한수지 50(6), 788-798, 2017
788
Copyright © 2017 The Korean Society of Fisheries and Aquatic Science pISSN:0374-8111, eISSN:2287-8815 Korean J Fish Aquat Sci 50(6),788-798,2017
Original Article
서 론
남극크릴
(Euphausia superba)
은남극해의고래,
펭귄,
바다표 범등과같은남극생물의먹이연쇄에중요한역할을하며,
상업 적으로생태학적으로중요한종이며(Everson, 2000),
각종건 강식품,
약품개발및화장품등의원료와미래식량의대체자 원으로각광받고있어그이용과개발이세계적으로주목되고 있다(Hewitt and Demer, 1993; Atkinson et al., 2009; Jarvis et al., 2010; Fielding et al., 2014).
그러나,
지구온난화및수온 상승과같은해양환경의변화와생태계혼란,
크릴의남획등 으로인하여남극해자원의감소와해양생태계의다양한문제 들이발생되었다.
이러한문제를해결하기위해1982
년남극해 양생물자원보존위원회(Commission for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources, CCAMLR)
가발효되어 남극주변해역을관찰구역및지속적인보존과합리적인이용 을위한국제감시제도운영,
남극해양생물생태계조사와연구 진행의업무를수행하고있다(Hewitt and Low, 2000; Hewitt
et al., 2004).
현재회원국으로는25
개국이가입되어있으며,
우 리나라도1985
년4
월28
일에CCAMLR
에가입하여남극해양 생물의지속적보존및합리적인이용을위한국제기구관련업 무를수행하고있다.
이와같이남극크릴을관리하기위해시공간분포및밀도를 파악하는것이매우중요한데
,
수중음향기법은짧은시간동안 넓은해역에전수층의정보를파악할수있어많이이용되어지 고있다(Lawson et al., 2008; Cox et al., 2011; La et al., 2016).
선박에서 음향조사를수행하는과정에서는배경잡음
,
전기신 호에의한잡음,
기계신호에의한잡음등다양한잡음이생기게 되는데,
이러한잡음이포함될경우정확한분석이어렵고,
정 량적인결과를얻기어렵다.
정확한분석을위해서는음향데이 터의잡음을제거하는것이매우중요하다.
이러한생물추정의 정도향상을위한방안으로노이즈처리및분석방법의개선에 대해많은연구와개발이이루어지고있다.
하지만,
남극해조 사현장에서남극크릴은다른생물종과섞여있기때문에크릴 의밀도및현존량을파악하기위해서는남극크릴의분포를식주파수차법을 이용한 남극크릴(Euphausia superba)의 종 식별에 관한 연구
최석관·한인우 1 *·황두진 1 ·김태호 1 ·안두해·이경훈 1
국립수산과학원 원양자원과, 1전남대학교 수산과학과
Species Identification of Antarctic Krill Euphausia superba Using the 2-frequency Difference Method
Seok-Gwan Choi, Inwoo HAN
1
*, Doo-Jin Hwang, Tae-Ho Kim, Doo-hae An and Kyounghoon LEEDistant Water Fisheries Resources Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan 46083, Korea
1Division of Fisheries Science, Chonnam National University, Yeosu 59626, Korea
Antarctic krill Euphausia superba are important components of the Antarctic marine ecosystem both economically and ecologically; to manage this species effectively, their distribution and abundance must be understood. Using the Kwang Ja-Ho (3,012 tonnage), a commercial fishing vessel, we conducted acoustic surveys during April 13-24, 2016, to estimate the distribution and population size of krill around the South Shetland Islands of the Antarctic Continent, We used acoustic techniques based on the dB-difference, a method used mainly to classify of marine species. We found that Antarctic krill were present in numbers over 99% at six survey stations, with the exception of Station 3, where we only found Electrona carlsbergi . There was no difference in cell size due to frequency differences, but echo signals differed between species: 4.7-12.0 dB for Antarctic krill, and -4.1~0 dB for Electrona carlsbergi .
