Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1225-827X(Print)
ISSN : 2287-4623(Online)
Journal of the Korean Society of Fisheries Technology Vol.51 No.2 pp.235-244
DOI : https://doi.org/10.3796/KSFT.2015.51.2.235

The multi-frequency characteristics of anchovy schools in the east of South Sea of South Korea

Yeongguel PARK, Young–Il SEO1, Taeg–Yun OH1, Junseong PARK, Choong–Sik JANG, Myounghee KANG*
Department of Maritime Police and Production System/ Institute of Marine Industry, Gyeongsang National University, Tongyeong 650–160, Korea
1Fisheries Resources Management Division, National Fisheries Research & Development Institute, Busan 619–705, Korea
Corresponding author mk@gnu.ac.kr, Tel: 82–55–772–9187, Fax: 82–55–772–9189
May 8, 2015 May 25, 2015 May 26, 2015

Abstract

The multi-frequency characteristics of anchovy schools were investigated using six acoustic lines collected at 38 and 120 kHz while a primary trawl survey was conducted from 14 April and 18 April of 2014 in off the coast of Tongyeong and Geo–je. Here, the frequency characteristics mean ΔMVBS that is the difference of Mean Volume Backscattering Strength at two frequencies. To use the characteristics effectively, the optimal cell size (10×2 m) was determined by examining several different cell sizes in consideration with the shapes of fish schools and the ΔMVBS pattern. By examining 6 histograms of ΔMVBS, afternoon groups were occupied more in the ΔMVBS range of –6~–4 dB than that of –4~–2 dB, comparing to morning groups. The ΔMVBS range of the morning groups was between –16.9 dB and 11.6 dB, and that of the afternoon groups –16.7 dB and 13.0 dB. The average and standard deviation were –3.9±3.6 dB in the morning and –4.1±3.4 dB in the afternoon, suggesting that morning groups were 2 dB higher than afternoon groups. The ΔMVBS range of all anchovy schools regardless of morning and afternoon was between –16.9 dB and 13.0 dB, their average ΔMVBS was –4.1±3.5 dB. The characteristics can support to identify anchovy species in the waters where multiple fish species are distributed. It is hoped that this study presents the availability and benefit of acoustic data from a primary trawl survey.


남해 동부 멸치어군의 다중주파수 특성

박 영글, 서 영일1, 오 택윤1, 박 준성, 장 충식, 강 명희*
경상대학교 해양경찰시스템학과/해양산업연구소
1국립수산과학원 자원관리과

초록


    Gyeongsang National University

    서 론

    국내 어획량에서 가장 많은 비율을 차지하는 멸치는 약 90%가 남해안에서 어획되며, 권현망, 자망, 정치망, 저인망 등 다양한 어법으로 어획되고 있다. 멸치의 생 산량은 2009년부터 2014년까지 연평균 20만톤 이상으 로 (Statistics Korea, 2015), 멸치는 어업적으로 매우 중 요한 어종임과 동시에 동물플랑크톤의 포식자이면서 다른 어종의 먹이 역할을 하여 먹이사슬에서 중요한 역 할을 하므로 생태학적으로도 매우 중요하다 (Shelton et al., 1993).

