[논문]디지털 이미지 분석을 이용한 부유성 유공충 화석의 권각 방향과 종 분류 결정법

신상훈

디지털 이미지 분석을 이용한 부유성 유공충 화석의 권각 방향과 종 분류 결정법
A Method for Determining the Coiling Ratio and Classifying Species of Fossil Planktonic Foraminifera Using Digital Image Analysis 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.25 no.8, 2004년, pp.799 - 811

신상훈 (민족사관고등학교)

초록
AI-Helper

이 연구에서는 디지털 이미지 분석법을 활용하여 북동태평양 ODP Leg 204 시추 코아 시료에서 산출된 부유성 유공충 Neogloboquadrina pachyderma 권각의 감긴 방향을 컴퓨터 프로그래밍으로 결정하였다. 이것은 유공충 군집 이미지에서 N. pachyderma 개체를 자동 인식하게 한 것이며, N. pachyderma 권각 방향을 컴퓨터 프로그래밍으로 결정할 수 있도록 고안한 것이다. 이 알고리즘을 이용한 새로운 판독 방법을 사용한 결과 유공충 시료에 대한 정량 분석이 빠르게 수행될 수 있게 되었으며, 실제현미경을 통한 관찰 결과와 비교하였을 때 약 90% 만큼 높게 일치하였다. 이 수치는 컴퓨터를 이용한 디지털 이미지 분석이 미고생물학 분야에 성공적으로 적용될 수 있다는 점을 시사하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this one species of planktonic foraminifers, Neogloboquadrina pachyderma, which has been collected from the sediments cores in the northeast Pacific ODP sites, was computerized through using digitalized images. The foraminiferal communities were analyzed, and the coiling direction of the N. pachyderma was determined by using computer progamming technology. In this way by appling algorithm-based method of reading, the tasks of sorting and analyzing the foraminiferal indiniduals and communities can be performad and high speed on a very large amount of specimens collected. It is found that the study had 90% accordance with the result of stereoscopic observation. This result suggested that digital image analysis could be successfully adopted in the field of micropaleontology.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 유공충 분류의 효율성과 기후 변화의 중요한 단서가 되는 유공충 권각 방향 판단의 정확성을 높이기 위해서 디지털 영상처리 방법을 활용한 알고리즘으로 새로운 대체 방법을 제시하고자 한다.
따라서, 유공충에 대한 정량분석은 연구 결과의 객관성을 확보하기 위해 보다 중요한 작업이라고 할 수 있다. 이번 연구에서는 지금까지 고생물 학자들이 전통적인 방법으로 유공충을 분류해오던 것을 이미지를 활용한 컴퓨터 프로그래밍 작업으로 수행하여 군집 이미지에서 개체를 분석하고, N. pachyderma 권각 방향을 결정하는 새로운 방법을 시도한 것이다. 우선 디지털 이미지에 대한.
최근 김정무 외(1999, 2000)는 부유성 유공충과 안정 동위원소를 이용하여 고해양 및 고기후를 해석하였다. 이와 같이 부유성 유공충 군집 조성에 대한 연구는 앞으로의 기후 변화 모델 개발에 필요한 자료를 확보하려는 데 그 목적이 있다. 따라서 유공충 시료에 대한 신속한 정량분석은 연구 시간의 단축과 결과의 객관성이 확보되는 중요한 작업이라고 할 수 있다.

제안 방법

또 조리개 값은 8, 셔터 스피드는 1/250로 고정시켜 촬영하였다. 광원은 광섬유를 이용하여 두 방향에서 같은 세기의 빛이 조사되는 조명기를 사용하여 이미지를 촬영하였다. 또한, 그레이카드를 이용하여 정확한 색온도를 측정하였으며, 조명기 빛을 비춘 후 카메라의 preset whitebalance 기능을 이용하여 초기 설정값을 정하였다.
pachydemia와 다른 종의 개체가 몇 개 인지를 자동으로 인식하여 고전적인 방법으로 분류했을 때의 결과와 비교 분석하였다. 또한, N. pachyderma 권각 방향을 결정하는 알고리즘을 제시하고, 이를 통해서 얻은 그래프와 도표로 기후를 예측할 수 있는 시스템구축의 가능성을 제시하였다.
광원은 광섬유를 이용하여 두 방향에서 같은 세기의 빛이 조사되는 조명기를 사용하여 이미지를 촬영하였다. 또한, 그레이카드를 이용하여 정확한 색온도를 측정하였으며, 조명기 빛을 비춘 후 카메라의 preset whitebalance 기능을 이용하여 초기 설정값을 정하였다. 선명도 요소는 세밀한 부분의 표현력도 증가시킬 수 있으므로 카메라 설정에서는 +1의 sharpness만 주었다.
본 연구에서는 이미지 획득을 위하여 500만 화소의 Nikon E5400 보급형 디지털 카메라를 사용하여 -2의 contrast 값으로 유공충의 입(aperture)과 개체의 세밀함을 나타내도록 하였다. 또 조리개 값은 8, 셔터 스피드는 1/250로 고정시켜 촬영하였다.
위 지역에서 채취한 시추퇴적물을 퇴적 깊이에 따라 일정 간격으로 약 5~10g씩 1244C 코아 68개와 1251B 코아 53개, 총 121개의 시료를 채취하고 약 50℃의 전기 건조기에서 완전 건조시킨 후, 전자저울(OHAUS, model Scout, US A)을 이용하여 소수점 2 자리까지 무게를 재고 퇴적물의 특징을 기재하였다. 건조된 시료들은 구경 63 gm 체로 세척하여 퇴적물을 선별하였다.
이 연구에서는 컴퓨터 알고리즘을 통해서 자동으로 최적화된 사진을 인지하고, 군집 유공충 중에서 N. pachydemia와 다른 종의 개체가 몇 개 인지를 자동으로 인식하여 고전적인 방법으로 분류했을 때의 결과와 비교 분석하였다. 또한, N.
negative는 촬영된 이미지로 색반전을 시키면 흰색으로 보였던 부분은 검은색, 검은색으로 보였던 부분은 흰색으로 보이는데 이러한 변화도 판독에 도움이 된다(Gonzalez, 2002). 지금까지 언급한 후처리를 공통적으로 적용시키면 이미지 판독에 있어 최적화된 수치를 얻을 수 있으므로, 이 과정에서 표면 상태가 가장 양호한 이미지 표본을 확보하였다(Fig. 2).
우선 디지털 이미지에 대한.최적화 환경을 찾아내고 가장 판독이 용이한 이미지를 설정하였으며, 이에 따른 알고리즘을 제시하였다. 특히 이 알고리즘 수행으로 다양한 유공충이 섞여 있는 이미지에서 N.