Key words: Antarctic krill, Euphausia superba, 2-Frequency difference method, Species identification
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial Licens (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
https://doi.org/10.5657/KFAS.2017.0788 Korean J Fish Aquat Sci 50(6) 788-798, December 2017
Received 6 September 2017; Revised 18 October 2017; Accepted 30 October 2017
*Corresponding author: Tel: +82. 61. 659. 7124 Fax: +82. 61. 659. 7129
E-mail address: [email protected]
주파수차법을 이용한 남극 크릴의 종 식별
789
별하는것이필요하다
.
현재음향기법을이용한다양한어종식 별방법이있는데,
최근음향산란층에존재하는어군과동물플 랑크톤,
치어등이음향산란층에분포하는여러생물종을구별 하는방법으로서2
개의주파수차에의한방법을주로사용하 고있다(Miyashita et al., 1997; Kang et al., 2002; Han, 2017).
본논문에서는음향자료를수집하는과정에서발생하는다양 한배경잡음을제거하는방법을이용하여남극크릴의밀도추 정의정도를높이고
,
크릴종을식별하기위해주파수38
과120 kHz
와표본조사를통해크릴의크기분포에따른주파수특성 을파악하였다. 2
개의주파수로구성되어있는과학어군탐지기(EK60, 38 and 120 kHz)
를이용하여대상어종에대한주파수 별로다른음향산란특성을이용하여다양한음향산란층의생물 로부터의종식별과South Shetland island (Subarea 48.1)
주변 해역에분포하는남극크릴의시공간분포와현존량을추정하여 남극크릴의기초연구활용에기여하고자한다.
재료 및 방법
조사해역 및 표본 채집
본 연구의조사해역은 남극해의
48.1
해구로서South Shet- land island
남쪽과서쪽및외곽해역의남극해안에서조금떨 어져있는Elephant island
주변으로해역으로서,
수심200 m
이내의대륙붕으로형성되는연안해역과외해해역으로구성되 어있다.
조사기간은2016
년4
월13
일부터24
일까지상업어선 인광자호(3,012 tonnage, Insung, Korea)
를이용하여이루어졌 으며, Fig. 1
과같이7
개의조사정점을설정하였다. 7
개의조사 정점에서는중층트롤을이용하여생물을채집하였다.
트롤을 이용하여어획채집된생물은양망후,
각각의생물량을측정하 였으며,
남극크릴이채집된정점에서크릴200
마리를무작위로선택하여
CCAMLR (2011)
보고서에서제시된가장널리알려진크릴측정법인
’Discovery’
측정법으로눈의안테나끝부터꼬리까지의길이를
mm
간격으로측정하였다. 조사 시스템의 구성
음향조사 시스템은 광자호의 선저에 부착된 과학어군탐지 기
(EK60, Simrad, Norway)
의 센서를이용하였으며,
음향조 사시스템의설정값은남극해양생물을보호하기위해1982
년에발효된
CCAMLR
에서제시한음향조사기준으로Table 1
과같이설정하였다
. 38 kHz
와120 kHz
송수파기의타입은각각ES80B, ES120-7C
로설정하였고, Table 1
에나타낸바와같 이주파수38
과120 kHz
의펄스폭은1024 ms, ping
간격은2
초
,
데이터탐지범위는0-1100 m
로설정하여음향자료를수집하였다
.
과학어군탐지기의 교정은 음향조사 실시 전에 연안 해역
(62°28.7’S, 59°42.4’W)
에서실시하였으며, 38 kHz
는60 mm,
120 kHz
는23 mm
교정구를이용하여센서보정을실시하였고시스템의주요교정사항은
Table 2
에나타내었다(Foote et al., 1987).