    멸치를 포함한 연안의 주요 어종들을 지속적이며 효 율적으로 이용하기 위해서는 과학적 조사를 지속적으 로 수행하여 수생 생물의 현존량과 분포, 종조성 등을 조사하고 그 변동을 파악해야 한다. 수산 자원 조사를 위한 다양한 조사 방법 가운데, 트롤조사와 음향조사 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 국내에서 트롤 조사 를 이용한 연구를 살펴보면, 남해안 (Jung et al., 2005), 동해 (Yoon et al., 2008), 황해 (Shin et al., 2002), 그리 고 한중, 한일 경계 수역 (Kim et al., 2010; Kim et al., 2011) 등 국내 연근해의 대부분의 수역을 대상으로 하 였으며, 트롤 조업의 어획물 데이터를 활용하여 생물의 종 조성, 현존량, 분포를 파악하고 계절별, 위치별로 생 물의 양적 변동을 파악하였다. 이러한 트롤 조사방법은 조사 해역 내 수생 생물의 종 조성 및 양을 비교적 정 확하게 파악 할 수 있으나, 많은 조사 시간과 노동력이 소요되며 망고내의 한정적인 수심층에 대한 정보만 파 악하는 단점이 있다. 반면, 음향조사방법은 비교적 적 은 비용으로 짧은 시간 동안에 많은 정보를 얻을 수 있 는 장점을 가지고 있어 미국, 노르웨이, 호주 등 여러 나라에서 사용되고 있다. 하지만 음향조사가 여러 어종 이 혼재하고 있는 해역에서 수행되는 경우에는 어종을 판별하고 어종별로 데이터를 처리 및 분석하는 과정이 필요하다. 수산 음향학자의 풍부한 경험을 바탕으로 에 코그램을 시각적으로 관찰하여 어느 정도 어종을 식별 할 수 있지만, 일반적으로는 트롤조업 등의 네트 샘플 링을 이용하여 어종을 식별한다. 그러나, 어군이 작거 나 흩어져 분포하고 있는 경우, 혹은 어획량이 작거나 어획물이 너무 다양한 경우에는 네트 샘플링도 어종식 별 수단으로 신뢰할 수 없다 (Simmonds et al., 1992). 만일 음향학적인 방법을 이용한 어종 식별의 신뢰성이 높아지고 적용성이 더 넓어진다면, 음향학적으로 추정 한 수산 자원량은 더 정확해질 것이며, 조사 대상 어종 을 확인하기 위한 트롤조업의 횟수를 줄일 수 있다. 지금까지 시도된 음향학적인 방법을 이용한 어종식별 연구는 아래와 같이 4 가지로 분류할 수 있다. 1) 주파 수 특성법: 광대역 또는 다중 주파수의 음파에 의한 어군 음파 산란의 주파수 특성 차이에 근거하는 방법 (Madureira et al., 1993; Simmonds et al., 1996; Zakharia et al., 1996; Kang et al., 2002). 2) 분포 특징 법: 어군의 형태적 특징과 분포 특성에 근거한 방법 (Lu and Lee, 1995; Scalabrin et al., 1996; LeFeuvre et al., 2000; Reid et al., 2000). 3) 신호 특징법: 어군의 에코 포락선과 같은 신호의 특징에 근거하는 방법 (Rose and Leggett 1988; Scalabrin et al., 1996). 4) 음향 결과법 : SV, TS 에코 추적 해석에 의한 유영 속도 등 과학어군 탐지기에 의해 얻어지는 정보를 이용하는 방법 (Richards et al., 1991).

    위의 방법 중 주파수 특성법에서 두 주파수를 이용하 여 대상 어종에 대한 주파수간의 다른 반사 특성을 이 용하는 방법은 플랑크톤과 어류 구분, 어종식별, 연령 식별을 위해 많이 사용되어 왔다. 주파수차법을 단일 어종을 대상으로 사용하는 경우, 이들 어군을 구성하는 개체어들의 체장, 유영각도, 밀집도 등이 복합적으로 관련된 주파수특성이 나타날 것으로 생각한다. 따라서 본 연구에서는 트롤 조사 동안 부수적으로 수집된 음향 데이터를 분석할 때 트롤 조업 결과 멸치종으로 확인된 신호를 선별하여, 시간별 남해 동부해역 멸치의 주파수 특성을 파악하고자 하였다. 또한 트롤 조사 동안 수집 된 음향데이터를 활용하여 수산자원의 조사 및 관리에 도움을 줄 수 있다는 점을 알리고자 한다.

    재료 및 방법

    데이터 수집

    남해 동부해역 멸치의 밀도 분포를 조사하기 위한 저 층 트롤조사가 통영과 거제도 연안 수역에서 2014년 4 월 14일부터 18일까지 5일동안 수행되었다. 조사는 트 랜섹트 라인의 설정 없이 수행되었으나, 거제도와 통영 남쪽 해역에 집중되는 경향을 보였다 (Fig. 1a).

