[논문]퍼지 추론을 이용한 적조 발생 예측

박선; 이성로

doi:10.3745/kipstb.2011.18b.5.291

초록
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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.

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Red tide is a temporary natural phenomenon to change sea color by harmful algal blooms, which finfish and shellfish die en masse. There have been many studies on red tide due to increasing of harmful algae damage of fisheries in Korea. Particularly, red tide damage can be minimized by means of predi...

Red tide is a temporary natural phenomenon to change sea color by harmful algal blooms, which finfish and shellfish die en masse. There have been many studies on red tide due to increasing of harmful algae damage of fisheries in Korea. Particularly, red tide damage can be minimized by means of prediction of red tide blooms. However, the most of red tide research in Korea has been focused only classification of red tide which it is not enough for predicting red tide blooms. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using fuzzy reasoning.

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문제 정의

본 논문은 국내 적조연구에서 취약한 분야인 적조발생 예측에 대하여 연구하였다. 본 논문에서 퍼지 추론과 적조발생 전 10일간의 수온/기온/강수량 정보를 이용하여서 미래에 발생할 적조를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안방법은 통영지역의 2002년부터 2007년 동안 발생한 coclodinium p.
본 논문에서는 국립수산과학원의 적조정보시스템[11]으로부터 가져온 통영지역의 9년간의 자료를 이용하여 제안방법의 성능을 학습 및 평가하였다. 평가 자료는 2008년부터 2010년 동안 발생한 cochlodinium p.
본 논문은 국내 적조연구에서 취약한 분야인 적조발생 예측에 대하여 연구하였다. 본 논문에서 퍼지 추론과 적조발생 전 10일간의 수온/기온/강수량 정보를 이용하여서 미래에 발생할 적조를 예측하는 방법을 제안하였다.
이러한 적조와 환경인자의 관계에 대한 연구를 기반으로 본 논문에서는 적조발생 10일전의 해양환경자료를 이용하여서 적조 발생을 예측할 수 있는 방법을 제안한다.

제안 방법

학습 자료는 2002년부터 2007년까지의 통영 지역에서 발생한 유해적조인 coclodinium p. 발생자료 및 관련 지역의 수온, 기온, 강수량을 이용하였다. <표 1>은 학습 자료에 대한 2005년도의 적조 생물밀도와 이와 관련된 적조가 발생하기 전의 10일간의 수온, 기온, 강수량 정보의 일부분이다.
본 논문에서 제안한 적조 발생 예측 과정은 그림1과 같이 전처리, 퍼지추론 단계로 구성된다. 제안방법은 통영지역에서 발생한 cochlodinium p.
본 논문에서는 σ=2, c=5를 사용해서 가우시안 곡선의 폭은 2로 곡선의 중심은 중앙에 위치하도록 초기 값을 설정하였다.
송 등은 사례기반 추론을 이용한 적조 예측 모니터링 시스템을 제안하였다. 이들 방법은 추론을 위한 사례베이스를 생성하고, kNN알고리즘을 이용하여 가장 유사성이 높은 적조 사례를 검색하였다[7]. 그러나 이들의 방법은 단순히 기존 적조발생 사례를 기반으로 입력 자료가 적조인지만을 분류하였다.
이들의 방법은 기존자료와 위성의 원격탐측 자료, 현장조사 등의 자료를 분석함으로써 기존 해류의 흐름과 이동경로를 기반으로 적조의 발생과 이동경로를 개략적으로 예측할 수 있었다[13]. 이들의 방법은 사람이 직접 자료를 분석하고 적조를 예측 하였다. 저자의 이전 연구에서는 신경망과 SVM을 이용하여서 적조 발생을 예측할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문에서 퍼지 추론과 적조발생 전 10일간의 수온/기온/강수량 정보를 이용하여서 미래에 발생할 적조를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안방법은 통영지역의 2002년부터 2007년 동안 발생한 coclodinium p. 적조 정보를 이용하여 학습하였으며, 2008년부터 2010년간의 정보를 이용하여서 평가하였다.
적조경보 및 주의보를 이용하였으며, 같은 년도의 해양수산연구정보포털[16]의 연 안정지관측정보로부터 수온정보를, 기상청[17] 관측 자료로부터 수집한 기온정보와 강수정보를 이용하였다. 평가방법은 평가 자료를 생성한 퍼지 규칙에 입력하여서 출력 값이0 이상이면 적조발생을 예측하고, 0 이하의 값을 출력하면 적조가 발생하지 않는 것을 예측하여서 평가 자료의 실제 발생결과와 비교하여서 정확률을 평가한다.

