• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.346-352
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• 2016

어업에서는 분류와 가공작업에 많은 작업자가 필요할 뿐만아니라 실제 현장의 작업들이 대부분 수작업으로 진행되고 있다. 이러한 이유로 작업량과 안정성의 향상을 위해 작업장에서는 자동화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지느러미 절단 자동화 시스템을 위해서 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기반 지느러미 절단선 검출 기법을 제안한다. 지느러미 절단선 검출을 위해 먼저 하이패스필터(high pass filter)를 이용하여 윤곽선을 검출한 뒤 잡음필터의 파라미터와 임계값을 조절하여 몸통과 지느러미의 경계를 검출한다. 그리고 RANSAC을 이용해 최적의 지느러미 절단선을 검출한다. 제안한 기법으로 가자미 50여 마리의 샘플에 대해서 실험한 결과 약 90%의 절단선 검출 정확도를 보였다.

• 한국어병학회지
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• 제37권1호
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• pp.9-15
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• 2024

An enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) with two Novirhabdovirus antigens (viral hemorrhagic septicemia virus, VHSV and infectious hematopoietic necrosis virus, IHNV) was used to detect specific antibodies against VHSV from olive flounder (Paralichthys olivaceus) sera. In ELISA plates with VHSV culture supernatants (VHSV-Ag plate), optical density (OD) values for sera from olive flounder with VHS history (VHS sera) ranged from 0.64±0.36, and those of sera from fish without VHS history (non-VHS sera) ranged from 0.26±0.26. In IHNV-Ag plate, the OD values (0.43±0.28) for VHS sera were quite low compared to those in VHSV-Ag plates, while the OD values for non-VHS sera were almost similar. When the OD values for each serum were calculated by subtracting the OD values in the IHNV-Ag plate from those in the VHSV-Ag plate, the corrected OD values were significantly different between VHS sera and non-VHS sera. The results were completely in line with fish histories of VHS epizootics. It was considered that the corrected OD values may represent the true values recognized by VHSV-specific antibodies.

• 한국어병학회지
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• 제22권1호
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• pp.75-83
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• 2009

우리나라 연안에서 채포되는 자연산 어류를 대상으로 주요 어류 병원체의 검출 유무를 조사하기 위해 2008년 2월부터 10월까지 질병 조사를 실시하였다. 포항, 거제, 여수 및 제주 지역의 정치망, 양망에 채포된 어류 및 공동어시장에서 판매되는 어류를 구매하여 총 401마리를 실험에 사용하였다. 전체 조사 시료 중 152마리에서 17종의 병원체가 분리되었다. 기생충, 세균 및 바이러스의 검출률은 각각 21.4%, 17.0% 및 2.7%로 나타났다. 분리된 기생충류는 Scutica, Trichodina, Cryptocaryon, Dactylogyrus, Microcotyle, Benedenia, Bivagina, Heteraxin, Caligus, Epistylis 및 nematode 이며, 세균류로는 Vibrio, Streptococcus, Photobacterium, Psuedomonas가 우점적으로 분리되었고 바이러스는 조사대상인 6종중에서 red sea bream iridovirus (RSIV) 및 lymphocystis disease virus(LDV)가 검출되었다. 과(科)별로 검사시료가 30개체 이상인 어류 중에서 양볼락과, 쥐치과, 가자미과, 도미과 및 전갱이과의 검출률이 59.2%, 48.4%, 34.2%, 30.6% 및 18.2%로 나타났다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제26권8호
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• pp.1457-1463
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• 2016

Vibrio anguillarum, a devastating pathogen causing vibriosis among marine fish, is prevailing in worldwide fishery industries and accounts for grievous economic losses. Therefore, a rapid on-site detection and diagnostic technique for this pathogen is in urgent need. In this study, two mouse monoclonal antibodies (MAbs) against V. anguillarum, 6B3-C5 and 8G3-B5, were generated by using hybridoma technology and their isotypes were characterized. MAb 6B3-C5 was chosen as the detector antibody and conjugated with quantum dots. Based on MAb 6B3-C5 labeled with quantum dots, a modified dot blot assay was developed for the on-site determination of V. anguillarum. It was found that the method had no cross-reactivity with other than V. anguillarum bacteria. The detection limit (LOD) for V. anguillarum was 1 × 10³ CFU/ml in cultured bacterial suspension samples, which was a 100-fold higher sensitivity than the reported colloidal gold immunochromatographic test strip. When V. anguillarum was mixed with turbot tissue homogenates, the LOD was 1 × 10³ CFU/ml, suggesting that tissue homogenates did not influence the detection capabilities. Preenrichment with the tissue homogenates for 12 h could raise the LOD up to 1 × 10² CFU/ml, confirming the reliability of the method.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.73-82
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• 2023

