[논문]어류 추적 기법을 이용한 남해안 욕지도 해역에서 어류의 행동

최정화; 박준수; 박준성; 강명희

doi:10.3796/ksft.2017.53.2.132

어류 추적 기법을 이용한 남해안 욕지도 해역에서 어류의 행동
The behavioral properties of fish near Yokji Island in the South Sea of South Korea obtained using fish track technique 원문보기

한국어업기술학회지 = Journal of the Korean Society of Fisheries Technology, v.53 no.2, 2017년, pp.132 - 141

최정화 (국립수산과학원 수산자원연구센터) , 박준수 (경상대학교 해양경찰시스템학과) , 박준성 (경상대학교 해양경찰시스템학과) , 강명희 (경상대학교 해양경찰시스템학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study was to provide fundamental information on fish swimming behavioral properties. Acoustic data was collected at nighttime from the $10^{th}$ to $12^{th}$ March, 2016 near Yokji Island in the South Sea of South Korea, and was analyzed using the fish track technique. This technique is to identify groups of single targets, which shows a pattern of systematic movement. As a result, the differences of the behavioral properties such as depth, swimming speed, vertical direction, horizontal direction, tortuosity, and depth change among days were minor; however, statistical results (Welch analysis of variance) showed significant difference between days. Especially, the target strength (TS) of the $11^{th}$ were significantly different from the $10^{th}$ and $12^{th}$. It could be assumed that gizzard shad, which was the dominant species from the catch on the $11^{th}$ March, might have affected this difference. The correlation between TS and other properties was very week. The significant difference seemed even small differences of average values because of the large data volume.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 연구는 우리나라 남해안 욕지도 주변해역에서 과학어탐을 이용하여 수집한 음향데이터를 어류 추적 기법 (한 마리 어류가 이동하는 움직임을 추적하는 방법)으로 분석하여 어류 개체에 대한 유영 행동 특성, 특히 일별 어류 행동 차이를 파악하여, 이 조사해역에서 서식하는 어류의 기초적인 행동 정보를 제공하고자 하였다. 일별 어류 행동 특성을 보면 그 차이가 미소하지만, 분포 수심은 10, 11, 12일 순서로 깊으며, 유영 속도는 10일이 가장 빠르고 11일과 12일은 비슷하였다.
일반적으로 TS는 대상 생물 종, 유영 자세각 등의 요인으로 가장 크게 변동한다. 이 연구에서 3월 11일에서의 TS가 10일과 12일의 TS와 차이를 보이는 원인을 해양 환경 요인 중 용승류와 플랑크톤의 움직임과 관련 있는 조수 세기에 있는지를 살펴보았다. 통영 (34˚ 50´, 128˚ 26´)에서 3월 10~12일의 물때는 각각 9, 10, 11물 (한사리, 목사리, 어깨사리)이었고, 해수면의 높이는 2번의 만조와 간조에서 10일은 294, 287 cm와 -30, -27 cm, 11일은 289, 284 cm와 -28, -26 cm, 12일은 273, 271cm와 -14, -14 cm이었다 (Korea Hydrographic and Oceanographic Agency, 2016).
TS는 어류의 체장과 큰 상관성을 가지고, 체장이 클수록 TS가 높아지는 경향을 보인다. 이것을 바탕으로 어류의 TS와 행동 특성 관계를 파악하고자 하였다.