음향시스템의교정결과, 38 kHz
와120 kHz
등가지향 Table 1. Parameters of scientific echosounder for acoustic data col- lectionParameter Setting
Transducer ES38B ES120-7C
Power (W) 2000 250
Pulse duration (microsecond) 1024 1024
Ping interval (second) 2 2
Data collection range
(minimum-maximum) (m) 0-1100 0-1100
Bottom detection range
(minimum-maximum) (m) 5-1100 5-1100
Display range
(minimum-maximum) (m) 0-1100 0-1100
Table 2. Calibration result of frequency 38 kHz and 120 kHz for scientific echosounder
Frequency (kHz) 38 120
Two-way beam angle (dB) -20.6 -21.0
Receiver bandwidth (kHz) 2.43 3.03
Transducer gain (dB) 26.82 27.64
3-dB Beam angel (athwart/along) (deg.) 7.08/7.03 6.47/5.60 Absorption coefficient (dB km-1) 9.8 24.7
Sound speed (m s-1) 1448.9 1448.9
Target strength (dB)
Length (mm)
dB difference (dB)
y = 0.0435x + 318.35 R² = 0.43
0 200 400 600 800 1000 1200
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Catch (kg) NASC (m
2/nmi
2)
SV raw data
NOISE SV removed
noise Data range bitmap 1 Mask 1
Erosion filter 3×3
Dilation filter 5×5 Dilation filter 7×7 Data range
bitmap 3
Mask 2
Select Median filter 7×7
Data range bitmap 2
Wang et al. (2015) De Robertis and Higginbottom
(2007)
38 kHz raw data Noise 38 kHz
Cleaned 38 kHz Resample by ping
38 kHz
SV difference 120-38 kHz (dB)
120 kHz raw data
Noise 120 kHz Cleaned 120 kHz
Resample by ping 120 kHz
Data range bitmap
Mask (Krill) Resample vertically
120 kHz Match ping times
Elephant Island Sou th S hetla nd I slan d
ANTARTICA Subarea 48.1
Longitude
Latitude
1.0
0.8 0.6
0.4
0.2
0 -20 -10 0 10 20
MVBS
120-38 kHz(dB) 10 ping×2 m
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7
Cumulative Distribution Function
Fig. 1. Acoustic survey station for collection of Antarctic krill Eu- phausia superba sample. Trawl collection station were shown from T1 to T7.
최석관
ㆍ
한인우ㆍ
황두진ㆍ
김태호ㆍ
안두해ㆍ
이경훈790
각은
-20.6, -21.0
이었으며, Receiver bandwidth
는2.43, 3.03
이었고, Transducer gain
은각각26.82 dB, 27.64 dB
로확인 되었다.
흡수계수는각각9.8 (dB/km), 24.7 (dB/km)
이었으며,
수온과염분의영향을받는음속은두주파수모두
1448.9 m/
s
로나타났다.
남극크릴의 채집어구
조사대상인남극크릴은중층트롤을이용하여채집하였다
.
트롤조업에사용된그물의설계도를
Fig. 2
과같이나타내었다.
중층트롤의총그물의길이는
167.6 m
이었으며,
그물의높이와 그물의폭은각각40 m, 72 m
어구를사용하였다.
중층트롤의 끝자루길이는32 m
이었으며,
끝자루의높이는1.5 m,
끝자루폭은
3 m
이었다.
그물의안쪽에서그물코의크기는15 mm
이 었으며,
바깥쪽그물코크기는100 mm
로구성되었다.
남극해 크릴새우의트롤그물의구조는일반중층트롤그물과비슷하 지만,
외망과내망으로이중으로구성되어있다는것이특징이 다.
외망은그물을일정형태로유지하면서그물강도를유지하 는역할이고,
내망은작은그물코를구성하여입망한크릴새우 의탈출을막는역할을한다.
또한,
내망의규모를설정하여일 정량만어획하여갑판에서어획물처리가용이하도록사용하고 있다.
전개판은횡형으로된날개형이다.
현용 중층트롤 어구의로프 부분은
PP
재질의 꼬은밧줄인Super Danline 3st.
