적조란 유해조류의 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 일시적인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 유해 적조류에 의한 국내 수산업 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조 발생 예측은 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 대부분의 연구는 단순히 적조 분류에 집중되어 있어서 적조발생 예측에는 미흡하다. 본 논문은 퍼지 추론을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.
적조란 유해조류의 일시적인 대 번식인 자연현상으로 어패류를 집단 폐사 시킨다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 적조발생 예측시 나이브베이스 분류자를 이용하면 좋은 예측결과를 얻을 수 있다. 그러나 나이브베이스를 이용한 결과는 단순한 발생 여부 만을 판별 할뿐 발생하는 적조가 어느 정도 증가 할지는 알 수 없다. 본 논문은 퍼지 추론과 나이브베이스 분류자를 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 적조 발생 예측의 정확률을 향상시키면서 적조생물 밀도의 증가율을 예측할 수 있다.
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.
적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 양식장의 어패류를 집단 폐사 시킬 뿐 아니라 연안환경 및 바다 생태계에 악영향을 미치는 자연 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.
적조는 유해 조류의 이상 대량번식으로 바닷물의 색이 적색이나 황색으로 변하며, 어패류를 대량으로 집단 폐사시키는 등 바다환경에 좋지 않은 영향을 미치는 전 세계적인 자연현상이다. 국내에서는 90년대 이후로 어패류 양식장에 지속적인 피해를 입히고 있다. 적조 생물에 대한연구는 수산업 피해가 증가함에 따라서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조를 판별하는 적조이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 특히 전 세계적으로 200여종의 적조 생물은 각기 다른 크기와 모양을 가지고 있기 때문에 이미지 인식을 위한 기준 특징을 추출하기 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 몇 종류의 적조 생물만을 이미지 인식에 이용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결 할 수 있도록 NMF(non-negative matrix factorization, 비음수 행렬분해)와 이미지의 회전각 보정을 이용한 새로운 적조 이미지 인식 향상방법을 제안한다.
적조에 관한 조사는 육안과 샘플링에 의한 현지조사에 의해 일반적으로 진행되고 있다. 이와 같은 기존의 조사와 분석방법은 적조의 발생과 소멸까지의 경로를 정확하게 예측하기 곤란하였다. 이에 좀더 객관적이고 과학적인 방법으로 적조의 발생과 그 이동경로 등 시·공간적인 환경인자를 분석해 볼 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조발생에 대한 피해를 최소화하기 위해 원격탐측기법을 적용하였다. 적조의 주요 원인이 되는 해수 온도의 변화, 조류의 변화 등을 자료와 탐측데이터를 활용하였으며, 육지로부터 유입되는 부하 물질 등의 적조원인 데이터를 해석함으로서 남해연안에 발생하는 적조의 현상을 사전에 예측하는 기법을 연구하였으며 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.
최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
여름철이 되면 매년 남해안에서 발생되고 있는 적조현상은 양식장을 운영하는 어민들에 막대한 피해를 주고 있으며 이를 방재하기 위한 노력이 다각도로 진행되고 있다. 특히 위성영상을 이용한 적조 모니터링은 발생해역 전반에 걸친 적조발생자료를 취득할 수 있어서 방재 계획수립에 중요한 정보를 제공하여 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 천리안 GOCI영상을 이용하여 하루 중 적조의 확산과 감소를 모니터링할 수 있는 결과를 제시하기 위하여 경상남도 남해안 지역을 선정하고 2013년(8월 12일), 2014년(9월 11일) GOCI영상자료를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 남해안 해역의 적조발생 패턴은 오전에 거제도 남부해역에서 출현하여 점점 더 확산되다가 오후 1시에 최대가 되고 그 후 서서히 감소되는 경향을 보여주었다. 또한 하루 중 적조의 중심 이동은 거제시 남부해역에서 적조가 시작하여 서쪽으로 이동하다가 정오를 기하여 다시 동쪽으로 이동하는 경향을 보여주었다. 향후 적조 생물의 특성과 해수유동, 태양 일조량, 그리고 해수온도 등 많은 요인에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단되지만, GOCI 영상을 이용한 적조이동 모니터링은 적조의 확산과 이동을 예측하여 방재하고 관리하는데 매우 중요한 정보가 될 것으로 생각된다.
물리적, 지형적 특성으로 구성되고 있는 만내수괴의 유출입 구조와 해수의 교환능력을 정량적으로 구하기 위해, 진해만과 그 부속 내만을 대상으로 하여 현지관측에 근거해서 다음과같은 결과를 얻었다. 1. 가덕수도 단면의 유출입 특성은 유출수괴의 유축은 1조석주기동안 남북으로 2회 왕복운동을 진행하며, 대체로 하층에 존재한다. 유입수괴의 유축은 남부와 북부에 양분되어 존재하는 경향이다. 전 시간에 걸쳐 반류현상으로 보이는 유출입 수괴가 동시에 존재한다. 2. 양 수도를 통한 해수유출입량의 비율은 가덕수도에서 대조기 약 86~90% 소조기 61~80%유출입된다. 따라서, 가덕수도를 통한 수괴의 유출입이 만의 해수교류.교환을 지배한다. 3. 하계만의 해수교환율은 양 수도에서 대조기 12~13%, 소조기 20%이상이나, 마산만 입구에서는 대조기 9%, 소조기 2%정도에 불과하다. 4. 하구역 특성으로 본 해수교환기구는, 가덕수도가 흐름은 깊이에 따라 방향이 변하고 약간 성층되나, 잘 혼합된 염분분포를 나타내어 salt flux는 주로 이류에 의존한다. 마산만은 sill의 해저지형가 만 입구에서 tidal trapping 현상으로, 고도의 성층된 상태를 보이고 있다.
The rapid industrialization and urbanization in Osaka Bay have produced many serious water pollution problems since the 1960s. A symbolic phenomenon is algae bloom (red tide), which occurred 53 times in 1976. The special law was enacted in 1973 and a number of administrative steps were taken, such as cutting COD loading, reductions in phosphorus (P) and restriction of land reclamation. As a result, the pollution of Osaka Bay has gradually been reduced, and the environment has been improved to some extent. In this study, to analyze the relations between water qualities as well as a social, economic activity by the coastal zone, the water quality data in Osaka Bay of 70 years past since 1921 were collected. Data such as population, livestock, fertilizer, industrial product etc. were also collected for estimating nutrients flowing into bay from land. It was found that the water quality was changed of a similar trend of estimated nutrients load, with delay of about four or five years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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