제안 방법

그리고 관심 범위(gate) 내에 있는 표적 후보자를 선택하는데, 이 게이트는 표적 후보가 다음 표적 후보와 어느 정도 가까운 범위 내에 존재하는지 결정하는 파라미터이다. 게이트 내의 표적 후보가 트랙 내 표적으로 할당하기 위하여 표적 후보의 alongship각, athwartship각, TS, 수심, 핑갭 (ping gap)의 값을 이용한다. 여기서, 이들 요소에 가중치를 줄 수 있는데, 예를 들어 표적 후보의 두 각을 각각 30%로, 수심을 40%로 사용할 경우 표적 후보를 할당할 때 두 각의 값을 각각 30%, 수심은 40% 비율로 표적의 할당을 결정한다.
이와 같이 어류의 유영 행동 특성은 다양한 수산 해양 연구 분야의 기초적인 자료로서 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 남해안 욕지도 주변해역에서 과학 어탐으로 수집된 데이터를 어류 추적 기법을 이용하여 어류 개체에 대한 유영행동 (분포수심, 유영 속도, 유영 각도 등)을 파악하고, 일별 어류 행동 차이를 분석하였다.
영국 템스강에서 2개의 송수파기를 표층과 3 m 수심의 해수 중에 설치하여, 표층 상층, 표층, 중층, 심층으로 나누어서 어류의 밀도를 조사하였다 (Kubecka and Duncan, 1998). 또한 브라질 세인트 프란시스코강의 Tres Marias 수력발전소 댐의 방수로에서 정선 조사를 수행하며, 에코 계수법과 에코 적분법을 합쳐서 어류 밀도 (계수)를 구하고, 자망의 결과와 주야간, 건기 및 우기, 수심에 따른 어류 밀도 차이를 조사하였다 (Loures and Pompeu, 2015). 체코의 Želivka와 Římov 저수지에서 과학어탐을 중층그물에 부착하여 주야간 차이, 유영 속도와 어류의 크기 등이 그물 도피 반응에 영향을 주는지 파악한 연구 결과도 보고되었다 (Sajdlová et al.
어획물은 양망 후에 어류 도감을 참고로 하여 어종을 구분하고 어체 측정판과 선박용 정밀 저울을 사용하여 각 어종별 개체어의 체장 (cm)과 체중 (g)을 측정하였다. 또한 어종별 개체수와 어획 중량을 측정하였다. 이번 조사는 저층 트롤 어구를 사용하였으나 조사 해역의 수심이 비교적 낮아 트롤 어획물 중 부어류 어종이 어획되었으며, 이 트롤 결과는 결과 및 고찰 부분에 설명하였다.
어류 개체들의 행동을 조사하기 위하여 조사선이 묘박한 야간 음향데이터를 사용하였는데, 야간에는 거의 대부분이 개체로 분포하였으며 먼저 잡음을 소거하고 분석하였다. 음향데이터는 묘박 중인 선박에서 수집한 것으로 선박의 표류 속도를 배제할 필요가 있었다.
3 m, 평균 수심은 45 m이었다. 어획물은 양망 후에 어류 도감을 참고로 하여 어종을 구분하고 어체 측정판과 선박용 정밀 저울을 사용하여 각 어종별 개체어의 체장 (cm)과 체중 (g)을 측정하였다. 또한 어종별 개체수와 어획 중량을 측정하였다.