로프(Danlin
로프보다인장비를높게하여Fig. 2. Arrangement of the Antarctic krill Euphausia superba trawl net used in this study.
주파수차법을 이용한 남극 크릴의 종 식별
791
강도가일반로프에 비해
1.3
배정도더우수함)
를사용하였으 며,
그물부분은PE
재질의결절그물감과무결절그물감으로 제작되었다(Fig 2). PP Danline 8st
은헤드라인과(91.3m),
사 이드라인(86.1 m),
힘줄이다.
뜸줄의부분은로프가운데에와 이어심이들어가있고, PP
재질의밧줄로감싸진컴파운드로 프(Compound rope)
를사용되었다.
로프부분은나일론재질의Super 12st.
로프와PP
재질로프를사용하고있으며,
나일론재 질의Eurofix br. netting
을사용하였다. Dyneema SK75 12st
로 프는헤드라인(88.0 m)
에구성되며,
사이드라인(64.4 m)
과힘 줄의재질은나일론으로구성되었다.
각정점별로채집하였으 며,
크릴의트롤어획횟수는4
월14
일부터4
월23
일까지약10
일동안7
번의채집이이루어졌으며,
예망시간은평균적으로1
시간기준으로하였으며
,
최저예망수심은30,
최고예망수심은
300 m
으로조사정점의수심에따라다르게나타났다.
남극크릴의트롤채집예망속도는약
2.0-3.0 knot
로유지하였다. 잡음 제거
음향조사의 자료 분석은 후처리소프트웨어
(Echoview Ver.
4.7, Echoview Software Pty. Ltd, Australia)
를이용하여분석 하였다.
선박에서음향조사를진행하면서발생하는배경잡음,
전기신호에의한잡음,
기계적인잡음등다양한잡음이발생하 게되는데,
음향자료의정확한분석을위해서는이러한잡음을제거하는것이매우중요하다
. De Robertis and Higginbottom
(2007)
의 의해 제안된방법으로 기본적인 잡음을제거하고,
Wang et al. (2015)
의의해제안된방법으로다양하게개발된 노이즈필터를이용하여잡음을제거하였으며잡음처리과정 의흐름도를Fig. 3
과같이나타내었다.
또한, De Robertis and Higginbottom (2007)
의제안된방법과Wang et al. (2015)
의Target strength (dB)
Length (mm)
dB difference (dB)
y = 0.0435x + 318.35 R² = 0.43
0 200 400 600 800 1000 1200
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Catch (kg) NASC (m
2/nmi
2)
SV raw data
NOISE SV removed
noise Data range bitmap 1 Mask 1
Erosion filter 3×3
Dilation filter 5×5 Dilation filter 7×7 Data range
bitmap 3
Mask 2
Select Median filter 7×7
Data range bitmap 2
Wang et al. (2015) De Robertis and Higginbottom
(2007)
38 kHz raw data Noise 38 kHz
Cleaned 38 kHz Resample by ping
38 kHz
SV difference 120-38 kHz (dB)
120 kHz raw data
Noise 120 kHz Cleaned 120 kHz
Resample by ping 120 kHz
Data range bitmap
Mask (Krill) Resample vertically
120 kHz Match ping times
Elephant Island Sou th S hetla nd I slan d
ANTARTICA Subarea 48.1
Longitude
Latitude
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0 -20 -10 0 10 20
MVBS
120-38 kHz(dB) 10 ping×2 m
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7
Cumulative Distribution Function
Fig. 3. Flow chart for the noise removal using acoustic data analy- sis software.
(a) 120 kHz raw
(b) TVT
(c) Minimum SV
(d) Erosion filter 3×3
(e) Dilation filter 5×5
(f) Dilation filter 7×7
(g) Median filter 7×7
(i) Select (dB)
38kHZ 120kHZ
SV raw data
De Robertis and Higginbottom
(2007)
Wang et al.
