• 한국해양학회지:바다
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• 제12권2호
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• pp.112-120
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• 2007

본 총설에서는 연어과 어류의 계군 분석을 위한 생물학적 표식으로서의 기생충의 유용성에 관하여 다루었다. 계군의 정의는 학자에 따라 다양하지만, 대부분은 본질적으로 서로 유사한 생물학적 특징을 가지며 타 계군과의 혼합 없이도 스스로 번식이 가능하여 일정한 규모를 유지할 수 있는 일련의 개체들의 모임을 계군으로 정의하고 있다. 이 계군을 관리하는 일은 지속적인 생산 및 소비를 위하여 매우 중요하며 특히 연어과 어류의 계군은 각국이 지속적인 자원 확보를 위하여 적극적으로 치어를 방류하고 있으며, 이는 각국의 자산으로 간주되므로 공해 상에서 계군을 구분하여야 한다. 계군을 구분하는 방법은 매우 다양하다. 인공 표식, 기생충과 같은 생물학적 표식, 이석 분석, 비늘 분석, 유전정보 분석 등의 방법이 있는데, 각각 장점과 단점이 있으며, 이 중에서 기생충과 같은 생물학적 표식은 별도의 비용이 들지 않는다는 장점이 있다. 기생충이 존재하는 수역을 감수성이 있는 어류가 통과할 때 이 기생충에 감염이 된다. 이후, 감염된 어류가 이동하여 기생충이 존재하지 않는 수역에서 포획될 경우, 이 개체가 기생충이 존재하는 지역을 통과하였음을 유추해 낼 수 있다. 따라서 이 개체는 기생충에 의해 자연히 표식되는 셈이 된다. 그러나 이 지역을 통과하지 않는 개체는 기생충에 의해 표식되지 않는다. 그러므로 이 생물학적 표식을 통해 각각의 계군을 구분할 수 있으며 이동 경로도 추적이 가능하다. 여기서는 연어과 어류 연구를 목적으로 기생충을 생물학적 표식으로 사용한 각종 예를 들었으며, 이 방법의 장점 및 단점 또한 서술하였다. 연어(Oncorhyunchus keta)는 국내에 소상하는 주된 연어과 어류이며, 북태평양 전역에 분포한다. 한국산 연어는 오호츠크해를 거쳐 북서태평양 및 베링해로 이동한 후 회유하는 것으로 생각된다. 그렇지만, 한국산 연어의 공해 상에서 분포 및 회유 경로에 대해서는 확실하게 알려지지 않은 부분이 많으며 한국산 연어 계군을 타 계군과 확실하게 구분할 수 있는 표식도 아직까지는 존재하지 않는다. 여기에서는 기생충에 관한 정보를 포함한 한국산 연어의 계군 분석에 대한 최근의 연구 결과에 관하여 마지막으로 언급하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권4호
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• pp.305-314
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• 2007

남해 진해만 서부해역에서 2003년 11월부터 2004년 8월까지 식물플랑크톤의 시 공간 분포특성 및 해양환경요인과의 상관성을 분석하였다. 대부분의 해양환경요인은 균일한 공간분포를 보였고, 식물플랑크톤 종조성은 돌말류와 와편모류가 주를 이루었으며 개체수는 연간 $16{\times}10^3\;cells\;l^{-1}{\sim}5,845{\times}10^3\;cells\;l^{-1}$(평균 $555{\times}10^3\;cells\;l^{-1})의 범위로 변화하였다. 식물플랑크톤의 대발생은 고현항 내측수역에서 하계에 발생하였다. 계절별 식물플랑크톤 현존량은 2월(동계)과 8월(하계)에 높고, 5월(춘계)과 11월(추계)에 낮았다. 연구기간동안 Skeletonema costatum, Akashiwo sanguinea, Pseudo-nitzschia pungens, Dactyliosolen sp., Leptocylindrus danicus, cryptomonads 등이 식물플랑크톤 우점종으로 출현하였다. 특히, S. costatum은 하계에 극우점하여 출현하였으며, A. sanguinea(추계와 춘계), Pseudo-nitzschia sp.(하계), Guinardia striata(춘계), 미동정 편모류(하계), cryptomonads(춘계) 등은 특정시기에 높은 우점률을 보였다. Chl a 농도는 연간 $0.6{\mu}g{\cdot}l^{-1}{\sim}16.7{\mu}g{\cdot}l^{-1}$(평균 $3.4{\mu}g{\cdot}l^{-1}$)로 나타났다. 정준대응분석 결과 진해만 서부해역은 크게 두 개의 수역(고현항 내측과 외측)으로 나눠지며, 높은 밀도의 식물플랑크톤 현존량과 Chl a 농도를 보인 고현항 내측의 경우 수온, 용존산소, 영양염류($SiO^2$, TN, TP and etc.) 등이 식물플랑크톤 군집에 영향을 미치는 해양환경 요인으로 나타났다. 고현항 내측수괴는 동계에 가조도와 칠천도 사이의 중앙 수역까지 확장되어 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.295-305
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• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.