[논문]한반도 연근해 저층 트롤 조사 자료에 표본론을 적용한 개체군의 상대적 크기 추정

이효태; 현상윤

doi:10.5657/kfas.2017.0594

한반도 연근해 저층 트롤 조사 자료에 표본론을 적용한 개체군의 상대적 크기 추정
Application of Sampling Theories to Data from Bottom Trawl Surveys Along the Korean Coastal Areas for Inferring the Relative Size of a Fish Population 원문보기

한국수산과학회지 = Korean journal of fisheries and aquatic sciences, v.50 no.5, 2017년, pp.594 - 604

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The Korean National Institute of Fisheries Science (NIFS) has biannually (spring and fall, respectively) deployed a bottom trawl survey along the coastal areas for last decade, taking samples on a regular basis (i.e., a systematic sampling). Despite the availability of the survey data, NIFS has not yet officially reported the estimates of the groundfish population sizes as well as has not evaluated uncertainty of the estimates. The objectives of our study were to infer the relative size of a fish population, applying two different sampling techniques (namely simple and stratified sampling) with different observation units to the NIFS survey data, and to compare those two techniques in bias and precision. For demonstration purposes, we used data on Pacific cod (Gadus macrocephalus) collected by the 2011-2015 surveys, and the results of simple and stratified sampling showed that the point estimates and precision varied by observation unit as well as the sampling technique.

주제어

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문제 정의

지속적인 과학조사는 시간의 흐름에 따라 상업적 어업과는 독립적인 자원평가를 가능하게 하지만, 자료수집을 위해 많은 비용과 시간이 소모된다. 따라서 위에 언급한 각 기관들은 소모되는 비용을 줄이고 추정치의 신뢰성을 향상시키는 효율적 과학 조사 방법을 지속적으로 연구하였다. NOAA의 북동부 수산과학청은 조사 대상해역의 면적과 조사 기간의 상관관계를 통해 과학조사에 소요되는 기간과 비용을 줄이는 방법을 모색하였고, IPHC와 BIO는 과학조사의 설계방법을 변형하여 과학조사의 신뢰성을 높이는 연구를 진행하였다.
또한 층화 추출법을 적용하여 조사지수와 추정치의 분산 계산 과정에서 층화의 동질성 또는 이질성을 가늠할 수 있는 추가적인 환경 자료를 적용하지 않고 단순히 위도와 경도에 관한 정보를 적용하여 임의적으로 층군(strata)을 가정하였기 때문에, 층화에 의한 정밀도의 증가를 적절히 반영한다 할 수 없다. 본 연구는 위에 제시된 약점과 보완점들이 존재하지만, 한반도 해역에서 이루어 진 과학조사 자료를 이용하여 개체군의 상대적 크기를 추정하고 추정치의 불확실성을 평가하는 첫 번째 연구라는 점에서 의의를 가진다.
수집된 자료를 이용하여 예망면적과 단위 면적 사이의 비례식을 이용하여 자원량을 추산하였다. 본 연구에서는 먼저 단순 추출법과 층화 추출법을 적용하여 한반도 연근해에 서식하는 개체군의 상대적 크기 추정 방법과 추정치를 제시하고, 둘째, 그 추정치에 대한 불확실성을 평가하며, 셋째, 2가지 표본 추출법의 결과들(개체군의 상대적 크기 추정치, 추정치의 불확실성)을 비교하는 것이 목적이다. 국립수산과학원은 해구마다 한 번씩 규칙적으로 저층 트롤 조사를 했기에, 임의(random) 추출표현을 피한다.