    조사선은 국립수산과학원의 탐구 20호 (885 ton)이 며, 트롤 조업 동안에는 선속을 4 k't이하로 유지하였다. 조사 기간 동안 총 8회의 트롤조업을 실시하였으며, 조 사 시간은 07:34부터 18:11까지로 일출 후~일몰 전 사 이로 조업시간을 한정하였다. 그 이유는 멸치가 일몰 후~일출 전사이의 시간대에는 어군을 형성하지 않고, 분산되어 분포하며 야간에 트롤 조업이 어렵기 때문이 다 (Iglesias et al., 2003). 조업에 사용된 어구인 저층 트롤망은 총 길이가 163.8 m, 둘레는 504 m이며 끝자 루의 그물코 크기는 50 mm이다. 조업의 예망 시간 (평 균 2시간 16분)과 망고 (평균 25.2 m)는 각 정점에서 일정하지 않았다. 트롤 조업을 수행하는 동안, 교정된 과학어군탐지기 (EK60, Simrad, Norway)의 다중 주파 수 (38, 120 kHz)를 사용하여 음향데이터를 수집하였다.

    주파수 특성

    본 연구에서 주파수 특성이란, 다중 주파수에서 평균 체적후방산란강도 (MVBS, Mean Volume Backscattering Strength)의 차이, 즉 ΔMVBS를 의미한다. 개체어 (Single fish)의 반사강도 TS (Target strength)는 주파수 에 따라 다르게 나타나며, 어종, 체장, 유영각도 등에 영향을 받아 달라진다 (Kang et al., 2004; Lee and Shin, 2005). TS와 체적후방산란강도 SV (Volume backscattering Strength) 사이에는 SV = nTS의 관계가 있으며, 두 주파수 f1f2 에 대해서 식 (1)과 같은 관 계식이 성립한다. 여기서 TS와 SV는 선형값, n은 분포 밀도이다. 괄호는 정해진 셀 안의 평균값을 의미한다. 두 주파수에서 공통인 밀도 n은 생략되어, 식 (1)의 오 른쪽의 형태가 된다.

    S v f 1 S v f 2 = n T S f 1 n T S f 2 = T S f 1 T S f 2
    (1)

    식 (1)의 선형값을 대수값으로 표현하면 식 (2)로 나 타낼 수 있다. 여기서 MVBS는 <Sv>의 대수형태이다.

    Δ MVBS = MVBS f 1 MVBS f 2 = TS f 1 TS f 2
    (2)

    음향데이터 분석

    다중 주파수 (38, 120 kHz)에서 멸치의 주파수 특성 을 파악하기 위해, Echoview version 6.1 (Myriax)을 사 용하여 음향데이터를 분석하였으며, 분석 방법은 Fig. 2 와 같다.

    먼저 트롤어획물 데이터와 음향데이터의 직접적인 비교 및 분석을 위해 1) 주파수 38 kHz와 120 kHz 각 각의 Sv 에코그램에서 트롤망고 구간 위와 아래의 데 이터를 제외한 2) 가상의 에코그램을 생성하였다. 다음 으로 최적의 셀 크기를 선별하여 가상의 에코그램을 3) 리샘플 즉 셀 내의 Sv를 평균하였다. 멸치종의 주파수 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 셀의 크기를 선별하는 것은 매우 중요하다. 최적의 셀 크기를 결정하는 방법 은 ① 어군의 형상이 유지될 수 있어야 하고, ② 대상 어군과 다른 음향 산란체의 경계가 구분될 수 있어야 하며, ③ ΔMVBS의 패턴, 즉 ΔMVBS의 변화가 대상 어종의 특성을 나타낼 수 있어야 한다. 마지막으로 Minus 연산자를 이용하여 120 kHz와 38 kHz의 MVBS 차이로 구성된 4) 에코그램을 생성하고 데이터를 추출 하여 5) 히스토그램으로 표현하였다.