(2015)
(a) 5 ping x 2 m (b) 10 ping x 2 m
(c) 20 ping x 2 m (d) 30 ping x 2 m
(e) 40 ping x 2 m (f) 50 ping x 2 m (dB)
Fig. 4. Example of echogram for the noise removal based on acoustic data.
최석관
ㆍ
한인우ㆍ
황두진ㆍ
김태호ㆍ
안두해ㆍ
이경훈792
의해제안된방법을사용해서잡음제거의정도를비교하였다
.
먼저,
잡음처리는raw data
에인위적인잡음을만들고가감하 는TVT (Time Varied Threshold)
방법을적용하여배경잡음 을제거하였다.
이후에도잔존하고있는잡음을제거하기위해data range bitmap
의기능으로에코의최대S
v(volume back- scattering strength)
값보다크고최소S
v값보다작은잡음을소 거해이에따른잡음을제거한후에mask
처리를하였다.
이때, data range bitmap
의범위에설정된값들중생물은참값,
그외 는거짓값으로설정하였다.
위의과정을거쳐잡음은상당수제거되었지만
,
아직남아있 는잡음을제거하기위해주변의셀자료가운데최솟값으로변 경하여잡음의주변셀들의값이공백처리가되도록Erosion filter 3×3
기능을사용하였다. Erosion filter
의기능으로잡음 은확실히제거가되었지만원래존재하는빈공간으로 에코 의형태가손상되거나에코가약해짐을볼수있는데,
이때Di- lation filter 5×5, Dilation filter 7×7
기능을이용하여셀자 료가운데최댓값으로변경하여 손상된에코의빈공간을다 시채워주었다. Dilation filter
가적용된에코그램에다시data range bitmap
기능을이용하여대상에코의S
v범위를설정하 고, mask
를생성하였다.
주변셀자료의가운데중간값으로변 경되는Median filter 7×7
기능을적용후, Select
연산자를이 용하여생성된mask
와Median filter
기능이적용된에코그램,
에코의범위를설정한data range bitmap
을생성하여잡음에제 거된남극크릴의에코그램을취득하였다(Fig. 4).
주파수 차이를 이용한 남극크릴의 신호 추출
남극크릴의 에코를추출하기위해서는
38 kHz
와120 kHz
에대한주파수의특성과차이를파악해야한다.
주파수차이 를이용하는방법은다중주파수에서평균체적후방산란강도(mean volume backscattering strength, ΔMVBS)
의차이를나 타낸것으로본논문에서는다른해양생물과혼합된남극크릴 의종식별을위해주로사용하는주파수차이를이용한방법으 로Fig. 5
와같이흐름도로나타내었다.
해수면및해저면
,
그밖의잡음을제거한후적분구간을설정 하여주파수별행렬로구성하면새로운에코그램이형성된다.
CCAMLR
의음향조사기준으로조사를진행하여ping inter-
val
의파라미터가2
초로설정되어있기때문에에코그램이수 평적으로길어지게된다.
이때, resampled
기능을이용하여에 코그램을한눈으로볼수있게압축하였다.
크릴의주파수차이가명확하게결정되면
,
그값에대한범위를설정하여data
range bitmap
을만들어이범위에설정된에코와주파수120 kHz
의셀의크기와일치하는에코그램mask
를만들고,
이것을 다시ping
간격으로나누고잡음이제거된120 kHz
의에코그램 과일치되는에코그램을대상생물의에코그램으로간주한다.
음향을이용하여음향산란층에존재하는남극크릴의밀도를 추정하기 위해서는 채집된 표본에대한 후방산란강도
(target
strength)
를결정해야한다.
그러나남극크릴또는동물플랑크톤과같은작은어류및부레가형성되지않는치어들은크기가 작을뿐만아니라
,
후방산란특성이미약하여현장에서는후방 산란강도를측정하는것이매우어렵다.