대상 데이터

기재하였다. 건조된 시료들은 구경 63 gm 체로 세척하여 퇴적물을 선별하였다. 채취한 시료 중 무작위로 추출한 40 개를 자동 분류 시스템의 시료로 사용하였다(Table 1 & 2).
1; 한국해양연구원, 2003). 이번 연구에서는 부유성 유공충을 분류하고 권 각 방향을 분석하기 위하여 최근 발굴되고 있는 북동 태평양에 위치한 후안데푸카 판(Fuan de Fuca plate) 하이드레이트 해령 남부의 ODP Leg 204 시추지점에서 채취한 2개의 시추퇴적물 시료(1244C, 수심 약 900 m; 1251B, 약 1, 200 m)를 사용하였다.
건조된 시료들은 구경 63 gm 체로 세척하여 퇴적물을 선별하였다. 채취한 시료 중 무작위로 추출한 40 개를 자동 분류 시스템의 시료로 사용하였다(Table 1 & 2).

성능/효과

따라서 지금까지 유공충의 분류와 분석에 사용된 전자 주사 현미경이 한 번 촬영하는데 상당한 비용이 들었는데 비해, 새롭게 고안한 알고리즘을 사용할 경우 보급형 디지털 카메라 등과 같이 쉽게 구할 수 있는 기자재를 이용하여 저렴한 비용으로 연구를 수행할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 새로운 연구 방법으로 분류한 결과 전통적인 분류법인 실체현미경을 사용했을 경우와 비교하였을 때 90%의 높은 일치율을 나타냈다.
수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 새로운 연구 방법으로 분류한 결과 전통적인 분류법인 실체현미경을 사용했을 경우와 비교하였을 때 90%의 높은 일치율을 나타냈다. 이 수치는 디지털 이미지 분석을 이용한 알고리즘 개발이 미고생물학 분야에 있어서도 성공적으로 적용될 수 있다는 점을 시사하고 있다.
이 연구에 사용된 한랭성 유공중 종인 Neogloboquadrim pachyderma는 퇴적된 지역의 기후 변화에 민감하게 반응하여, 해수 온도가 낮아지면 오른쪽으로 감긴 N. pachyderma(s)의 존재 비율이 우세해지고, 해수 온도가 올라가면 왼쪽으로 감긴 N. pachydemta(d)의 존재 비율이 우세해진다. 기후 변화를 측정할 수 있는 유공충의 방은 뒷면을 기준으로 하기 때문에 오른쪽으로 감긴 것이 dextral, 왼쪽으로 감긴 것이 sinistral 이지만(유의규, 1970), 컴퓨터 자동인식 프로그램에서는 앞면을 기준으로 판단하므로 오른쪽으로 감긴 것을 sinistral, 왼쪽으로 감긴 것을 dextra로 정의하였다(Shin et al.
최적화 환경을 찾아내고 가장 판독이 용이한 이미지를 설정하였으며, 이에 따른 알고리즘을 제시하였다. 특히 이 알고리즘 수행으로 다양한 유공충이 섞여 있는 이미지에서 N. pachyderma 종을 선별해내고, 입이 있는 개체와 입이 없는 개체를 구분해내었으며, 그 모양이 아치형이면 Sinistral, 역아치형이며 Dextral로 구분해내어 해수 온도 변화 연구에 일조할 수 있었다.

후속연구

이 수치는 디지털 이미지 분석을 이용한 알고리즘 개발이 미고생물학 분야에 있어서도 성공적으로 적용될 수 있다는 점을 시사하고 있다. 아울러 정량분석으로 많은 시료를 분석해낸 결과는 기후 모델링 시스템 구축의 가능성을 제시하였으며, 나아가 이 시스템을 이용하여 과거 기후를 유공충 종의 비율 그래프로 재현하게 되면 현재 지구에서 관측되는 기상 이변현상이 단순한 이변인지 아니면 특별한 주기를 가지고 일어나는 현상인지에 대해서도 판단이 가능할 것으로 사료된다.
비록 몇 가지 d형 개체가 육안으로 보았을 때보다 좀 더 많이 얻어지는 경우는 있었지만, 유공충 이미지에서 개체가 앞면으로 나타나 있으나 서로 점착되어 있는 경우 컴퓨터 프로그램이 각각의 개체로 인식하지 못하여서 일어난 현상이라 생각한다. 앞으로 지속적인 연구를 통해 점착된 개체를 자동 분리하여 다른 개체로 인식할 수 있게 고안하게 되면, 좀 더 높은 일치율을 얻어낼 수 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (16)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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