    시간별 멸치 어군의 정의

    거제도 남쪽 연안 수역에 모여있는 조사선들은 오전 부터 오후까지 다양한 시간에 수집되었다. 2개의 조사 선 (L2, L5)은 오전 시간대인 08:00부터 12:00 사이에 데이터가 수집되었으며, 나머지 4개의 조사선 (L1, L3, L4, L6)의 시간은 오후에 해당하는 12:00부터 15:30분 사이였다 (Fig. 1b). L3을 제외한 조사선들의 길이는 약 9,800 m로 유사하며 결과에 언급되어 있지만 트롤 조업 결과 멸치가 95% 이상을 차지하였다. 따라서 이 조사선 들에서 관측되는 어군은 멸치종으로 간주할 수 있다.

    결 과

    트롤조업 결과

    조사 기간 동안 수행된 총 8회의 조업 중, 분석에 사 용한 6개의 조사선에 해당하는 트롤 조업의 정보를 Table 1에 나타내었다. 각 라인에 해당하는 트롤 조업결 과를 살펴보면 어획물의 95% 이상이 멸치로 확인되었 다. 어획된 전체 멸치의 평균 체장은 9.8 cm (S.D.=0.8), 평균 중량은 7.6 g, 평균 어획량은 198.1 kg이었다.

    최적의 셀 크기

    최적의 셀 크기를 결정하기 위해 한 개의 조사선에 여러 개의 셀 크기를 실험적으로 적용하여 어군의 형상 과 ΔMVBS 패턴을 살펴보았다. 사용된 조사선은 L4로 작은 멸치 어군과 큰 멸치어군, 그리고 반사강도가 작 은 산란체들이 모두 관측되었다. 적용한 셀 크기는 가 로×세로가 5×2 m, 10×2 m, 20×2 m, 50×2 m이며 이에 대응하는 주파수차 에코그램 즉 ΔMVBS 에코그램은 Fig. 3에 나타내었다. 가장 작은 셀 크기 (5×2 m)를 적 용한 에코그램 (평균 ΔMVBS, –3.7±3.8 dB)과 그 다음 으로 작은 셀 크기 (10×2 m)의 에코그램 (평균 Δ MVBS, –3.7±3.4 dB)은 매우 비슷하지만 셀 크기 (5×2 m)에서 더 다양한 ΔMVBS의 값이 관찰된다 (Fig. 4). 셀 크기 20×2 m와 50×2 m의 에코그램은 비슷한 Δ MVBS 양상을 보이지만 , 50×2 m의 에코그램은 매우 약한 신호까지 멸치 어군에 포함되어, 어군의 형상이 실제보다 크게 나타났다. 이 중에 ΔMVBS값이 너무 다 양하지 않고, 어군의 형태를 유지하는 셀 크기 (10×2 m 와 20×2 m)가 적절하다고 판단할 수 있다. 한편, 6개 조사선의 에코그램에서 멸치어군을 탐지하고 그 어군 의 길이를 추출한 평균값은 18.6 m (S.D.=22.7) 이었다. 따라서, 앞의 두 개의 셀 크기 중에 평균 어군 길이보다 작은 10×2 m의 셀 크기가 보다 적합하다고 할 수 있다. Fig. 3의 에코그램에서 ΔMVBS값을 추출하여 히스토 그램을 작성한 결과, 도수의 분포 경향은 셀 크기별로 큰 차이가 없으나, 셀 크기가 커질수록 평균과 표준편 차가 작아지는 경향을 보였으며, 셀의 크기가 큰 편이 작은 편보다 ΔMVBS값이 작아지는 경향을 보였다 (Fig. 4).