대상 데이터

제안방법은 통영지역의 2002년부터 2007년 동안 발생한 coclodinium p. 적조 정보를 이용하여 학습하였으며, 2008년부터 2010년간의 정보를 이용하여서 평가하였다. 평가결과 3년간 평균 예측 정확률이 86.
평가 자료는 2008년부터 2010년 동안 발생한 cochlodinium p. 적조경보 및 주의보를 이용하였으며, 같은 년도의 해양수산연구정보포털[16]의 연 안정지관측정보로부터 수온정보를, 기상청[17] 관측 자료로부터 수집한 기온정보와 강수정보를 이용하였다. 평가방법은 평가 자료를 생성한 퍼지 규칙에 입력하여서 출력 값이0 이상이면 적조발생을 예측하고, 0 이하의 값을 출력하면 적조가 발생하지 않는 것을 예측하여서 평가 자료의 실제 발생결과와 비교하여서 정확률을 평가한다.

이론/모형

본 논문에서는 세밀한 퍼지 멤버십을 표현하기 위해서 가우시안 함수(gaussian function)를 사용한다. 가우시안 멤버십 함수[15]는 다음 식(5)과 같이 계산할 수 있으며 계산된 멤버십은 (그림 2)와 같이 범종형 곡선을 나타낸다.
본 논문에서는 퍼지 규칙 생성을 위하여서 퍼지 추론에서 많이 사용하는 sugeno 퍼지 모델[19]을 이용한다. 다음 <표 3>은 sugeno 퍼지 모델을 이용하여 생성한 퍼지 규칙이다.
본 논문에서는 퍼지추론을 위해서 Chiu의 군집방법[18]을 이용한다. 이 방법은 식(4)을 이용하여서 군집의 잠재적인 중심을 추정하고, 추정된 군집 중심을 이용하여서 군집하는 방법이다.
퍼지추론을 위한 추론규칙은 IF-THEN 형식으로 기술된다.

성능/효과

저자의 이전 연구에서는 신경망과 SVM을 이용하여서 적조 발생을 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 적조 발생 예측을 위하여 역전파 신경망, 회귀 신경망, SVM을 각각 이용하여 비교하였으며 이중 SVM의 정확률이 가장 높음을 보였다[14].
(그림 3)에서 BPNN은 역전파 신경망이고, GRNN은 회귀 신경망, SVM는 SVM, FR은 제안방법이다. 제안방법인 FR이 BPNN에 비해서는 13%가 GRNN에 비해서는 10.4%, SVM에 비해서는 2.5%의 정확률이 더 높다. 퍼지추론을 이용한 방법이 좋은 성능을 나타내는 것은, 학습 자료에 안전적인 분류자(stable classifier)인 신경망이나 SVM에 비해서 유사한 특징으로 군집(clustering)후에 퍼지규칙을 이용하여 분류하는 퍼지추론 방법이 적조자료의 특성을 더잘 반영하여 분류하는 것으로 생각할 수 있다.
적조 정보를 이용하여 학습하였으며, 2008년부터 2010년간의 정보를 이용하여서 평가하였다. 평가결과 3년간 평균 예측 정확률이 86.7%로 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서 평가한 지역은 통영지역에 한정되어 있으나 앞으로는 국내 전 해역과 다양한 적조생물을 대상으로 실험을 진행할 예정이다.
에 대한 적조발생예측의 정확률 평가결과이다. 평가결과를 보면 2008년 23건에 대한 정확률은 78.3%, 2009년 4건에 대한 정확률은 100%, 2010년 11건에 대한 정확률은 81.8%로 단순히 10일 평균 수온과 기온 및 10일 총강수량만 가지고 높은 결과가 나오는 것을 알 수 있다. 여기에 정확한 염도를 추가 하면 더 높은 정확률이 나올 것으로 예상된다.