이 기법으로 추출된 어류 행동 특성은 comma-separated values (CSV)형식으로 추출하였다. 이 연구에서 이용한 어류 행동 특성은 TS, 어류의 분포 수심, 유영 속도, 수직 변화 각도, 수평 변화 각도, Tortuosity 및 수심 변화이며, 이들 특성의 상세한 설명은 Table 2에 기술하였다. 여기서 Tortuosity는 트랙 내에 인접하는 표적 사이의 거리의 총합에 첫번째 표적과 마지막 표적의 직선거리를 나누어 구한 값으로 어류 행동을 설명할 수 있는 파라미터이다.
핑의 횟수 (ping rate)는 2초에 한번으로 설정하였다. 주파수 18, 38, 70, 120, 200 kHz를 이용하여 수집한 자료 가운데 이 중 어류의 탐지 능력이 좋은 주파수 38 kHz의 음향자료를 분석하였다. 이 주파수의 명목상 빔 각도는 7˚ 이지만, 교정시 획득한 결과를 보면 athwartship angle과 alongship angle은 각각 7.
이 분산분석은 집단의 비교와 차이, 관계성 등의 규명이 필요할 경우 유용하게 사용하고 있으며, 수산과학에도 자주 이용되고 있다. 지중해의 아드리아와 카탈로니아해에서 멀티빔소나 (Seabat 6012, 455 kHz)와 과학어탐 (Biosonics, 38 kHz)의 데이터를 처리하여, 다원배치 분산분석을 통하여 표층 어군 다양한 크기에 환경적인 변수의 기여를 평가하였다(Soria et al., 2003). 우리나라 남해안에 서식하고 있는 멸치종을 대상으로 주파수차법을 이용하여 종 식별 결과를 통계적으로 검정한 연구도 있다 (Kang et al.
, 2011). 캐나다의 boreal 저수지에서 2011과 2012년의 여름과 겨울에 어류의 밀도를 조사하였으며, 어류의 체장을 5그룹으로 나누어서 계수하였다 (Pollom and Rose, 2015). 영국 템스강에서 2개의 송수파기를 표층과 3 m 수심의 해수 중에 설치하여, 표층 상층, 표층, 중층, 심층으로 나누어서 어류의 밀도를 조사하였다 (Kubecka and Duncan, 1998).
이 연구에서도 이 방법을 이용하여 선박의 표류 속도는 야간 음향데이터에 수록되어 있는 GPS데이터를 일별로 추출하여 각각의 평균값을 구하였다. 탐지된 트랙에서 추출되는 어류의 유영 속도는 선박의 표류 속도를 포함하고 있으므로 트랙에서 구한 유영 속도에 선박의 표류 속도를 배제하여 어류의 순수 유영 속도 (이하, 유영 속도)를 구하여 사용하였다. 어류가 개체간에 분리될 수 있도록 개별적으로 분포할 경우 어류 추적 기법 (fish track technique)을 이용하여 어류의 행동 특성을 파악할 수 있다.
트롤 조사는 야간에 묘박 조사로 음향자료가 수집된 부근에서 주간에 에코그램에 어류의 에코가 탐지된 해역에서 저층 트롤 어구를 사용하여 21회 수행하였다. 트롤 정점을 정하지 않고 조업을 실시하였다. 트롤 조사 시, 평균 예망 선속은 3.
트롤 조사는 야간에 묘박 조사로 음향자료가 수집된 부근에서 주간에 에코그램에 어류의 에코가 탐지된 해역에서 저층 트롤 어구를 사용하여 21회 수행하였다. 트롤 정점을 정하지 않고 조업을 실시하였다.