이러한미세한크기의 경우음향산란이론모델을이용하여특정플랑크톤에대한후 방산란강도를추정하는데,
최근남극크릴의이론모델로검증 한distorted wave Born approximation (DWBA)
와stochastic distorted wave Born approximation (SDWBA)
으로추정한다.
본논문에서는SDWBA
음향산란모델을적용하여남극크릴 을디지타이저처리한윤곽데이터로부터3
차원물체의음향 산란을변형실린더형태로가정하여식(1)
과같이체적적분 식을계산하였다(Stanton et al., 1996; McGehee et al., 1998).
f
bs=∫
rpos
k
12a (γ
κ-γ
ρ)e
2ik2rposJ
1(2 k
2a cos β
tilt) | d r pos | ···(1)
4 k
2cos β
tilt여기서
, k
는해수주변매질에서의음파의파수(m
-1, k=2π/λ), λ
는파장(m, λ=c/f ); c
는주파수(m/sec), f
는주파수(Hz)
이다.
아랫첨자1
은주변매질을,
아랫첨자2
는산란체의매질을나 타낸다. γ
κ와γ
ρ는γ
κ=(κ
2-κ
1)/κ
1및γ
ρ=(ρ
2-ρ
1)/ρ
1로나타내는데,
여기서κ
은매질에대한압축률(κ=1/ρc
2)
로서, ρ
는체내밀도(kg/m
3), c
는체내음속(m/s)
이다. a
는실린더단면의반경(m)
을, r
→pos는남극크릴을디지타이저할때의중심선상의위치벡터(
좌표), β
tilt는입사각과실린더간의각도(degree), J
1은제1
종 제1
차베셀함수이다. f
bs는각실린더의후방산란단면적(σ
bs)
에 대한체적적분계산된후방산란진폭을나타내며,
단일개체에 대한후방산란강도는식(2)
와같이나타낼수있다.
TS=10logσ
bs=10log│ f
bs│
2··· (2)
Target strength (dB)
Length (mm)
dB difference (dB)
y = 0.0435x + 318.35 R² = 0.43
0 200 400 600 800 1000 1200
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Catch (kg) NASC (m
2/nmi
2)
SV raw data
NOISE SV removed
noise Data range bitmap 1 Mask 1
Erosion filter 3×3
Dilation filter 5×5 Dilation filter 7×7 Data range
bitmap 3
Mask 2
Select Median filter 7×7
Data range bitmap 2
Wang et al. (2015) De Robertis and Higginbottom
(2007)
38 kHz raw data Noise 38 kHz
Cleaned 38 kHz Resample by ping
38 kHz
SV difference 120-38 kHz (dB)
120 kHz raw data
Noise 120 kHz Cleaned 120 kHz
Resample by ping 120 kHz
Data range bitmap
Mask (Krill) Resample vertically
120 kHz Match ping times
Elephant Island Sou th S hetla nd I slan d
ANTARTICA Subarea 48.1
Longitude
Latitude
1.0
0.8
0.6 0.4
0.2
0 -20 -10 0 10 20
MVBS
120-38 kHz(dB) 10 ping×2 m
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7
Cumulative Distribution Function
Fig. 5. Flow chart of acoustic data processing using dB difference method at 38 kHz and 120 kHz.
주파수차법을 이용한 남극 크릴의 종 식별
793
DWBA
모델에대해서대상생물내의축변형과움직임에의한몸체변형을확률적
(stochastic)
으로고려한모델이SDWBA
모델이며,
두주파수의음향산란층내의남극크릴의신호를분리하기위해서먼저
SDWBA
모델로주파수별크릴의산란강도를분석하였다
(Demer and Conti, 2005; Conti and Demer, 2006; CCAMLR, 2010). SDWBA
모델을이용하여채집된남 극크릴의최소,
최대길이에대해38
과120 kHz
의산란강도차 이를계산하였으며,
계산시모델의매개변수인크릴의체장길 이와 기존연구를 통한 밀도비(g=1.0357),
음속비(h=1.0279)
와평균유영각(θ)
인N (0°, 40.5°)
값을적용(Conti and Demer, 2006)
하여실험에사용된각주파수(38, 120 kHz)
에있어서의 체장(L)
에대한평균TS
값을Fig. 7
에나타내었다.
