를 검토하기 위해 IHNV를 무지개송어에 인위적으로 감염시킨 후 시간 경과에 따라 LAMP법과 어류세포를 사용한 분리배양법을 이용하여 IHNV 검사를 실시하였다. IHNV를 $10^{6.5}\;TCID_{50}$/fish, $10^{5.5}\;TCID_{50}$/fish, $10^{4.5}\;TCID_{50}$/fish로 복강 주사한 결과, 40%, 0%, 0%의 누적폐사율이 관찰되었다. 폐사어 및 IHNV 접종 후 16일과 28일째에 각 실험구에서 채집한 생존어 5마리를 대상으로 한 IHNV 검사 결과, 폐사어에서 IHNV가 100% (8/8 마리) 분리되었고 (감염가: $10^{4.3}-10^{6.8}\;TCID_{50}/ml$), RT-LAMP법에서도 100% 검출되었다. 16일째 생존한 개체를 대상으로 한 IHNV 검사 결과에서는 $10^{6.5}\;TCID_{50}$/fish, $10^{5.5}\;TCID_{50}$/fish, $10^{4.5}\;TCID_{50}$/fish의 IHNV로 접종한 실험구에서 각각 60% (3/5 마리, 감염가: $10^{2.8}-10^{5.05}\;TCID_{50}/ml$), 20% (1/5 마리, $10^{1.05}\;TCID_{50}/ml$), 60% (3/5 마리, $10^{1.05}-10^{4.8}\;TCID_{50}/ml$) 의 검출율을 보였으나 LAMP법에서는 20% (1/5 마리), 0% (0/5 마리), 20% (1/5 마리) 의 검출율을 나타내었다. 28일째 생존한 개체 및 대조구의 어류에서는 IHNV가 분리 검출되지 않았다. 이상의 연구결과로 LAMP법은 IHNV-생존어에서 바이러스를 모니터링 하는데 한계가 있으나 병어로부터 IHNV를 검출하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.147-156
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• 2024

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP_50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.