대상 데이터

음향 조사는 2016년 3월 10일에서 13일까지 남해안 욕지도 부근에서 국립수산과학원 탐구 20호 (885 ton)의 선저에 부착된 과학어탐 EK60 split beam (18, 38, 70, 120, 200 kHz, Simrad, Norway)을 사용하여 수행하였다. 조사선의 조사 해역은 Fig.
음향 조사는 2016년 3월 10일에서 13일까지 남해안 욕지도 부근에서 국립수산과학원 탐구 20호 (885 ton)의 선저에 부착된 과학어탐 EK60 split beam (18, 38, 70, 120, 200 kHz, Simrad, Norway)을 사용하여 수행하였다. 조사선의 조사 해역은 Fig. 1과 같으며, 3월 10일은 갈도의 남동쪽에서 11일과 12일은 갈도의 남서쪽에서 묘박하였다. 조사를 수행하기에 앞서 표준 교정구 방법 (Foote et al.

데이터처리

어류 행동이 일별로 차이가 있는지 확인하기 위해서 Welch 분산분석 (Analysis of Variance, ANOVA)을 이용하였다. 또한 TS와 다른 어류 행동 특성 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 Kendall의 타우-b 방법을 이용하였다.
이 연구에서는 분산분석을 사용하여 일별 어류 행동 특성의 차이를 검정하였다. 이 분산분석은 집단의 비교와 차이, 관계성 등의 규명이 필요할 경우 유용하게 사용하고 있으며, 수산과학에도 자주 이용되고 있다.
중층 표영대 어종인 앨퉁이 (Maurolicus muelleri)와 샛비늘치과의 어류 (Benthosema glaciale)의 유영 행동을 연구할 때, 각 트랙에서의 유영속도에서 선박의 표류 속도의 평균값을 뺀, 순수 유영 속도 (net swimming speed)를 이용한 연구 사례가 있다 (Torgersen and Kaartvedt, 2001). 이 연구에서도 이 방법을 이용하여 선박의 표류 속도는 야간 음향데이터에 수록되어 있는 GPS데이터를 일별로 추출하여 각각의 평균값을 구하였다. 탐지된 트랙에서 추출되는 어류의 유영 속도는 선박의 표류 속도를 포함하고 있으므로 트랙에서 구한 유영 속도에 선박의 표류 속도를 배제하여 어류의 순수 유영 속도 (이하, 유영 속도)를 구하여 사용하였다.
따라서 모든 어류 행동 특성들이 일별 유의하게 차이가 난다고 할 수 있다 (Table 3). 일별 어류 유영 행동 차이를 파악하기 위하여 사후 검정을 실시하였다. 등분산성이 만족되지 않아 사후 검정법의 Tamhane와 Games-Howell을 사용하였다.

이론/모형

이 어류 추적 기법은 개별 표적 (single target)이 탐지된 후에 이용 가능하다. 개별 표적 탐지 및 어류 추적은 Echoview (ver. 7.1, Echoview Software, Australia)의 알고리즘을 이용하였다. 개별 표적 탐지법(single target detection algorithm)은 과학어탐 EK60 소프트웨어 (ER60)에서 사용하고 있는 탐지 알고리즘(Soule et al.
일별 어류 유영 행동 차이를 파악하기 위하여 사후 검정을 실시하였다. 등분산성이 만족되지 않아 사후 검정법의 Tamhane와 Games-Howell을 사용하였다. 사후 검정 결과는 수평 변화 각도에서 10일과 12일에는 유의한 차이는 없었고, Tortuosity도 10일과 12일에는 유의한 차이를 보이지 않았다.
어류 행동이 일별로 차이가 있는지 확인하기 위해서 Welch 분산분석 (Analysis of Variance, ANOVA)을 이용하였다. 또한 TS와 다른 어류 행동 특성 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 Kendall의 타우-b 방법을 이용하였다. TS는 어류의 체장과 큰 상관성을 가지고, 체장이 클수록 TS가 높아지는 경향을 보인다.
이 연구에서 사용한 어류 추적 기법의 파라미터는 Table 1에 나타내었다. 이 기법으로 추출된 어류 행동 특성은 comma-separated values (CSV)형식으로 추출하였다. 이 연구에서 이용한 어류 행동 특성은 TS, 어류의 분포 수심, 유영 속도, 수직 변화 각도, 수평 변화 각도, Tortuosity 및 수심 변화이며, 이들 특성의 상세한 설명은 Table 2에 기술하였다.
한편, 어류 추적 기법은 개별 표적의 그룹 (한 마리 어류, 즉 개체의 움직임)을 식별하고 그 움직임의 패턴을 추출하여 어류의 행동 연구 및 계수를 위한 목적으로 사용하고 있다. 이 추적 기법은 Blackman (Blackman, 1986)이 발표한 것을 근거로 개발한 알파 베타 어류 추적 알고리즘을 이용하였다. 이 어류 추적 알고리즘은 단위 시간에 대한 개별 표적의 이동량을 거리와 방향에 대하여 찾아 내는 것으로 초기값과 단위 시간 이후의 시간의 위치 (거리와 방향)를 신속하게 검색하여 그것이 동일한 개별 표적인지 확인하는 알고리즘이다.
조사를 수행하기에 앞서 표준 교정구 방법 (Foote et al., 1987)을 이용하여 과학어탐의 모든 주파수에 대하여 펄스폭 1,024 μs를 선택하여 교정을 실시하였다.