    시간별 멸치의 주파수 특성 (ΔMVBS)

    최적 셀 크기인 10×2 m를 L4 데이터에 적용하여 38 과 120 kHz 및 ΔMVBS 에코그램을 작성한 예는 Fig. 5와 같다. 어군의 신호는 38 kHz에서 주로 붉은색계열 (–48~–46 dB)로 나타난 반면에, 120 kHz에서는 강도가 더 약한 녹색 혹은 노란색 (–56~–48 dB)으로 나타났다. 즉 멸치는 두 주파수에서 다른 반사강도를 가지며, 38 kHz에서 더 강한 반사강도를 나타냈다. 오후 14:00경에 38 kHz에서는 회색 (–70~–64 dB) 신호가 관측되었으나 120 kHz에서는 관측되지 않았는데, 이는 120 kHz에서 는 역치 (–70 dB) 이하의 강도를 가지는 매우 약한 산 란체로 에코그램상에서 흰색 (–999 dB, 즉 선형값 0)으 로 표시되었다. 따라서 ΔMVBS 에코그램에서는 이 이 상치 (–999 dB)가 흰색으로 표시되었다. 전반적으로 멸 치 어군내의 ΔMVBS는 38 kHz에서 더 높은 신호인 파 란색과 녹색 (–7~–4 dB)으로 나타났다.

    트롤 어획으로 멸치종을 확인한 6개 조사선의 에코 그램에서 추출한 ΔMVBS값의 히스토그램, 즉 오전과 오후에 멸치의 주파수 특징을 Fig. 6에 나타내었다. dB 범위별 백분율을 살펴보면, 오전과 오후가 대체로 유사 한 경향을 보이나, 오전에는 –6~–4 dB 범위가 21.7%로 –4~–2 dB 범위의 20.5%보다 높은 빈도를 보이는 반면 에 오후에는 –6~–4 dB 범위가 22.4%, –4~–2 dB 범위의 24.4%보다 낮은 빈도를 보였다. 즉, 오후로 갈수록 –4~ –2 dB 범위의 빈도가 높아진다. 또한 그래프의 분포 경 향을 살펴보면, 오전에는 비교적 평균에 대해 대칭인 모양을 보이나, 오후에는 왼쪽으로 치우친 경향을 보였다. ΔMVBS의 범위는 오전에 –16.9<ΔMVBS120–38<11.6 dB, 오후에는 –16.7<ΔMVBS120–38<13.0 dB 로 오후에 더 넓은 dB 범위를 보였으며 평균과 표준편차는 오전 에 –3.9±3.6 dB, 오후에는 –4.1±3.4 dB로 오전이 평균 적으로 2 dB정도 크게 나타났다. 오전과 오후를 구분 없이 전체 멸치어군에 대한 ΔMVBS의 범위는 –16.9<Δ MVBS120–38<13.0 dB이며, 평균값은 –4.1±3.5 dB이었다 (Fig. 7). 멸치의 오전과 오후의 주파수 특성을 살펴볼 때 평균값의 비교도 중요하지만 ΔMVBS의 패턴, 즉 Δ MVBS범위에 대한 빈도분포의 형태를 주목하는 것은 주파수 특성을 파악하는데 실마리가 될 수 있다. 추가 적으로 ΔMVBS의 넓은 범위는 멸치어군 주변에 위치 한 아주 작은 크기를 가진 산란체의 ΔMVBS값과, 매우 작은 멸치어군들이 적은 수의 셀내에 분포하여 그 유영 각도가 ΔMVBS값의 최소와 최대값에 기여하였기 때문 으로 생각한다.

    고 찰

    어업에 있어서 투망하기 전에 목표로 하는 어종과 어 류의 체장을 선택할 수 있다면, 부수어획을 줄일 수 있 고 자원 관리형 어업이 가능하여짐으로, 어업인도 지속 가능한 수산자원관리정책에 기여할 수 있다. 음향학적 인 어종식별법은 음향 자원 조사시 유용하게 사용될 뿐 만 아니라 수산어업 분야에도 크게 도움을 줄 수 있다. 생물종 식별을 위해서, 음향데이터 이외에도 비–음향학 적 데이터 및 선험적인 정보를 이용하고 있으며 종식별 과정에서 어떤 정보가 효과적이고 효율적으로 작용하 는지 파악하는 것은 중요하다 (Weill et al., 1993). 엄격 하게 말하자면, 현재까지 연구된 음향학적인 어종 식별 방법은 다양한 해역에서 모든 어종에 대해서 적용 가능 할 만큼 실용적이지 못하다 (Scalabrin et al., 1996).