후속연구

적조는 발생 범위가 다양하고 발생해역으로부터 해류를 따라서 이동하기 때문에 직접 적조를 탐지하여 빠른 대처를 통한 피해를 최소화하기에는 한계가 있다[2]. 그러므로 이전의 해양환경을 이용하여 적조 발생 예측을 통한 적조 피해를 최소화 시킬 수 있도록 적조발생 예측방법에 대한 연구가 필요하다. 이 등[9][10]은 적조 생물에 따라 다르지만 규조류나 편모조규는 1일 1회 2분열을 하므로 10일 정도 지나면 적조를 인식할 수 있는 적조기준밀도(1,000cells/ml)에 도달하는 것을 보고, 적조발생 전 10일 동안의 해양환경조건이나 기상조건이 우리나라 적조발생의 해명에 중요하다고 보았다.
본 논문에서 평가한 지역은 통영지역에 한정되어 있으나 앞으로는 국내 전 해역과 다양한 적조생물을 대상으로 실험을 진행할 예정이다. 또한 예측 정확률을 더욱 높일 수 있는 방법에 대해서 연구할 예정이다.
7%로 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서 평가한 지역은 통영지역에 한정되어 있으나 앞으로는 국내 전 해역과 다양한 적조생물을 대상으로 실험을 진행할 예정이다. 또한 예측 정확률을 더욱 높일 수 있는 방법에 대해서 연구할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	적조란 어떤 현상인가?	적조(red tide)란 플랑크톤의 일시적인 대량 번식으로 바다물의 색깔이 적색이나 황색으로 변하여서 생태계를 파괴 시키는 현상이다. 국내에서는 90년대 이후부터 근해의 오염이 증가 하면서 양식장 등 수산업에 큰 피해를 주고 있다.
	우리나라에는 몇 종류의 적조 생물이 발견되었나요?	그러나 언제 적조의 피해가 다시 발생할 지는 아무도 예측할 수 없다. 국내에서는 60여 종의 적조 생물들이 발견되고 있다. 이중 어류 치사 종이 4종, 설사성 패독종 4종, 신경성 패독종 및 마비성 패독종이 각각 1종으로 수산업에 피해를 미치는 유해적조가 총 9종이 있다.
	적조로 가장 큰 피해를 입었던 금액은 얼마인가?	국내에서는 90년대 이후부터 근해의 오염이 증가 하면서 양식장 등 수산업에 큰 피해를 주고 있다. 특히 95년에는 764억 원의 역대 최대 피해액을 보이며 매년 국내 수산업에 피해를 미치고 있었으나 최근 3년간은 큰 피해를 보이지 않고 있다. 그러나 언제 적조의 피해가 다시 발생할 지는 아무도 예측할 수 없다.

참고문헌 (19)

국립수산과학원 적조정보 홈페이지 http://portal.nfrdi.re.kr/ redtide/index.jsp
김용민, 변영기, 허용, 유기윤, " MODIS Level 2 Data를 이용한 Cochlodinium Polykrikoides 적조 탐지", 대한토목학회논문지, pp.535-540, 2007.
정종철, "GIS를 이용한 적조의 시공간적 분포 분석", 한국GIS학 회지 제13권 제3호, pp.253-260, 2005.

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정종철, "적조정보시스템의 GIS데이터베이스화 연구", 한국GIS 학회지 제12권 제3호, pp.36-38, 2004.
김진기, "GSIS를 이용한 적조발생지의 공간결정 연구", 한국지 형공간정보학회지, 제15권 제2호, pp.51-57, 2007.

원문보기 상세보기
B. C. Kim, H. W. Kang, Y. H. Kim, "Measurement of Algae Population for Red-Tide Prediction", SICE-ICASE Internation Joint Conference, pp.4684-4687, 2006.
송병호, 정민아, 이성로, "사례 기반 추론을 이용한 적조 예측 모니터링 시스템 구현 및 설계", 한국통신학회논문지, 제35권 제12호, pp.1819-1826, 2010.
김용민, 변영기, 허용, 유기윤, "MODIS Level 2 DATA를 이용한 Cochlodinium Polykrikoides 적조 탐지", 대한토목학회논문지, 제27권 제4D호, pp.535-540, 2007.
이문옥, 김평주, 문진한, "진해만의 해양환경이 적조발생에 미치 는 영향", 한국해양환경공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집, pp.177-183, 2006.
이문옥, 김평주, "진해만의 해양환경과 적조발생의 특징", 2006 대한토목학회 정기학술대회, pp.2173-2176, 2006.
국립수산과학원 적조정보시스템, "http://portal.nfrdi.re.kr/ redtide/index.jsp", 2011.
F. Fdez-Riverola, J. M. Corchado, "FSfRT: Forcasting System for Red Tides", Applied Intlligence 21, pp.251-264, 2004.

상세보기
김진기, 윤홍주, "원격탐측을 이용한 여수만일대의 유해적조발 생 예측기법", 한국GIS학회 춘계학술대회, pp.47-57, 2001.
박선, "신경망을 이용한 적조발생 예측", 제21회 통신정보 합동학술대회, pp.66, 2011.
오성권, "프로그래밍에 의한 컴퓨터지능(퍼지, 신경회로망 및 진화알고리즘을 중심으로)", 내한출판사, 2002.
해양수산연구정보포털, "http://portal.nfrdi.re.kr/page?idpr_index", 2011.
기상청, "http://www.kma.go.kr/index.jsp", 2011.
S. L. Chiu, "Fuzzy Model Identification based on Clustering Estimation", Journal of Intelligent and Fuzzy System, Vol. 2, pp.267-278, 1994.
M. Sugeno, "Industrial Applications of Fuzzy Control", Elsvier Science Publishers, 1985.

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