성능/효과

TS와 분포 수심은 양의 상관관계 (r = 0.101, n = 39447, p 0.05)를 나타냈고, TS와 수심 변화 (r = 0.008, n = 39447, p < 0.05) 그리고 TS와 Tortuosity (r = 0.079, n = 39447, p < 0.05)도 약한 양의 상관관계를 나타냈다.
TS와 수평 변화 각도는 약한 양의 상관관계 (r = 0.013, n = 39447, p 0.05), TS와 수직 변화 각도는 반대로 약한 음의 상관관계 (r = -0.013, n = 39447, p < 0.05)를 나타냈다.
TS와 어류 유영 행동 특성의 상관관계를 파악한 결과, TS와 유영속도는 매우 약한 양의 상관관계 (r = 0.092, n = 39447, p < 0.05)를 가졌다.
6%의 어획 비율로 가장 많이 어획된 것을 알 수 있었고, 3월 11일이 10일과 12일보다 어획 우점종이 다르며, 특히 부어류 전어가 이 결과에 영향을 끼친 것으로 생각할 수 있다. 반면, 분포 수심, 유영 속도, 수직 변화 각도, 수심 변화는 일별 모두 유의한 차이가 있었다.
이와 같이 국내외 연구에서 어류 유영 속도는 대상 어종, 해양환경, 상황 등에 따라 크게 다른 것을 알 수 있다. 본 연구에서 3일간의 평균 어류의 유영 속도는 33.3 cm/s이다. 이 연구에서 평균 TS는 -59.
6%의 어획 비율로 가장 많이 어획된 것을 알 수 있었고, 3월 11일이 10일과 12일보다 어획 우점종이 다르며, 특히 부어류 전어가 이 결과에 영향을 끼친 것으로 생각할 수 있다. 반면, 분포 수심, 유영 속도, 수직 변화 각도, 수심 변화는 일별 모두 유의한 차이가 있었다.
등분산성이 만족되지 않아 사후 검정법의 Tamhane와 Games-Howell을 사용하였다. 사후 검정 결과는 수평 변화 각도에서 10일과 12일에는 유의한 차이는 없었고, Tortuosity도 10일과 12일에는 유의한 차이를 보이지 않았다. TS도 앞의 두 특성과 동일하게 11일이 10일과 12일에 비해 유의한 차이를 보였지만, 10일과 12일은 유의한 차이를 보이지 않았다.
일별 어류 행동 특성을 보면 그 차이가 미소하지만, 분포 수심은 10, 11, 12일 순서로 깊으며, 유영 속도는 10일이 가장 빠르고 11일과 12일은 비슷하였다. 수직 변화 각도는 12, 11, 10일, 수평 변화 각도는 10, 12, 11일 순서로 높았으며, Tortuoisty는 10과 12일은 같고 그 다음이 11일, 수심 변화는 12, 11, 10일 순서로 높았다. 일별 어류 행동 특성에 대한 Welch 분산분석의 결과, 모든 어류 행동 특성들이 날짜 간에 유의하게 차이를 나타내었다.
유영 속도의 평균과 표준편차는 각각 0.4±0.2 m/s, 0.3±0.2 m/s, 0.3±0.2 m/s로 10일이 11일과 12일에 비하여 약간 더 빠른 것을 알 수 있으며, 또한 데이터의 중간 50%에 대한 범위는 각각 0.2~0.5 m/s, 0.2~0.4 m/s, 0.2~0.4 m/s의 범위에 있으며, 약 1 m/s 이상의 값도 관찰되었다.
3 cm/s이다. 이 연구에서 평균 TS는 -59.5 dB이고, 3일간의 트롤 어획 결과를 보면 전어가 우점종 중 하나인데, 전어는 Clupeidae과에 속하여 TS-체장식 (TS38 kHz = 20 log L-71.9, Foote, 1987)을 이용하여 이 평균 TS에 해당하는 체장을 구할 수 있다. 이 식으로 계산된 체장은 약 4.
8~21 cm/s가 된다. 이 연구의 평균 유영속도보다는 작지만, 현실적으로는 이 조사 해역에 서식하는 정확한 어종을 알 수 없는 점, 따라서 정확한 TS-체장식을 사용할 수 없으며, 여러 환경 요소에 의한 유영 속도가 바뀌는 점 등을 감안한다면 수용할 수 있는 유영 속도의 범위라고 생각한다.
또한 어종별 개체수와 어획 중량을 측정하였다. 이번 조사는 저층 트롤 어구를 사용하였으나 조사 해역의 수심이 비교적 낮아 트롤 어획물 중 부어류 어종이 어획되었으며, 이 트롤 결과는 결과 및 고찰 부분에 설명하였다.
수직 변화 각도는 12, 11, 10일, 수평 변화 각도는 10, 12, 11일 순서로 높았으며, Tortuoisty는 10과 12일은 같고 그 다음이 11일, 수심 변화는 12, 11, 10일 순서로 높았다. 일별 어류 행동 특성에 대한 Welch 분산분석의 결과, 모든 어류 행동 특성들이 날짜 간에 유의하게 차이를 나타내었다. 사후 검정 결과는 TS는 11일이 10일과 12일에 비해 유의한 차이를 보였지만 10일과 12일은 유의한 차이를 보이지 않았다.