    하지만, 생물종 식별에 관한 정보의 수가 많아지고, 그 정보의 정밀도가 높아진다면 음향학적 생물종 식별 을 보다 정확하고 보편적으로 사용할 수 있을 것이다 (MacLennan and Holliday, 1996). 보다 정확한 식별을 위해서는 본 연구에서 언급하였듯이 대상 어종의 주파 수 특성이 잘 나타날 수 있는 최적의 셀 크기를 사용해 야 한다. 추가적으로 국내외에서 주파수 특성법을 이용 하여 생물종 식별의 시도한 연구의 대상 어종, 주파수, ΔMVBS값 등을 Table 2에 정리하였는데, 유사한 어종 이라 할지라도 조사 시기와 해역, 셀크기에 따라 Δ MVBS 값이 다르게 나타났다. 사용한 주파수는 38과 120 kHz 가 압도적으로 많으며, 플랑크톤과 어류뿐만 이 아니라 해파리와 대구과 어류에도 이 방법이 사용되 고 있다.

    서론에서 언급하였듯이 국외의 자원조사에서는 트롤 조사 동안 음향데이터를 수집하여 사용하는 사례가 많 으나, 국내에서는 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에 서는 트롤조사 동안 부수적으로 수집한 음향데이터를 사용하여 멸치의 음향학적 식별에 도움을 줄 수 있는 기초 자료를 제공하였으며, 이를 통해 트롤조업 중심의 조사기간 동안 수집한 음향데이터의 활용성과 유용성 을 알리고자 한다. 물론, 표층 및 저층 생물종을 대상으 로 하는 트롤 조업일 경우, 음향데이터가 수집되더라도 그 사용이 어렵지만, 중층 및 저층을 대상으로 하는 트 롤조사에서는 음향데이터를 함께 수집하여 트롤 조업 에서 얻을 수 없는 해수중의 정보가 더 활발히 활용될 수 있기를 기대한다.

    결 론

    남해안의 거제–통영 연안 해역에서 트롤조사가 2014 년 4월 14일부터 18일까지 수행될 때 과학어군탐지기 EK60 (38, 120 kHz)을 이용하여 수집된 음향데이터를 시간별 (오전과 오후)로 분류하여 시간에 따른 멸치 어 군 주파수 특성을 분석하였다. 여기서 주파수 특성이 란, 다중 주파수에서 평균체적후방산란강도 (MVBS, Mean Volume Backscattering Strength)의 차이 즉, Δ MVBS를 의미한다. 효과적으로 주파수특성을 파악하 기 위해서 여러 셀 크기를 실험적으로 적용하고 어군의 형상과 ΔMVBS 패턴을 고려하여 최적의 셀크기 (10×2 m)를 선별하였다. 시간별 ΔMVBS의 특징을 살펴보면, 오전에서 오후로 갈수록 –6~–4 dB의 ΔMVBS범위 보 다 –4~–2 dB의 범위가 높은 빈도를 보였다. ΔMVBS의 범위는 오전에 –16.9 <ΔMVBS120–38< 11.6 dB, 오후에 는 –16.7 <ΔMVBS120–38< 13.0 dB로 오후에 더 넓은 범 위를 보였으며 평균과 표준편차는 오전에 –3.9±3.6 dB, 오후에는 –4.1±3.4 dB로 오전이 평균적으로 2 dB정도 크게 나타났다. 오전과 오후 구분 없이 전체 멸치어군 에 대한 ΔMVBS의 범위는 –16.9<ΔMVBS120–38<13.0 dB이며, 평균값은 –4.1±3.5 dB이었다. 본 논문은 음향 학적 어종 식별에 사용되는 주파수 차 특징을 트롤조사 동안 부수적으로 수집된 음향데이터를 사용하여 파악 하였으며, 이를 통해 국내에서 트롤 조사 시 수집한 음 향데이터가 유용하게 활용 가능하다는 점을 시사한다.

