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ISSN : 1225-827X(Print)
ISSN : 2287-4623(Online)
Journal of the Korean Society of Fisheries Technology Vol.53 No.4 pp.386-395
DOI : https://doi.org/10.3796/KSFT.2017.53.4.386

Preliminary study for the application of a commercial echosounder installed a pair trawler

Young-Il SEO, Junseong PARK1, Choong-Sik JANG1, Myounghee KANG1*
Coastal Water Fisheries Resources Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan 46083, Korea
1Department of Maritime Police and Production System / The Institute of Marine Industry, Gyeongsang National University, Tongyeong 53064, Korea
Corresponding author : mk@gnu.ac.kr, +82-55-772-9187, +82-55-772-9189
August 4, 2017 November 20, 2017 November 20, 2017

Abstract

For scientific research, a number of acoustic surveys using commercial echosounders equipped in fishing vessels were conducted throughout the world; however, few studies were performed in South Korea. Hence, this research is an preliminary study for presenting the application of a sounder from a fishing vessel. The fishing operations using a pair trawler (7 Cheonghae) was conducted in the Northwest-Western sea of Jeju Island from 20 to 23 April, 2016. Substantial impulse noises and attenuated signals were eliminated by the latest algorithms. Acoustic signals were grouped into the fish aggregations and long layer-like signals. The fish aggregations appeared between 30 and 60 m, and long layer-like signals showed the diurnal vertical migration. Energetic, morphological and positional properties of the fish aggregations and layer-like signals were described. The fish aggregations appeared mainly between sunrise and sunset; however layer-like signals tended to be presented regardless of time in consideration of the time series analysis. On the basis of the consignment sales, Scomberomorus niphonius, the target species of F/V 7 Cheonghae, was the highest catch with 4,280 kg (74.6%) and might have appeared in fish aggregations and layer forms.


쌍끌이 기선저인망 어선의 어업용 어군탐지기 활용을 위한 기초연구

서 영일, 박 준성1, 장 충식1, 강 명희1*
국립수산과학원 연근해자원과
1경상대학교 해양경찰시스템학과 / 해양산업연구소

초록


    National Fisheries Research and Development Institute
    R2017026

    서 론

    기선저인망 어업은 우리나라 주요 연근해어업 중 하 나로, 조업어장은 동, 서, 남해와 동중국해이지만 대부분 의 대형기선저인망 어선들은 서해와 동중국해에서 조업 하므로 이 두 해역이 주요어장이라고 할 수 있다. 주 어획 대상은 저서어류이며 중층에서 유영하다가 일시적 으로 저층으로 내려오는 부어류도 그 대상이 된다. 쌍끌 이 기선저인망 어업은 기선저인망 어업 중에서 2척의 어선을 이용하는 조업방식을 말한다 (Kang, 1991a). 쌍 끌이 기선저인망은 1개의 자루그물과 2개의 날개그물로 이루어진 기본 구조를 가지고 있으며, 트롤어구와 유사 하지만 전개판이 없다. 또한 쌍끌이 기선저인망은 어군 탐지기 (이하 어탐)를 이용하여 어군의 존재와 위치를 파악한 뒤에 투망하여 2척이 일정한 간격을 유지하면서 약 2∼3 knots로 2∼2.5시간 예망을 하고 양망 시에는 2척이 가까이 붙어 수행한다 (Kang, 1991b).

    쌍끌이 기선저인망 어업에서 사용하는 어탐은 어업전 용으로 제작된 것으로 과학 조사를 목적으로 사용하는 과학어탐과는 다르다. 일반적으로 어업용 어탐은 음향 데이터를 수록하는 기능이 없고 단지 조업 중에 실시 간으로 음향 데이터를 가시화한 에코그램을 제공한다. 어탐의 송수파기는 사용하는 동안, 특히 오랜 기간동 안 사용하거나 해양환경의 변화가 심한 해역에서 사용 하면, 송수파기의 감도가 떨어지고 변화가 생긴다 (Simmonds and MacLennan, 2005).