크릴을식별하기위한주파수차범위를나타낸것으로
, 2010
년현존량평가
(SC-CCAMLR-XXIX, Annex 5, CCAMLR 2010; Field- ing et al., 2011)
에사용된SDWBA
모델로계산된TS
체장관 계식회귀선이다.
실선은38 kHz
의체장관계식이며,
점선은120 kHz
이다.
파선은120 kHz
와38 kHz
의평균값을나타내 었다.
본논문에서의크릴의체장은25-60 mm
으로설정하였으 며,
그결과주파수차범위는0.36-13.17 dB
로나타났다.
과학어군탐지기로부터음향산란층내에존재하고있는남극 크릴과다른생물간의종식별을위해
, 2
개의주파수38 kHz
와120 kHz
에의한주파수차를계산해야하므로,
음향이론모델에의해추정된남극크릴의
TS
주파수특성을이용하였다.
두주파 수차에의한종식별방법은대상생물의평균체장(L ̄)
에평균TS
의주파수차에대한비율이임의의체적에대한평균체적산란강도의비율과동일하다는것으로
,
식(3)
에의해설명된다.
△MVBS =TS(120kHz, L ̄)-TS(38kHz, L ̄)
=SV(120kHz, L ̄)-SV(38kHz, L ̄) ···(3)
크릴을식별하기위한주파수차범위는
2010
년현존량평가에사용한
SDWBA (Stochastic distorted-wave Born approxima- tion)
모델로계산된TS-
체장관계(Fig. 6)
와크릴의분포사이 즈S
v주파수차의범위
(min-max)
를이용하였다(Table. 3, SC- CCAMLR-XXIX, Annex 5, CCAMLR 2010; Fieding et al.,
Target strength (dB)
Length (mm)
dB difference (dB)
y = 0.0435x + 318.35 R² = 0.43
0 200 400 600 800 1000 1200
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Catch (kg) NASC (m
2/nmi
2)
SV raw data
NOISE SV removed
noise Data range bitmap 1 Mask 1
Erosion filter 3×3
Dilation filter 5×5 Dilation filter 7×7 Data range
bitmap 3
Mask 2
Select Median filter 7×7
Data range bitmap 2
Wang et al. (2015) De Robertis and Higginbottom
(2007)
38 kHz raw data Noise 38 kHz
Cleaned 38 kHz Resample by ping
38 kHz
SV difference 120-38 kHz (dB)
120 kHz raw data
Noise 120 kHz Cleaned 120 kHz
Resample by ping 120 kHz
Data range bitmap
Mask (Krill) Resample vertically
120 kHz Match ping times
Elephant Island Sou th S hetla nd I slan d
ANTARTICA Subarea 48.1
Longitude
Latitude
1.0
0.8
0.6 0.4
0.2
0 -20 -10 0 10 20
MVBS
120-38 kHz(dB) 10 ping×2 m
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7
Cumulative Distribution Function
Fig. 6. Relationship between TS and body length calculated by SDWBA model (SC-CCAMLR-XXIX, Annex 5, CCAMLR 2010; Fieding et al., 2011).
(a) 120 kHz raw
(b) TVT
(c) Minimum SV
(d) Erosion filter 3×3
(e) Dilation filter 5×5
(f) Dilation filter 7×7
(g) Median filter 7×7
(i) Select (dB)
38kHZ 120kHZ
SV raw data
De Robertis and Higginbottom
(2007)
Wang et al.
