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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.475-482
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2011
In this research, we have attempted to estimate the water quality of fish farms in terms of parameters such as water temperature, dissolved oxygen, pH, and salinity by employing observational data obtained from a coastal ocean observatory of a national institution located close to the fish farm. We requested and received marine data comprising nine factors including water temperature from Korea Hydrographic and Oceanographic Administration. For verifying our results, we also established an experimental fish farm in which we directly placed the sensor module of an optical mode, YSI-6920V2, used for self-cleaning inside fish tanks and used the data measured and recorded by a environment monitoring system that was communicating serially with the sensor module. We investigated the differences in water temperature and salinity among three areas - Goheung Balpo, Yeosu Odongdo, and the experimental fish farm, Keumho. Water temperature did not exhibit significant differences but there was a difference in salinity (significance <5%). Further, multiple regression analysis was performed to estimate the water quality of the fish farm at Keumho based on the data of Goheung Balpo. The water temperature and dissolved-oxygen estimations had multiple regression linear relationships with coefficients of determination of 98% and 89%, respectively. However, in the case of the pH and salinity estimated using the oceanic environment with nine factors, the adjusted coefficient of determination was very low at less than 10%, and it was therefore difficult to predict the values. We plotted the predicted and measured values by employing the estimated regression equation and found them to fit very well; the values were close to the regression line. We have demonstrated that if statistical model equations that fit well are used, the expense of fish-farm sensor and system installations, maintenances, and repairs, which is a major issue with existing environmental information monitoring systems of marine farming areas, can be reduced, thereby making it easier for fish farmers to monitor aquaculture and mariculture environments.
Recently, aquaculture farm sites have been increased with demand of the expensive fish species and sea food like as seaweed, laver and oyster. Therefore coastal water quality have been deteriorated by organic contamination from marine aquaculture farm sites. For protecting of coastal environment, we need to control the location of aquaculture sites. The purpose of this study is to detect the laver aquaculture sites using multispectral remotely sensed data with autodetection algorithm. In order to detect the aquaculture sites, density slice and contour and vegetation index methods were applied with SPOT and IKONOS data of Shinan area. The marine aquaculture farm sites were extracted by density slice and contour methods with one band digital number(DN) carrying 65% accuracy. However, vegetation index algorithm carried out 75% accuracy using near-infra red and red bands. Extraction of the laver aquaculture site using remotely sensed data will provide the efficient digital map for coastal water management strategies and red tide GIS management system.
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 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.
육상 양식장 수질 모니터링 시스템의 데이터 신뢰도 향상 및 효율적 시스템 운영을 위하여 현재 시험 운영중인 육상 해수 양식장과 해양환경정보망(완도조위관측소)의 수질 데이터를 비교 분석한다. 또한 수질 모니터링 시스템의 데이터 오류를 제거하고, 측정 데이터의 신뢰도를 높이는 방법으로 데이터 유효성 검증, 데이터 범위 필터, 데이터 변위 검사를 적용하여 비교 분석한다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 양식장의 수질 환경 인자의 특성을 과학적으로 분석 요약하여 데이터에 의미를 부여하고자 하는 의도와 주기적 교체가 필요한 용존산소 센서에 대한 비용 절감 차원에서 용존 산소 예측을 위한 다중 회귀 모형식을 개발하는데 목적을 두었다. 고흥 거금도에 위치한 두 양식장의 2008.11월~2009.1월 동절기 데이터의 상관성 분석에서 수온은 용존산소와 pH에서는 음의 상관성을 나타냈고 pH는 염도와 용존산소에서 양의 상관성을 나타냈다. 2009년 금호수산 양식장의 수질인자에 대한 월별 통계량 값과 계절별 수질인자 간 차이를 표로 제시하였고 용존산소 예측을 위한 다중회귀 모형식을 개발하여 실제 관측치와 추정치와의 결과를 그래프로 제시하였다. 개발 된 다중 회귀식은 수온이 용존산소에 음의 영향을 주고 pH는 용존산소에 양의 영향을 준다. 또한 수온이 pH에 비해 용존산소 예측에 월등하게 큰 영향을 미치는 걸로 나타났다.
This study was conducted to evaluated the surface(10 variables) and bottom(10 variables) water quality, and sediment(3 variables) in the cage fish farm off Baegyado in Gamak Bay using a multivariate analysis from January 2013 to November 2014. Generally, the environmental data did not show a certain tendency by months during two years investigated. The pairwise simple correlation matrices among variables were also shown. The first four principal components of the surface water in 2013 explain 93% of the total sample variance; the first principal component($z_1$) showed the freshwater inflow and/or precipitation, $z_2$, $z_3$ and $z_4$ related to freshwater inflow and/or precipitation, organic matters and eutrophy, respectively; the first four principal components of the bottom water in 2013 explain 93% of the total sample variance; the $z_1$, $z_2$ and $z_4$ related to freshwater inflow and/or precipitation, and $z_3$ water temperature. In 2014, at the surface water the first three principal components explain 87%; the $z_1$, $z_2$ and $z_3$ related to water temperature, eutrophy and freshwater inflow and/or precipitation, respectively; at the bottom water the first three principal components explain 93%; $z_1$, $z_2$ and $z_3$ related to water temperature, freshwater inflow and/or precipitation and eutrophy. Half of the principal components related to freshwater inflow and/or precipitation.
어류를 고밀도 순환여과식으로 양식하는 담수양어장에서 암모니아를 제거하기 위하여 고정 생물막 질산화 반응으로 처리하는 잠수여상 장치를 사용할 때 최대의 양식밀도와 최적의 운전조건을 파악 할 목적으로 수리학적 부하율에 따른 암모니아 제거효율 실험을 실시한 결과는 다음과 같다. 유입수의 암모니아 농도가 약 10mg/l(9.43-13.66mg/l)일 때 암모니아 제거율은 각각의 수리학적 부하가 0.028, 0.037, 0.056 및 $0.111m^3/m^2\;\cdot\;day$로 증가함에 따라서 76.24, 62.88, 39.09 및 $9.20\%$로 감소하였다. 이상의 실험 자료를 어류사육조내 암모니아 농도의 물질수지식으로 적용시킨 결과, 어류 사육조의 암모니아 농도를 10mg/l이하로 유지시키고자 할 경우, 양식 가능한 최대 양식밀도는 암모니아 생성량을 기준으로 1.52mg/min이었으며 이 조건에서 잠수여상 반응조의 최적의 수리학적 부하율은 $0.047m^3/m^2\;\cdot\;day$로 운전되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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