    어업용 어탐은 어획을 목표로 하는 어군의 유무와 규 모에 대한 정보를 제공하면 충분한 역할을 하지만, 과학 어탐은 음향데이터를 이용하여 목표 어종의 절대적인 생물량을 추정하므로 송수파기의 감도를 정확하게 보정 하는 것은 매우 중요하다. 따라서 과학 어탐은 음향데이 터의 저장기능뿐만이 아니라 센서의 감도를 교정하는 프로그램이 내장되어 있으며 정밀도 높은 신호처리장치 를 가지고 있다. 이외에도 과학 어탐은 정확한 음향값을 제공하기 위한 고도의 기술력으로 제작되었다고 할 수 있다. 어업용 어탐 중에 소수 일부 어탐 (예를 들어 Simrad사의 ES시리즈, Sonic corporation의 KFC 3000) 은 음향데이터를 수록할 수 있다. 하지만 앞서 말한 송수 파기의 감도 및 빔 패턴을 보정할 수 있는 기능은 탑재되 어 있지 않다. 따라서 이 어업용 어탐은 과학 어탐의 센서 교정을 위하여 실시하고 있는 표준교정법 (Foote et al., 1987)을 따라 데이터를 수록한 후, 데이터를 후처 리하여 교정값을 추출하여 정량적인 처리를 수행할 수 있게 된다. 이와 같이 어업용 어탐의 음향데이터를 교정 하여 연구목적으로 수행된 사례가 다수 있다. 뉴질랜드 의 대구류 자원량 평가, 호주에서 도미류의 자원량 추정, 베링해에서 명태의 동계 분포를 조사한 연구가 있다 (Barbeaux et al., 2013; O’Driscoll, 2013; Gastauer et al., 2017). 이에 반해 국내에서는 어업용 어탐을 이용한 연 구사례는 없다.

    어업용 어탐을 이용하는데 중요한 요소중 하나는 양 질의 음향 데이터를 획득하는 것이다. 어선은 어로작업 을 위한 다양한 전기 및 음향장비의 사용과 잦은 선속과 선수 방위 변화 등으로 인해 음향데이터의 질에 영향을 미치는 잡음들이 많이 발생하게 된다. 이 잡음들이 보다 쉽게 제거된다면 어업용 어탐을 이용한 과학연구가 보 다 수월하게 수행될 것으로 생각된다. 본 연구에서는 쌍끌이 기선저인망 어선에 설비된 어업용 어탐으로 수 집한 음향데이터를 활용한 기초 연구로, 우선 음향데이 터에 내재된 잡음을 제거하는 방법과 조업해역에 서식 하는 수산 생물의 군집 특성을 파악하는 것을 목적으로 하였다.

    재료 및 방법

    자료 수집

    음향 데이터 수집에 사용된 어업용 어탐 (ES70, Simrad, Norway)은 쌍끌이 기선 저인망 선단의 망선 중 에 하나인 7청해호 (청해 수산)에 설치되었으며, 어탐 자료는 2016년 4월 20∼23일에 제주도 북서부∼서부 해역에서 수집하였다 (Fig. 1). 어탐의 주파수는 38과 120 kHz였으며 펄스폭은 0.256 ms이었다. 청해호의 어 획 자료는 얻지 못하였으나, 4월 23일 당일 위판장의 판매 자료를 받아 그 결과를 정리하였다.

    임펄스 잡음과 감쇠 신호 제거

    음향데이터는 두 주파수 (38과 120 kHz)로 수집되었 지만, 어류 신호 특성이 38 kHz에 보다 잘 나타나 있으 며, 120 kHz에는 데이터의 누락이 많고 전반적으로 잡 음이 많이 존재하여 38 kHz의 음향데이터만을 이용하 여 분석하였다. 38 kHz의 음향데이터에 임펄스 잡음 (Impulse noise)과 감쇠 신호 (Attenuated signal)로 인한 신호 손실이 관찰되었다. 임펄스 잡음은 선박의 전기장 비나 다른 음향장비에 의한 간섭이 발생의 주원인으로 주변의 신호들보다 대단히 강하고 일정한 간격으로 간 헐적으로 나타나는 특성이 있다. 감쇠 신호는 변침이나 빠른 선속, 파도 등으로 인해 발생한 거품들이 송수파기 표면을 덮어서 발생한다. 거품으로 인해 송수파기가 발 사한 핑이 제대로 나아가지 못하여 에코그램 상에서 하 나 또는 여러 핑의 신호가 빠진 것처럼 보이며 주변 핑의 신호보다 현저히 낮은 값으로 나타낸다. 이 두가지 형태 의 잡음은 Echoview ver 8.0 (Echoview, Australia)에 내 재되어 있는 알고리즘을 이용하여 제거하였다.