후속연구

통계분석을 이용하여 이와 같은 다각적으로 수집한 데이터간의 상호관계를 조사할 수 있으며, 또한 어느 환경 요인이 해양 생물의 군집 형상 혹은 밀도에 더 큰 영향을 끼치는 지 등을 파악할 수 있다. 앞으로 이 연구에서 조사 해역의 대상 어류를 보다 총괄적인 이해를 위하여 위에서 언급한 다양한 정보를 취득하여 다원량 분석방법 등을 활용하고자 한다.
어류의 유영 행동 특성은 담수어 환경 즉, 수력발전소 주변, 댐, 강 등의 어로의 설계 및 운영, 환경요인에 의한 어류의 생태학적인 변화뿐만이 아니라 해상환경에서 바다목장화, 양식장 설계 및 양식 기술 및 어구 어법에 관한 연구에 적용되고 있다. 이와 같이 어류의 유영 행동 특성은 다양한 수산 해양 연구 분야의 기초적인 자료로서 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 남해안 욕지도 주변해역에서 과학 어탐으로 수집된 데이터를 어류 추적 기법을 이용하여 어류 개체에 대한 유영행동 (분포수심, 유영 속도, 유영 각도 등)을 파악하고, 일별 어류 행동 차이를 분석하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	통영의 특징은?	우리나라 남해안 동부에 위치한 통영은 어업 생산에 크게 기여하는 쓰시마 난류의 영향을 받으며 (Hattori, 1964; Senta, 1964) 일반적으로 조류의 유동이 원활하다. 욕지도와 연화도 사이에서는 북서류하면서 내만으로 창조류가 유입되고 일부는 욕지도를 경유하여 외해의 흐름과 합류되어 서류하며, 낙조류는 이와 반대방향으로 흐른다.
	알파 베타 어류 추적 알고리즘을 이용한 기법은 어떻게 나눌 수 있나?	이 어류 추적 알고리즘은 단위 시간에 대한 개별 표적의 이동량을 거리와 방향에 대하여 찾아 내는 것으로 초기값과 단위 시간 이후의 시간의 위치 (거리와 방향)를 신속하게 검색하여 그것이 동일한 개별 표적인지 확인하는 알고리즘이다. 이 어류 추적 기법은 4가지 단계 즉 1) 알파와 베타, 2) 게이트, 3) 가중치, 4) 트랙 허용 기준으로 나눌 수 있다. 각 트랙은 표적 후보의 위치를 예측할 때 알파와 베타를 사용하는데, 이 파라미터는 위치와 속도의 변화에 대한 감도에 관여한다.
	어류의 유영 행동 특성은 어떠한 연구에 적용되고 있나?	어류의 유영 행동 특성은 담수어 환경 즉, 수력발전소 주변, 댐, 강 등의 어로의 설계 및 운영, 환경요인에 의한 어류의 생태학적인 변화뿐만이 아니라 해상환경에서 바다목장화, 양식장 설계 및 양식 기술 및 어구 어법에 관한 연구에 적용되고 있다. 이와 같이 어류의 유영 행동 특성은 다양한 수산 해양 연구 분야의 기초적인 자료로서 활용될 수 있다.

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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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