제안 방법

과학조사를 통해 수집된 동일한 자료에 두 가지 표본추출법(단순 추출법과 층화 추출법)을 적용하여, 개체 수 및 중량에 관해 조사지수와 추정치의 분산(불확실성)을 계산 및 비교하였다. 또한, 다른 관측단위(observation unit)를 가정했을 때의 조사지수와 그 분산을 추가적으로 제시하였다(Fig.
각 해구들의 면적은 Geoscience Australia의 웹사이트에서 제공하는 위도 및 경도별 좌표간 거리 계산식(단위:km²)을 이용하여 산출하였다(Geoscience Australia, 2010). 그리고 소해구들의 면적은 각 해구의 면적을 9(한 해구 에 속한 소해구의 개수)로 나누어 계산하였다. 대부분 한 해구 당 하나의 소해구를 지정하여 조사를 실시하였으나, 예외적으로 한 해구 당 두 개의 소해구에서 조사를 시행한 해구도 존재했다.
NOAA의 북동부 수산과학청은 조사 대상해역의 면적과 조사 기간의 상관관계를 통해 과학조사에 소요되는 기간과 비용을 줄이는 방법을 모색하였고, IPHC와 BIO는 과학조사의 설계방법을 변형하여 과학조사의 신뢰성을 높이는 연구를 진행하였다. 또한, BIO는 설계방법에 변화를 준 요인들이 추정치의 신뢰성 향상에 미치는 영향의 정도를 평가하였고, 이를 바탕으로 새로운 설계방법을 제안하였다(Smith and Gavaris, 1993).
과학조사를 통해 수집된 동일한 자료에 두 가지 표본추출법(단순 추출법과 층화 추출법)을 적용하여, 개체 수 및 중량에 관해 조사지수와 추정치의 분산(불확실성)을 계산 및 비교하였다. 또한, 다른 관측단위(observation unit)를 가정했을 때의 조사지수와 그 분산을 추가적으로 제시하였다(Fig. 3, 4). 위에 제시한 방법들을 통해 계산된 조사지수들 사이에는 서로 직접적인 비교가 가능하지만, 추정치의 분산은 조사지수 값이 커짐에 따라 같이 커지는 경향이 있다.
과학조사를 통해 어획 정보(어종별 개체수, 조사일자, 예망시간, 정점, 수심)와 어획된 생물들의 생물학적 정보[체장 (cm), 체중(g), 성별, 성숙도]가 수집되었지만, 연령자료는 기록되어 있지 않았다. 매년 봄철(3-6월)과 가을철(9-12월)로 나누어 시행되었으며, 규격화된 어구와 조사선을 이용했고, 예망시 일정한 선속(약 3.5 kn)을 유지하여 일관성 있게 자료를 수집하였다. 봄철과 가을철 조사는 각 64-69개의 정점에서 조사를 실시하였고, 정점은 해구와 소해구를 기준으로 지정하였다.
본 연구는 과학조사에서 어획된 어획량을 이용하여 개체군의 상대적 크기를 추정하였다. 개체군의 절대적 크기를 추정하려면 저층트롤 어구의 어획률(catchability) 정보가 있어야 하는데, 어획률은 어종마다 다르고 이를 알기 위해서는 추가적인 자료(예, 어업의 해당 어종의 어획량 등)를 필요로 한다.
층화 추출법은 단순 추출법과 달리, 모집단에 대한 정보를 추가하여, 동질성을 가지는 해역끼리 하나의 층(stratum)으로 묶어 표본을 추출하는 방법이다. 본 연구에서는 한국해양자료센터(KODC, 2011)의 정선관측소 정점에 위도와 경도에 관한 정보를 참고하여 동해, 서해, 남해로 층을 구분하였다(Fig. 1). 층화 추출법에서 모집단의 조사지수에 관한 식은 다음과 같다.
1). 수집된 자료를 이용하여 예망면적과 단위 면적 사이의 비례식을 이용하여 자원량을 추산하였다. 본 연구에서는 먼저 단순 추출법과 층화 추출법을 적용하여 한반도 연근해에 서식하는 개체군의 상대적 크기 추정 방법과 추정치를 제시하고, 둘째, 그 추정치에 대한 불확실성을 평가하며, 셋째, 2가지 표본 추출법의 결과들(개체군의 상대적 크기 추정치, 추정치의 불확실성)을 비교하는 것이 목적이다.
대부분 한 해구 당 하나의 소해구를 지정하여 조사를 실시하였으나, 예외적으로 한 해구 당 두 개의 소해구에서 조사를 시행한 해구도 존재했다. 이 경우, 두 개의 소해구에서 각각 실시한 예망시간(약 30분)의 합이 한 소해구에서 실시한 예망시간(약 60분)과 비슷하였기 때문에, 두 개의 소해구에서 기록된 어획량과 예망면적을 합하여 한 번의 조사로 간주하였다.