    임펄스 잡음 제거 알고리즘은 첫 번째로 데이터 처리 제외선을 설정하여 잡음 제거 알고리즘의 데이터 처리 과정에서 불필요한 부분을 제외시킨다. 본 연구에서는 해수면선과 해저선을 제외선으로 설정하였다. 다음으로 smoothing 과정을 수행한다. Smoothing은 설정한 수직 샘플 범위의 값을 평균하고 그 값이 설정된 역치 값 (본 연구에서는 -110 dB)보다 크면 그것을 잡음 후보로 식별 한다. 잡음 후보로 판단된 값은 Anderson et al. (2005)의 two-sided comparison method를 이용하여 잡음인지 아 닌지 최종적으로 판별된다. Two-sided comparison method는 데이터 샘플 a, b, c가 있다고 할 때, 샘플 b를 정의하기 위하여 양 옆 데이터 샘플인 a와 c를 b와 비교 하는 것으로, 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다.(1)

    S V i j S V i ( j n ) > δ and S V i j S V i ( j + n ) > δ
    (1)

    여기서 SV 는 체적후방산란강도 (Volume backscattering strength, dB re 1 m-1)를 의미하고, i는 수직 샘플 번호, j는 핑 번호, δ는 역치 값, n은 핑 j로부터 떨어진 정도, 즉 핑의 수를 의미한다. 따라서 S V i j S V i ( j n ) S V i j S V i ( j + n ) 가 설정한 역치값보다 크면, 즉 S V i j 가 주변 핑인 S V i j S V i ( j n ) S V i j S V i ( j + n ) 의 값보다 크면 잡음 으로 판별된다. 최종적으로 잡음으로 판별된 S V i j S V i j S V i ( j n ) S V i j S V i ( j + n ) 사이의 평균값으로 대체 된다. 임펄스 잡음 제거에 사용된 파라미터와 그 값들은 Table 1에 나타내었다. 감쇠 신호 제거 (Attenuated signal removal) 알고리즘은 Ryan et al. (2015)의 연구를 토대로 한 것이다. 이 알고리즘도 제외선을 해수면 선과 해저선으로 설정하였다. 감쇠 신호는 핑 전체에 영향을 미치며 주변의 신호들보다 약하다는 특징을 이용하여 제거한다. 감쇠 신호는 n개의 핑을 가지는 context 창의 백분위수 (본 연구에서 95, Table 2)와 context 창의 중앙 에 위치하는 핑의 백분위수를 비교하여 판별되며, 다음 과 같은 식으로 나타낼 수 있다.(2)

    V m n V i j < T h r e s _ A S
    (2)

    여기서 Vmn은 context창의 백분위수, Vij는 중앙 핑 의 백분위수, Thres_AS는 역치 값을 의미한다. Context창 의 백분위수와 중앙 핑의 백분위수의 차가 설정한 역치 값보다 작으면, 즉 중앙 핑의 백분위수 값이 context창 내의 백분위수 값보다 작으면 중앙 핑의 신호가 감쇠된 것으로 판단한다. 감쇠 신호로 판단된 핑의 샘플들은 context창 내의 백분위수 값 (본 연구에서 75, Table 2)으 로 대체되었다.

    수산 생물의 특징

    잡음을 제거한 음향 데이터 전체를 총체적으로 살펴 본 결과, 음향 신호를 수산 생물의 군집과 레이어 (layer) 형태로 분류할 수 있었다. 수산 생물의 군집은 Echoview 의 school detection 기능을 통하여 정의하였고, 레이어 는 그 형태를 따라 수동으로 정의하였다. 정의한 군집과 레이어 신호의 특징은 comma-separated value 파일로 추출하여 IBM SPSS Statistics 23 (IBM corporation, USA)을 이용하여 상자그림으로 나타내었다.

