본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 발생시기와 생물학적, 해양학적인 인자를 통해 적조의 발생 가능한 시-공간적인 분포를 분석하는 적조정보시스템의 개발이다. 적조의 발생은 1994년까지 남해안에서 산발적으로 일어났다. 그러나 1995년 이후로 남해안과 동해안 전 해역에 걸쳐서 빈번히 광역적인 범위로 적조가 발생하고 있다. 따라서 적조 연구 분야도 최근 중요한 변화가 이루어졌다. 적조 모니터링을 위한 원격탐사, GIS, 퍼지 모델 시스템 등과 같은 다양한 기술 분야가 수행되었다. 본 연구에서는 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 해양환경 요소 등을 하나의 지리정보시스템 기반에 의한 적조정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하였다.
The aim of our study understands the influence of meteorological factors relating to the formation of the red tide, and monitors the red tide by satellite remote sensing. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, it was possible to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the realtionships between red tide formation and meteorological factors, and also to realize the near real time monitoring for red tide by satellite remote sensing.
적조에 의한 양식어업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 현재 적조에 대한 대부분의 연구는 화학적 특성이나 생물학적 원인 규명에 초점이 맞춰 연구되고 있다. 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 연구는 단순히 적조발생 판별에 그치는 등 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 신경망과 SVM을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.
Physical and chemical environmental factors influencing on the outbreak of freshwater red tide by Peridinium bipes (dinoflagellate) in Soyang Reservoir were studied. Red tide occured in the site of inflowing of tributary streams annually, but the extent and severity of red tide varied from year to year. Several environmental factors such as water level, nutrient releasing from sediment, cyst resuspension, and concentrations of $Ca^{2+}$ and $Mg^{2+}$were studiedin relation to development, extent, and duration of red tide. In June of 1989 and 1991, the red tides of Peridinium bipes were very severe, and these red tides coincided with notable and rapid drawdown of lake water in late spring. Nutrient releasing and cyst resuspension by turbulence during drawdown were suggested as main causes of red tide. The quanity of nutrient releasing from sediment and hydrometeorological factors such as run-off and wind may determine the extent and duration of red tide.
기존 유해성 적조의 발생해역에 대한 공간결정 연구는 미비하였으며, 적조발생지와 소멸지에 대한 공간을 정확하게 판단하기 어려웠다. 따라서 좀 더 객관적이며, 과학적인 방법으로서 적조의 발생과 이동에 따른 시 공간적인 방법으로의 분석 필요성이 대두 되고 있다. 본 연구에서는 매년 발생되는 유해성 적조 발생지에 대한 공간을 파악하기위해 수치지형도를 이용한 GSIS기법을 적용 해안선을 추출하였으며, 수년간 발생된 적조발생 자료를 근거로 발생지의 공간위치를 결정하여 분석한 결과 연구지 중 여자만 일대에서는 적조의 발생이 거의 없었음을 알 수 있었고 남해 돌산도와 남해도 앵강만 해역일대에서 최고의 발생빈도를 나타냄을 알 수 있었다. 이를 근거로 매년 반복적으로 발생되는 해역에 대한 적조의 분포상황을 시공간적으로 판단하여 이동경로 해역의 예측과 피해의 사전예방이 가능하리라 판단된다.
To investigate the influence of water area calmness on the red tide development, runoff phenomena due to antecedent precipitation of red tide development day were analyzed. There were examined the water quality variation properties at about the same time of the red tide develop. The red tide was developed when the stage and discharge nearly had not changed. It was estimated that the stability of particle behavior in the mouth of river effected on the red tide develop. Also, the concentrations of $COD_{Mn}$ were increased about 241~629% when the red tide developed.
국내 유해 적조발생에 따른 어패류 양식장에 지속적인 피해가 증가함에 따라서 적조에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조생물을 판별하는 적조생물 이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 오픈소스 기반의 딥러닝을 이용하여 적조생물 이미지를 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안방법은 다양하게 표현되는 적조생물 이미지의 인식문제를 해결하기 위하여 텐서프로 프레임워크와 구굴 이미지 분류 모델을 이용하여 구현하였다.
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.
Various methods to detect the phytoplankton/red tide blooms in the oceanic waters have been developed and tested on satellite ocean color imagery since the last two and half decades, but accurate detection of blooms with these methods remains challenging in optically complex turbid waters, mainly because of the eventual interference of absorbing and scattering properties of dissolved organic and particulate inorganic matters with these methods. The present study introduces a new method called Red tide Index (Rl), providing indices which behave as a good measure of detecting red tide algal blooms in high scattering and absorbing waters of the Korean South Sea and Yellow Sea. The effectiveness of this method in identifying and locating red tides is compared with the standard Ocean Chlorophyll 4 (OC4) bio-optical algorithm applied to SeaWiFS ocean imagery, acquired during two bloom episodes on 27 March 2002 and 28 September 2003. The result revealed that OC4 bio-optical algorithm falsely identifies red tide blooms in areas abundance in colored dissolved organic and particulate inorganic matter constituents associated with coastal areas, estuaries and river mouths, whereas red tide index provides improved capability of detecting, predicting and monitoring of these blooms in both clear and turbid waters.
본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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