대상 데이터

국립수산과학원 내의 4개 연구소(동해, 남해, 서해, 본원)는 한반도 주변 해역에 각각 담당 해역을 지정하여 과학조사를 시행하였고, 이 중 2011-2015년까지 자료를 이용하여 연구를 진행하였다. 과학조사를 통해 어획 정보(어종별 개체수, 조사일자, 예망시간, 정점, 수심)와 어획된 생물들의 생물학적 정보[체장 (cm), 체중(g), 성별, 성숙도]가 수집되었지만, 연령자료는 기록되어 있지 않았다.
본 연구에 이용된 방법론의 예시를 보이기 위해, 과학조사에서 어획된 종들 중에서 대구(Gadus macrocephalus)만을 대상으로 결과를 제시하였다. 2011년 봄철의 경우, 예망면적을 계산하기 위해 필요한 전개판 간격 정보의 누락으로, 결과에서 제외하였다.
5 kn)을 유지하여 일관성 있게 자료를 수집하였다. 봄철과 가을철 조사는 각 64-69개의 정점에서 조사를 실시하였고, 정점은 해구와 소해구를 기준으로 지정하였다. ‘해구 (Grid)’는 위도와 경도를 기준으로 각 30분씩 나눈 직사각형의 해역이고, ‘소해구’는 한 해구를 아홉 개의 직사각형으로 나눈 해역을 의미한다(Fig.

데이터처리

위에 제시한 방법들을 통해 계산된 조사지수들 사이에는 서로 직접적인 비교가 가능하지만, 추정치의 분산은 조사지수 값이 커짐에 따라 같이 커지는 경향이 있다. 따라서 직접적인 비교가 타당하지 않아, 각 표본 추출법을 통해 계산된 표준오차에 조사지수를 나눔으로써 차이를 조정하는 변동계수(coefficient of variation)를 통해 불확실성을 비교하였다.

이론/모형

2). 각 해구들의 면적은 Geoscience Australia의 웹사이트에서 제공하는 위도 및 경도별 좌표간 거리 계산식(단위:km²)을 이용하여 산출하였다(Geoscience Australia, 2010). 그리고 소해구들의 면적은 각 해구의 면적을 9(한 해구 에 속한 소해구의 개수)로 나누어 계산하였다.
단순 추출법과 층화 추출법의 관측단위를 소해구로 가정하면, 관측치(observed value)는 ‘한 소해구에 존재하는 특정 종의 상대적 개체군 크기’가 된다. 이를 계산하기 위해, 예망면적과 소해구면적에 관한 비례식을 적용하였고 그 식은 다음과 같다(Zhang, 2010).

성능/효과

5, 6). 그리고 변동계수는 모든 결과에서 단순추출법이 더 높은 값을 나타냈기 때문에, 정밀도(precision) 측면에서 층화 추출법이 더 우수한 추정치를 보였다. 이는 층화 추출법이 표본을 추출하고자 하는 모집단에 관한 정보를 이용하여, 동질한 특성을 가지는 범위로 묶는 층화(stratification) 과정 이후 표본을 추출하기 때문에 단순 추출법보다 정밀도의 측면에서 우수한 추정치를 제시한다는 일반적 사실(Scheaffer et al.
따라서 어떤 결과가 더 적절한지 판단할 수 없지만, 관측단위의 측면에서 본다면 ‘한 소해구 전체 면적에 생물이 균일하게 분포한다’는 부적절한 가정을 필요로 하지 않는 관측 단위, 즉 관측치를 ‘예망 시 어획된 특정종의 어획량’으로 가정하는 것이 더 현실적이라 사료된다.
저층트롤 과학조사시 매 계절마다 300-400 어종이 어획되는데, 이렇게 많은 어종에 따라 다른 값의 어획률을 적용하는 것이 어려우므로 통상 모르는 상수로 둔다. 따라서, 본 연구에서 추정된 개체군 크기도 절대적 추정치가 아닌 상대적(최소) 추정치임을 강조한다. 미국 NOAA에서는 이 개체군의 상대적 크기 추정치를 “조사지수(survey index)”라 명명했으며, 같은 이유로 본 연구에서도 조사지수란 용어를 사용하였다
이는 이미 수집된 자료에 표본이론을 적용하여, 각각의 표본이론에 이용된 가정이 달라 나타나는 결과라 생각된다. 본 연구의 결과들은 같은 자료를 이용하더라도, 과학조사의 사전 설계방법의 가정 따라 전혀 다른 조사지수와 그 분산을 보였다. 따라서, 보다 정확한 자원평가를 위해 특정 표본이론과 그에 맞는 적절한 관측단위를 설정하여 사전 설계된 과학조사가 요구된다는 것을 시사한다.