    결과 및 고찰

    잡음 제거와 일별 에코그램

    임펄스 잡음과 감쇠 신호를 제거하기 전과 후의 예시 에코그램은 Fig. 2에 나타내었다. 임펄스 잡음은 에코그 램 상에서 비가 내리는 형태로 나타나며 주변의 신호보 다 매우 강한 값을 보인다. 감쇠 신호는 핑 전체가 하얀 색으로 나타나는 것을 알 수 있다. 잡음이 제거된 에코그 램의 상단과 하단의 검은 부분은 processed data 연산자 를 이용하여 분석에 불필요한 부분인 해수면 선위와 해 저선 아래를 제외시킨 것이다. 잡음 제거 후의 에코그램 은 임펄스 잡음이 소거되었고, 감쇠 신호의 빈자리에 보정값이 채워진 것을 알 수 있다.

    조사선을 이용한 과학조사와는 다르게 어선은 선속에 제한이 없고 어로 작업을 위한 다양한 장비들을 사용하 기 때문에 위와 같은 다양한 잡음들이 다수 발생한다. 이러한 잡음들은 이전에는 수동으로 제거되었기 때문에 어업용 어탐 데이터를 분석하여 과학 연구에 활용하는 데 상당한 어려움이 있었다 (O’Driscoll, 2013). 그러나 다양한 잡음에 대한 연구가 활발히 수행되어 일부 잡음 을 제거하는 알고리즘이 개발되어 예전보다 수월하게 어업용 어탐을 과학용으로 이용할 수 있게 되었다 (Ryan et al., 2015). 개발된 잡음제거 알고리즘을 사용할 경우에도 고려해야 할 사항으로 예를 들어 입력된 파라 미터 값에 따라 잡음제거 결과가 크게 달라진다는 점이 다. 임펄스 잡음제거의 경우 역치 값을 너무 높게 잡으면 잡음이 많이 남게 되고, 반대로 역치 값을 너무 낮게 잡으면 분석에 필요한 신호들까지 같이 제거될 수 있다. 감쇠신호의 경우에 감쇠된 핑의 폭이 너무 넓으면 감쇠 로 인한 빈 공간을 적절한 값으로 채우지 못할 수 있기 때문에 특정 영역에 대해서는 수동으로 잡음을 제거해 야 될 수도 있다. 따라서 수집된 음향 데이터에 최적화된 값을 찾는 것은 중요하다고 할 수 있다. 한편, 본 연구에 사용한 음향데이터는 펄스폭은 0.256 ms로 비교적 짧은 것을 사용하였다. 고주파수인 120 kHz의 에코그램에 전 반적으로 많은 잡음이 보였는데, 짧은 펄스폭이 이 잡음 의 주요 원인은 아니더라도 무정전 전원 장치가 설치되 어 있지 않아 잡음에 취약한 것을 확인할 수 있었다. 과학어탐 및 어업용 어탐으로부터 수록된 음향데이터에 잡음이 혼재되어 있을 경우, 적정한 역치값, 임펄스와 감쇠 신호 제거법을 이용한다면 정확도 높은 데이터 분 석을 수행할 수 있을 것으로 생각한다. 후처리로 잡음을 제거하는 것 보다 데이터를 수록할 당시 잡음이 되는 원인을 제거하는 것이 제일로 중요하다. 어선의 경우 하드디스크를 부착하여 데이터를 수록하는 경우가 많은 데 하드디스크가 어탐 프로세서로부터 일탈되지 않도록 각별한 주의가 필요하다.

    잡음을 제거한 뒤, 일별 수산 생물의 군집과 레이어 신호만을 남긴 에코그램은 Fig. 3에 나타내었다. 에코그 램 상단의 막대는 주야 구분을 나타내며, 노란색은 주간, 검은색은 야간을 의미한다. 그림 하단의 막대는 에코그 램의 SV 값을 표시하는 스케일 바를 나타낸다. 에코그 램 상단과 하단의 검은 부분은 데이터 분석에서 제외시 킨 부분이다. 20일 (Fig. 3a)에는 레이어 형태의 신호들 이 주야에 상관없이 주로 해저에 나타났다. 군집 형태의 신호는 13시∼20시 사이에 출현하였고 주로 수심 30∼ 60 m에 나타났다. 21일 (Fig. 3b)에는 레이어 형태의 신 호는 일몰에 부상하였다가 일출에 가라앉는 전형적인 일주기적인 모습을 나타내었다. 09∼12시와 15∼19시 사이에 출현한 레이어 형태의 신호는 해저로부터 약 30 m 떨어져 나타났다.