    Figure

    KSFT-51-235_F1.gif

    The entire survey area (a). The green line is the voyage track of the R/V Tamgu 20. T1-8 signify the trawling sections. The enlarged map shows 6 lines which were recorded from morning to afternoon (b). Two yellow lines (L2 and L5) were surveyed in the morning (08:00–12:00) and other lines in gray (L1, L3, L4, L6) in the afternoon (12:00–15:30).

    KSFT-51-235_F2.gif

    Data flow of acoustic data analysis at 38 and 120 kHz.

    KSFT-51-235_F3.gif

    The ΔMVBS echograms used different cell sizes to determine an optimal cell size.

    KSFT-51-235_F4.gif

    Histograms of ΔMVBS in the cases of four different cell sizes. The cell size, an average, and a standard deviation are inserted.

    KSFT-51-235_F5.gif

    Examples of 38 kHz echogram, 120 kHz echogram and ΔMVBS echogram.

    KSFT-51-235_F6.gif

    Histograms of ΔMVBS from 6 survey lines.

    KSFT-51-235_F7.gif

    Histograms of ΔMVBS for morning, afternoon and all anchovies.

    Table

    The results of trawl shots on the basis of 6 survey lines. These lines are sorted by time

    Various applications of ΔMVBS method, especially showing the ΔMVBS ranges by species