후속연구

앞으로 진행될 과학조사를 새롭게 설계한다면 다양한 환경 정보를 반영할 수 있는 층화 임의 표본 추출법으로 설계할 것을 제안한다. 이미 층화 임의 추출법은 많은 과학조사의 설계에 이용되는 방법으로, 환경 또는 모집단에 관한 정확한 정보를 많이 반영할수록 추정치의 정밀도가 높아져 효과적인 과학조사를 진행 할 수 있을 것이다.
이미 층화 임의 추출법은 많은 과학조사의 설계에 이용되는 방법으로, 환경 또는 모집단에 관한 정확한 정보를 많이 반영할수록 추정치의 정밀도가 높아져 효과적인 과학조사를 진행 할 수 있을 것이다. 추가적으로, 관측단위를 예망면적으로 설계 하는 것을 제안한다. 본 논문에서 제시한 조사지수와 그 분산들은 여러 가정들(2가지 표본론과 2가지 관측단위)의 적용에의 한 결과이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	과학조사는 무엇을 수집하는가?	과학조사(survey)는 체계적인 수산자원평가를 위한 필수적인 요소로, 상업적 어업과는 다르게 장기간 동안 규격화된 어구와 어선을 사용하여 환경 및 생물에 관한 정보를 수집한다. 따라서 어업에 의한 외부적 영향(시장의 변화, 어업 규제, 어업기술의 발전 등)과 무관한 자원평가가 가능하기 때문에, 세계 각국에서는 표본추출법으로 설계된 과학조사를 꾸준히 시행하고 있다.
	표본추출법으로 설계된 과학조사를 시행하는 이유는?	과학조사(survey)는 체계적인 수산자원평가를 위한 필수적인 요소로, 상업적 어업과는 다르게 장기간 동안 규격화된 어구와 어선을 사용하여 환경 및 생물에 관한 정보를 수집한다. 따라서 어업에 의한 외부적 영향(시장의 변화, 어업 규제, 어업기술의 발전 등)과 무관한 자원평가가 가능하기 때문에, 세계 각국에서는 표본추출법으로 설계된 과학조사를 꾸준히 시행하고 있다. 미국해양대기국(National Oceanic and Atmospheric Administration; NOAA)의 북동부와 북서부 수산과학청은 각각 1963년과 1977년을 기점으로 매년 층화 임의 표본추출법(stratified random sampling)으로 설계한 저층트롤 과학조사를 시행하였고(NOAA, 1988; NOAA, 2011), 태평양 헬리벗 수산 위원회 (International Pacific Halibut Commission; IPHC)도 1963년을 시작으로 계통 표본추출법(systematic sampling)으로 설계한 고정 주낙 과학조사(setline survey)를 지속적으로 시행하여 개체군의 상대적 크기(relative size)을 추정하였다(IPHC, 2012).
	캐나다에서 표본추출법을 시행한 예는?	미국해양대기국(National Oceanic and Atmospheric Administration; NOAA)의 북동부와 북서부 수산과학청은 각각 1963년과 1977년을 기점으로 매년 층화 임의 표본추출법(stratified random sampling)으로 설계한 저층트롤 과학조사를 시행하였고(NOAA, 1988; NOAA, 2011), 태평양 헬리벗 수산 위원회 (International Pacific Halibut Commission; IPHC)도 1963년을 시작으로 계통 표본추출법(systematic sampling)으로 설계한 고정 주낙 과학조사(setline survey)를 지속적으로 시행하여 개체군의 상대적 크기(relative size)을 추정하였다(IPHC, 2012). 그리고 캐나다 동부의 베드포드 해양연구소(Bedford Institute of Oceanography; BIO)도 NOAA의 수산과학청과 같은 방법으로 1970년부터 저층트롤 과학조사를 시행하여 개체군의 상대적 크기를 추정하였고, 조사 정점의 환경자료를 이용하여 생물 종의 분포 및 서식지의 특성을 평가하는 연구를 추가적으로 시행하였다(Perry and Smith, 1994). 이처럼 과학조사 자료는 개체군의 상대적 크기 추정뿐만 아니라 조사 정점의 어획자료와 환경자료를 이용한 연구, 미성숙개체들에 관한 자료 수집을 통해 어장의 가입강도 측정과 비상업종들의 연구 등 다양한 연구를 가능하게 한다.

참고문헌 (14)

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상세보기
Scheaffer RL, Mendenhall W, Ott RL and Gerow KG. 1971. Elementary survey sampling, Julet M, ed. Brooks/Cole, Boston, MA, U.S.A., 114-133.
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상세보기
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상세보기
Smith SJ and Lundy MJ. 2006.Improving the precision of design-based scallop drag surveys using adaptive allocation methods. Can J Fish Aquat Sci 63, 1639-1646. https://doi.org/10.1139/f06-063.

상세보기
Zhang CI. 2010. Marine fisheries resource ecology. Pukyong National University, Busan, Korea, 368-371.

저자의 다른 논문 :

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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