(2015)
(a) 5 ping x 2 m (b) 10 ping x 2 m
(c) 20 ping x 2 m (d) 30 ping x 2 m
(e) 40 ping x 2 m (f) 50 ping x 2 m (dB)
Fig. 7. Comparison of De Robertis and Higginbottom’s method and Wang’s method using the noise removal of 38 kHz and 120 kHz.
최석관
ㆍ
한인우ㆍ
황두진ㆍ
김태호ㆍ
안두해ㆍ
이경훈794
2011).
채집된남극크릴의적용체장은최소크기와최대크기를적용하였다
.
결 과
잡음 제거 결과
연구조사선은높은운영비용많은인력으로인해조업선에 서음향조사진행후획득한음향자료분석하는방법이중요시 되고있다
.
그러나조업선에서연구조사선보다다양하고많은 잡음이들어오기때문에정량적인분석을위해서는잡음제거 법이매우중요하다.
음향조사중남극크릴의잡음제거방법으로기본적인잡음을제거하는방법을제안한
De Robertis and
Higginbottom (2007)
의제안된방법과Wang et al. (2015)
의 의해제안된방법을비교해서잡음제거의정도를비교하였다(Fig. 7).
조업선의S
Vraw data
에서38
과120 kHz
모두배경잡 음,
전기적인신호및기계적인잡음으로인한에코그램이많이 나타나있었다.
일반적인잡음제거방법으로De Robertis and Higginbottom (2007)
의제안된방법으로배경잡음및주기적 으로들어오는신호들이많이사라지는것을볼수있었다.
그러 나이과정을거쳐도상당수의잡음이존재하는것을알수있었 는데, Wang et al. (2015)
의제안한노이즈필터처리과정으로erosion filter
과dilation filter
를사용하였다. erosion filter
사용 시잡음은확실히제거가되었으나,
에코의손상이심했으며,
이 를방지하기위해dilation filter
사용후에코의빈공간을채워 손상된음향신호복구하였다.
잡음처리결과기존의제거기법 에비해서잡음이추가적으로제거되었으며,
어군의형태는최 대한유지하면서어군주변의잡음을효과적으로소거하여깨 끗하고정량적인음향자료를분석하였다.
주파수 특성
Table 3. The recommended ranges (min-max) of SV values (in dB) used to classify different size distributions of Antarctic krill Eu- phausia superba during the 2010 B0 assessment (CCAMLR 2010 (SC-CCAMLR-XXIX, Annex5), Fielding et al, 2011). The values shown on the upper and lower lines of each cell represent the SV ranges for 120-38 kHz and 200-120 kHz, respectively
Minumum krill length (mm)
Maximum krill length (mm)
20 30 40 50 60
10 14.3-16.9 12.0-16.9 8.7-16.9 4.5-16.9 0.4-16.9 3.9-7.0 2.2-7.0 5.3-7.0 5.3-7.0 5.3-7.0 20 - 12.0-14.3 8.7-14.3 4.5-14.3 0.4-14.3
- 2.2-3.9 5.3-3.9 5.3-3.9 5.3-3.9
30 - - 8.7-12.0 4.5-12.0 0.4-12.0
- - 5.3- 2.2 5.3-0.7 5.3-1.4
40 - - - 4.5-8.7 0.4-8.7
- - - 3.9-0.7 3.9-1.4
50 - - - - 0.4-4.5
- - - - 0.7-1.4
(a) 120 kHz raw
(b) TVT
(c) Minimum SV
(d) Erosion filter 3×3
(e) Dilation filter 5×5
(f) Dilation filter 7×7
(g) Median filter 7×7
(i) Select (dB)
38kHZ 120kHZ
SV raw data
De Robertis and Higginbottom
(2007)
Wang et al.
(2015)
(a) 5 ping x 2 m (b) 10 ping x 2 m
(c) 20 ping x 2 m (d) 30 ping x 2 m
(e) 40 ping x 2 m (f) 50 ping x 2 m (dB)
Fig. 8. Example of echogram as to the volume of cell according to the characteristics of the frequency of Antarctic krill Euphausia superba.