현재 수산업 종사자의 78%를 차지하고 있는 인력 고령화에 따른 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 객체 검출 및 추적 알고리즘을 주요 내용으로 하는 스마트 양식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술들은 어류의 크기 분석, 행동 패턴 예측 등의 작업이 가능하여 실시간 모니터링 및 자동화 시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 양식 시설 외부에 설치된 카메라로부터 수집된 영상 데이터를 기반으로 어류 검출 및 추적 알고리즘을 활용하였다. 수중 조건, 암모니아, pH 농도에 따른 카메라 부식 문제로 인한 높은 유지보수 비용 문제를 극복하는 것을 목표로 하였다. 어류 객체 검출을 위해 YOLOv7 모델을 활용한 실시간 모니터링 시스템의 성능을 분석하였고, 어류의 움직임을 추적하기 위해 SORT 알고리즘을 활용하였다. YOLOv7 훈련 결과 PR Curve 기반의 Recall과 Precision 값의 상충 관계를 밝혀내 조명에 의한 물줄기와 그림자의 오검출을 최소화하였음을 알 수 있다. 어류 추적을 위해 우리는 재식별화를 통해 효과적인 추적을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 스마트 양식 산업의 운영 효율성을 높이고 양식 시설의 어류 관리 개선을 용이하게 할 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.347-353
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• 2023

양식장에서 물고기의 성장을 측정하는 작업은 아직도 사람의 손이 많이 가는 방식을 사용한다. 이 방식은 많은 노동력이 필요하고, 물고기가 스트레스를 받아 폐사율에 악영향을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 물고기의 성장도를 자동화하기 위한 시스템 FGRS(Fish Growth Regression System)를 제안한다. FGRS는 두 개의 모듈로 구성된다. 첫째는 Yolo v8 기반의 물고기를 디텍팅하는 모듈이고, 둘째는 물고기 영상 데이터를 CNN 기반의 신경망 모델을 이용하여 물고기의 성장도를 예측하는 모듈로 구성된다. 시뮬레이션 결과 학습전에는 예측 오차가 평균 134.2일로 나왔지만 학습 이후 평균 오차가 39.8일 까지 감소했다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용해 생육일을 예측하여 물고기의 성장예측을 활용해 양식장에서의 자동화에 기여할 수 있고, 많은 노동력 감소와 비용 절감 효과를 가져 올 수 있을 것이라 기대한다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제4권2호
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• pp.190-195
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• 2007

목 적:산전진단에 있어 빠른 진단을 위해 그 유용성이 널리 알려져 있는 FISH 방법을 미배양 세포에 적용할 때, 그 민감도를 높이기 위해 본 연구소의 경험과 기준을 소개하고자 한다. 방 법:1999년 5월부터 2006년 6월까지 본연구소에서 다운증후군 고위험군, 에드워드 증후군 고위험군, 고령산모, 초음파 이상소견 등의 적응증을 주소로 시행한 7,893례의 양수검체를 대상으로 빠른 진단을 위해 8,613례의 미배양 양수세포에 FISH 검사를 시행하였다. 분석은 함춘유전연구소의 기준에 따랐으며, 기존의 세포유전학적 결과와 최종 비교하였다. 결 과:8613례의 FISH 검사 결과, 30개 이상의 세포관찰이 가능하고, 정상인 경우 정상세포의 비율이 75%, 비정상의 경우 비정상 세포의 비율이 70%에 해당하는 8,502례의 결과를 얻었으며, 세포유전학적 결과와도 일치하였다. 결 론:산전진단 시 빠른 진단을 위한 FISH검사는 매우 유용하며, 정확한 분석을 위해 그 기준을 마련하는 것은 매우 중요하다 하겠다. 그러나 비용과 인력이 많이 소요되는 한계점을 가지고 있다.

• 한국어병학회지
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• 제13권1호
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• pp.53-59
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• 2000

우리나라 연안의 9곳의 지역에 위치한 넙치종묘생산장의 성숙 친어 및 친어용 자연채집어를 대상으로 각각의 생식소를 채집하여 체내 MABV 감염상황을 PCR법을 이용하여 검색한 결과 검사어의 34%가 MABV 감염 양성반응을 나타내었다. PCR 반응양성 어류의 샘플로부터 CHSE-214 세포주를 이용한 바이러스의 배양을 행한 결과, 친어 체내 생식소에 있어 바이러스 감염가가 $10^{2.30}$에서 $10^{4.30}$ $TCID_{50}$/g(ml)의 titer를 보여, 정상적인 친어로 보이는 개체내의 바이러스 잠복감염이 인정되었다. 각각의 다른 어체로부티 분리되어진 바이러스는 중화반응에 따른 검토결과 동일종의 MABV임을 확인할 수 있었다. 종묘생산용으로 관리중인 넙치 친어로 부터 MABV의 잠복감염 확인으로 친어를 매개로한 감염의 가능성이 확인되어졌다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.97-103
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• 2008

이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.62-68
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• 2022

수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.