    군집의 신호는 주로 레이어 형태 신호의 위쪽에 출현 하였으며 주간에 나타났다. 22일 (Fig. 3c)에는 00시 30 분∼02시경 사이에 해수면과 해저에서 레이어 형태의 신호가 동시에 나타났다. 05∼20시의 레이어 형태의 신 호는 전형적인 일주기적인 수직이동을 나타내었다. 21 시 이후에 강한 강도를 가진 레이어 형태의 신호가 나타 났다. 소수의 군집 신호가 02∼07시 사이에 출현하였다. 23일 (Fig. 3d)에는 다소 강한 강도를 가진 레이어 형태 의 신호가 출현하였으며 야간에 부상하였다가 일출 이 후에 하강하는 모습을 나타냈다. 07시 이후에 약 -48∼ -45 dB의 매우 강한 강도를 지닌 레이어 형태의 신호가 출현하였다. 군집 신호들은 05시 이후에 레이어 형태의 신호 위쪽에 출현하였다. 일별 에코그램은 24시간 연속 적인 수중 상황을 보여주므로 총괄적인 음향정보를 보 여줄 수 장점이 있다.

    수산 생물의 특징

    수산 생물의 형태학적, 위상학적, 에너지적 특징은 Fig. 45에 나타내었다. 군집 형태의 신호는 사분위수 범위가 -55∼-65 dB의 SV 값을 나타내었고 22, 23일의 평균과 표준편차는 각각 -58.5±3.4, -58.5±4.2 dB로 다른 날짜에 비해 높았다. 분포 수심은 21일을 제외하고 사분 위수 범위가 40∼60 m 사이였으며, 22일에 평균 50.4±14.8 m로 가장 큰 것을 알 수 있다. 고도는 23일에 가장 넓은 사분위수 범위를 나타냈고 22일에 평균 39.4±10.6 m로 해저에서 가장 멀리 떨어져 분포하였으 며, 최소 최대값의 범위가 가장 좁은 것을 알 수 있다. 군집 신호의 길이는 대부분 100 m 이하였으나 20일에 807.6 m로 이상값을 가진 군집이 출현하였다. 군집 신호 의 두께는 대부분 10 m 이하를 나타내었고 23일에 평균 6.3±4.9 m로 가장 두꺼웠다. 군집의 면적은 대부분 200 m2 이하였으나 4월 20일에 이상값을 가진 군집이 빈번히 출 현하였다 (Fig. 4). 레이어 신호의 사분위수 범위 SV 는 23일 (-65∼-55 dB)을 제외하고 대부분 -73∼-65 dB을 나타내고 23일이 평균 -61.0±5.4 dB로 가장 높았다. 분 포수심의 사분위수 범위는 4월 20일에 20∼80 m로 가 장 넓은 범위를 보였으며, 21일 평균 58.4±19.3 m로 가 장 깊은 곳에 분포하였다. 길이는 20일에 평균 23773.2 m로 가장 길었다. 두께는 평균 51.1 m로 22일에 가장 두꺼웠다. 면적은 20일에 643340.9 m2로 가장 넓었다 (Fig. 5).

    군집과 레이어 형태 신호의 시계열 특징

    군집과 레이어 신호의 음향값 (Nautical Area Scattering Coefficient, m2/nmi2, NASC)을 시계열로 Fig. 6에 나타내었다. 검은 실선은 군집 형태의 신호, 검은 점선은 레이어 형태의 NASC 값을 의미한다. No data로 표시된 곳은 음향데이터가 수집되지 않은 것을 표시하였다. 20일에 군집 형태의 NASC 값은 일몰 시간 대에 가장 높은 값을 나타내었고 12시를 기준으로 오후 에 대체로 높은 값을 보였다 (Fig. 6a). 레이어의 NASC 값은 13∼14시 사이에 가장 높았으며, 17∼19시와 21∼ 22시에도 작은 정점을 보였다. 21일 (Fig. 6b)에 군집의 NASC는 일출과 일몰 시간대에 높은 값을 나타냈으며 레이어의 NASC는 일출 시간대에 가장 높은 값을 나타 냈다. 또한 일몰 이후에 군집과 레이어의 NASC 값이 나타나지 않았다. 22일 (Fig. 6c)에는 일출 시간대에만 군집의 NASC 값이 매우 약하게 나타났다. 반면에 레이 어의 신호는 일몰 이후인 22∼23시 사이에 가장 높게 나타났다. 23일 (Fig. 6d)에는 7∼8시에 군집과 레이어 의 NASC가 가장 높게 나타났다.