    Reference

    1. Cabreira AG , Madirolas A , Brunetti NE (2011) Acoustic characterization of the Argentinean short-fin squid aggregations , Fish Res, Vol.108 ; pp.95-99
    2. De Roverties A , Mckelvey DR , Ressler PH (2010) Development and application of an empirical multifrequency method for backscatter classification , Can J Fish Aquat Sci, Vol.67 (9) ; pp.1459-1474
    3. Fielding S , Watkins JL , Trathan PN , Enderlein P , Waluda CM , Stowasser G , Tarling GA , Murphy EJ (2014) Interannual variability in Antarctic krill (Euphausia superba) density at South Georgia, Southern Ocean: 1997–2013 , ICES J Mar Sci, Vol.71 (9) ; pp.2578-2588
    4. Iglesias M , Carrera P , Muiño R (2003) Spatio–temporal patterns and morphological characterisation of multispecies pelagic fish schools in the North–Western Mediterranean Sea , Aquat Living Resour, Vol.16 ; pp.541-548
    5. Jeong SB , Hwang DJ , Kim YJ , Shin HH , Son YU (2005) Species composition of the catches collected by a bottom trawl in the southern waters of Korea in summer, 2004 , Bull Korean Soc Fish Tech, Vol.41 (1) ; pp.35-45
    6. Kang D , Hwang D , Mukai T , Iida K , Lee K (2004) Acoustic target strength of live Japanese common squid (Todarodes pacifica) for applying biomass estimation , J Kor Fish Soc, Vol.37 (4) ; pp.345-353
    7. Kang D , Shin HC , Kim S , Lee Y , Hwang D (2003) Species identification and noise cancellation using volume backscattering strength difference of multi-frequency , J Kor Fish Soc, Vol.36 (5) ; pp.541-548
    8. Kang M , Furusawa M , Miyashita K (2002) Effective and accurate use of difference in mean volume backscattering strength to identify fish and plankton , ICES J Mar Sci, Vol.59 (4) ; pp.794-804
    9. Kim MS , Kim DS , Kim MS , Lee JG (2010) A variation of fishes catched by the bottom trawl in the boundary zone between Busan and Tsushima , J Fish Mar Sci Edu, Vol.22 ; pp.341-353
    10. Kim MS , Kim DS , Kim MS , Lee JG , Kim JH , Kang I (2011) Distribution characteristics composition of fishes by a bottom trawl in the jointly controlled waters of the East China Sea , J Fish Mar Sci Edu, Vol.23 ; pp.141-152
    11. Lee DJ , Shin HI (2005) Construction of a data bank for acoustic target strength with fish species, length and acoustic frequency for measuring fish size distribution , J Kor Fish Soc, Vol.38 (4) ; pp.262-275
    12. Lee KH , Choi JH , Shin JK , Chang DS , Park SW (2009) Acoustical backscattering strength characteristics and density estimates of Japanese common squid distributed in Yellow Sea , J Kor Soc Fish Tech, Vol.45 (3) ; pp.157-164
    13. LeFeuvre P , Rose GA , Gosine R , Hale R , Pearson W , Khan R (2000) Acoustic species identification in the Northwest Atlantic using digital image processing , Fish Res, Vol.47 ; pp.137-147
    14. Lu HJ , Lee KT (1995) Species identification of fish shoals from echograms by an echo–signal image processing system , Fish Res, Vol.24 ; pp.99-111
    15. MacLennan DN , Holliday DV (1996) Fisheries and plankton acoustics: past, present, and future , ICES Mar Sci, Vol.53 ; pp.513-516
    16. Madureira LSP , Everson I , Murphy EJ (1993) Interpretation of acoustic data at two frequencies to discriminate between Antarctic krill (Euphausia superba Dana) and other scatteres , J Plankton Res, Vol.15 ; pp.787-802
    17. McKelvey DR , Wilson CD (2006) Discriminant classification of fish and zooplankton backscattering at 38 and 120 kHz , T Am Fish Soc, Vol.135 (2) ; pp.488-499
    18. Mosteiro A , Fernandes PG , Armstrong E , Greenstreet S (2004) A dual frequency algorithm for the identification of sandeel school echotraces , ICES Document CM, Vol.12 ; pp.1-13
    19. Reid D , Scalabrin C , Petitgas P , Masse J , Aukland R , Carrera P , Georgakarakor S (2000) Standard protocols for the analysis of school based data from echosounder surveys , Fish Res, Vol.47 ; pp.125-136
    20. Richards LJ , Kieser R , Mulligan TJ , Candy JR ( 199) Classification of fish assemblages based on echo integration surveys , Can J fish Aquat Sci, Vol.148 ; pp.1264-1272
    21. Rose GA , Leggett WC (1988) Hydroacoustic signal classification of fish schools by species , Can J fish Aquat Sci, Vol.45 ; pp.597-604
    22. Scalabrin C , Diner N , Weill A , Hillion A , Mouchot MC (1996) Narrowband acoustic identification of monospecific fish shoals , ICES Mar Sci, Vol.53 ; pp.181-188
    23. Shelton PA , Armstrong MJ , Roel BA (1993) An overview of the application of the daily egg production method in the assessment and management of anchovy in the Southeast Atlantic , Bull Mar Sci, Vol.53 ; pp.788-794
    24. Shin HH , Hwang DJ , Kim YJ (2002) Studies on the distribution of fisheries resources by bottom trawling in the Yellow Sea , J Kor Soc Fish Technol, Vol.38 ; pp.129-139
    25. Simmonds EJ , Armstrong F , Copland PJ (1996) Species identification using wideband backscatter with neural network and discriminant analysis , ICES J Mar Sci, Vol.53 ; pp.189-195
    26. Simmonds EJ , Wiliamson Nj , Gerlotto F , Aglen A (1992) Acoustic survey design and analysis procedure : A comprehensive review of current practice , ICES Coop Res Rep, ; pp.-187
    27. Statistics Korea (2015) The result of 2014 fishery production trend survey (provisional). Statistics Korea press release. Republic of Korea,
    28. Yoon EA , Hwang DJ , Shin HH , Gwak DS , Cha CP (2012) In situ acoustic characteristics of the large jellyfish Nemopilema nomurai in the East China Sea , J Kor Soc Fish Tech, Vol.48 (3) ; pp.256-268
    29. Yoon SC , Cha HK , Lee SI , Chang DS , Hwang SJ , Yang JH (2008) Variations in species composition of demersal organisms caught by trawl survey in the East Sea , J Kor Soc Fish Technol, Vol.44 ; pp.323-344
    30. Zakharia ME , Magand F , Hetroit F , Diner N (1996) Wideband sounder for fish species identification at sea , ICES J Mar Sci, Vol.53 ; pp.203-208