    데이터 누락이 특히 22일과 23일에 발생하여 군집과 레이어 신호의 NASC 값의 일반적인 시계열 특징을 얻 기는 어려우나, 대략적인 경향을 보면 군집의 NASC는 일출과 일몰 사이인 주간에 그 값이 나타나는 것을 알 수 있다. 반면에 레이어의 NASC는 주간과 야간에 관계 없이 대부분의 시간대에 값을 보였다. 시계열의 일반적 인 특징을 보기 위하여 24시간 연속적인 데이터가 필요 하지만, 본 연구는 어업용 어탐 활용을 위한 예비 연구라 는 점을 감안하여 활용 예시를 보여주는 단계라고 할 수 있다.

    앞으로 오징어 종을 목표로 하는 트롤 어선의 어탐 데이터를 수집할 계획이 있는데, 38과 120 kHz 두주파 수로부터 데이터를 누락없이 수집하여 오징어종의 시계 열 특징을 조사하고자 한다.

    어획결과

    청해호의 4월 23일 위판 결과를 정리하여 Table 3에 나타내었다. 삼치가 74.6% (4,280 kg)로 가장 높은 어획 량을 차지하였다. 삼치를 제외한 다른 어종들은 10% 미 만의 어획율을 나타내었다. 청해호의 주 목표종은 삼치 이며, 4월 23일의 위판 결과에서 가장 높은 어획율을 차지한 삼치라는 것을 근거로 에코그램 상에 나타난 군 집과 레이어의 신호들은 삼치의 가능성이 높다고 판단 할 수 있다. 특히, 주간에 군집 형태를 보이는 신호는 삼치라고 생각한다. 음향데이터는 2016년 4월 20일~ 23일 4일 동안 수집했으나 어획결과 자료는 회사 기밀 정보라서 받지 못하고, 단지 4월 23일 위판자료만을 받 을 수 있었다. 이 또한 어렵게 구한 것으로, 음향데이터 의 결과를 증거할 충분한 자료이지 않은 것은 사실이다. 이 연구는 어업용 어탐의 활용을 보여주는 예비조사의 단계이므로 음향 결과가 기선저인망에서 목표종으로 삼 고 위판 결과에 가장 많은 어획율을 차지하는 삼치일 가능성이 높다는 점을 시사할 수 있었다.

    과학어탐을 설비한 저소음 조사선은 건조비용이 매우 높으며, 이런 조사선을 사용하여 과학 조사를 수행하는 데 많은 비용과 인력이 필요하다. 때문에, 어선에 설비 된 어탐용 어탐을 이용한 과학 조사의 폭넓은 활용을 서론에서 언급하였다. 본 연구에서는 국내 최초로 쌍끌 이 기선 저인망의 어업용 어탐에 휴대용 하드디스크를 부착하여 음향 데이터를 수록하여 일반적인 수산 생물 의 특징을 도출하지는 못했으나 그 활용 사례를 보여 주었다.

    우리나라에서 데이터 수록이 가능한 어업용 어탐기는 약 10대가 있는 것으로 파악된다. 이 어업용 어탐기를 과학 조사용으로 활용한다면 보다 광범위한 해역에서 다양한 시간대에 수산 자원에 대한 자료를 수집할 수 있어, 조사선으로 수행하여 획득한 자료의 보조 수단으 로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

    한편, 본 연구에 사용한 어업용 어탐은 많은 나라에서 연구 목적으로 사용되고 있으며, 이 어탐으로 수록되는 데이터의 신뢰도는 높은 것으로 알려져 있다. ES70 어 탐기는 3,000핑 주기로 ±0.5 dB 시스템 오차를 가지고 있다. 이 오차는 장기간 데이터를 수집하여 사용할 경우 는 영으로 평균 처리되지만, 엄격한 사용을 위해서 이 오차를 제거할 수 있다 (Ryan and Kloser, 2004).

    추가적으로 국제 해양 개발 위원회는 보고서를 통하 여 어선을 이용한 음향 데이터 수집에 관한 기준들을 제시하였으며 (ICES, 2007), 남극 해양 생물 자원 보존 위원회 (Commission for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources)의 소그룹인 Acoustic Survey and Analysis Methods에서도 북극해의 크릴과 부어류들 을 조사하는데 어선을 이용하여 음향데이터를 수집하 고 그 데이터의 수집, 처리 등에 관해서 기준을 권고하 고 있다 (Watkins et al., 2016). 이런 자료를 이용한다 면 어업용 어탐의 활용에 신뢰성을 높여줄 것으로 생 각한다.

    결 론

    쌍끌이 기선 저인망에 설비된 어업용 어탐기를 활용 하여, 2016년 4월 20∼23일 제주도 북서부∼서부 해역 에서 음향데이터를 수집하였다. 음향데이터에 내재된 임펄스 잡음과 감쇠신호는 잡음제거 알고리즘을 이용하 여 수월하게 제거하였다. 조사 해역에서 수록한 음향신 호는 군집과 레이어의 형태로 나눌 수 있어, 음향신호를 이 두가지 형태로 분류하여 분포 수심, 높이, 길이, 해저 로 부터의 거리, 평균 음향산란강도 등의 특징을 도출하 였다. 그리고 군집과 레이어 형태의 NASC 값을 시계열 로 표시하였는데, 군집 신호들은 주로 일출과 일몰 시간 사이에 출현하였지만 레이어의 신호는 주·야간에 관계 없이 나타나는 경향을 보였다.

    4월 23일의 위판 자료에서 삼치가 4,280 kg (74.6%) 로 가장 높은 어획량을 나타내었다. 위판결과와 청해호 의 목표종이 삼치라는 사실을 토대로 군집과 레이어 신 호는 삼치일 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구는 어선 에 설치된 어업용 어탐의 활용을 보여준 예비연구로, 앞으로 어업용 어탐의 많은 활용을 기대한다.

    사 사

    이 논문은 2017년도 국립수산과학원 수산시험연구사 업 연근해어업 자원평가 및 관리 (R2017026)의 지원으 로 경상대학교와 공동으로 수행되었습니다. 음향 자료 수집에 적극적으로 도움을 주신 Simrad Korea사에 깊은 감사드립니다.

    Figure

    KSFT-53-386_F1.gif
    Survey area. Dark blue arrows indicate the navigation direction.
    KSFT-53-386_F2.gif
    Echograms between before and after eliminating noises. The echogram with impulse noises (a), the echogram with attenuated signals (b), the echogram after eliminating impulse noises (c), and the echogram after eliminating attenuated signals (d).
    KSFT-53-386_F3.gif
    The daily echograms including only fish aggregations and long layer-like signals. The 20th echogram (a), the 21st echogram (b), the 22nd echogram (c) and the 23rd echogram (d). The yellow color of the top bar on each echogram means day and black means night. The boxes in red are expanded parts of fish aggregations.
    KSFT-53-386_F4.gif
    Fish aggregations properties on each day (20th, 21st, 22nd and 23rd April).
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    The long layer-like signals properties on 20th, 21st ,22nd and 23rd April.
    KSFT-53-386_F6.gif
    Time series of NASC from fish aggregations and long layer-like signals. The black line means fish aggregations and the dotted line indicates long layer-like signals. The each graph is 20th (a), 21st (b), 22nd (c) and 23rd (d) of April, respectively. No data means the time when acoustic data were not collected.

    Table

    Setting parameters for eliminating impulse noises
    Setting parameters for removing attenuated signals. The percentile (detection) is used to compare the percentile of context window and the percentile of center ping of context window. The percentile (replacement) is replaced with the attenuated signals
    Catch results from consignment sales on April 23rd

    Reference

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