1. 서 론
2. 실험방법
2.1 연구대상지역
2.2 조류 측정 방법
2.3 형광센서 측정 방법
2.4 초분광영상 측정 방법
2.5 초분광영상 분석 방법
3. 실험 결과
3.1 Phycocyanin-남조류세포수 결과
3.2 Optimal band ratio analysis (OBRA) 결과
3.3 Estimating equation 결과
4. 결 론
1. 서 론
조류는 광합성을 통해 성장하며, 일사량, 수온, 영얌염류, 체류시간 등 환경조건에 따라 큰 영향을 받는 수생태계 먹이사슬의 일차생산자로 수생태에서 중요한 역할을 수행한다(ME, 2020). 하천의 조류는 크게 규조류, 녹조류, 남조류로 분류되며, 남조류 중 유해남조류(microcystis, Anabaena 등)가 과대증식하면서 녹조현상이 발생하게 된다. 유해남조류는 동물의 간을 손상시키는 독소를 만들어내며, 외국에서는 사람이 죽은 사례와 가축이 대량폐사 하는 사례도 있다(Kim, 2017a). 그리고 수돗물의 맛·냄새 유발, 정수장의 여과장치 기능 저하, 수체 내 산소고갈로 인한 어패류 질식사 등 다양한 문제를 일으킬 수 있다(Kim, 2017b). 국내 홍수제어를 위한 8개의 대규모 보 건설로 인해 하천 지형이 크게 변화함에 따라 수심, 유속, 체류시간과 같은 수리특성을 포함한 하천 환경이 바뀌면서 수질 특성도 큰영향을 받았다(Jung and Kim, 2019). 이로인해 정체성 수역 특성을 나타냄과 동시에 수질환경적 변화가 녹조발생을 일으키고 있다(Jung et al., 2021).
국내에서 녹조현상을 대비하기 위해 상수원 및 친수활동 구간에 유해남조류 세포수를 기준으로 하여 단계별로 조류경보제를 시행하고 있으며, 이를 통해 국민의 안전을 도모하고 있다. 조류의 측정방법은 전자 입자 계수, 현미경 분석을 포함하여 조류 부피를 추정하는 방법이 다양하게 연구되었다(Hillebrand et al., 1999). 일반적으로 조류 세포수를 측정하기 위해 현장에서 시료를 채취한 후 실험실 기반 현미경 분석을 통해 우점종과 조류 종 별 세포수를 측정할 수 있다(Montagnes et al., 1994). 이러한 실내 분석은 조류 현황에 대한 정량적 ․ 정성적 분석이 가능하며, 이는 녹조현상에 대한 기초자료로 활용되고 있다. 하지만, 녹조현상은 하천에서 넓은 범위로 발생하는데 기존 점 단위 현장샘플 조사의 경우 하천의 전반적인 공간적 분포를 파악하는데에 한계가 있다(Kim et al., 2017). 또한 현미경을 통한 직접계수 방법의 경우 시간, 비용, 인력이 많이 소요된다. 분광광도계는 광학밀도를 이용해 광합성을 하는 모든 조류가 가지고 있는 Chlorophyll-a 농도를 측정할 수 있다(Kim et al., 2003). 현미경을 통한 직접 계수법에 비해 분석시간을 단축할 수 있지만, 실시간 데이터 측정에는 어렵다(Shin et al., 2015). 분광광도계를 이용할 경우 수 시간 동안 지속적으로 시료를 측정해야 하기 때문에, 측정 시간과 노동력 소모가 클 뿐 아니라, 플록의 상태를 실시간으로 확인 할 수 없는 단점을 가지고 있다(Seo et al., 2016). 이런 한계를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 위성영상을 활용하여 남조류 개체수 및 남조류 생체량 추정 모델링을 통해 남조류세포수 추정연구(Back et al., 2016), 드론 다중분광영상을 이용한 분광지수 적용성평가(Choe et al., 2021) 등 조류의 흡수 특성 변화를 일으키는 매개변수를 이용하여 녹조류 고유 색소인 Chlorophyll-a, 남조류 고유 색소인 Phycocyanin을 대체인자로 분석중이지만, 남조류세포수 추정에 관한 연구는 미비한 실정이다.
본 연구에서 이런 단점을 보완하기 위해 남조류 세포수와 광학센서를 통해 Phycocyanin 농도를 측정하고 초분광센서 조류측정 정확도를 개선하기 위해 초분광데이터를 활용하여 Phycocyanin 농도와 남조류세포수 추정연구를 진행하였다.
2. 실험방법
2.1 연구대상지역
본 연구의 대상지역은 낙동강의 지류인 대포천으로 선정하였다(Fig. 1). 이 지역은 물금취수장과 원동취수장 사이에 위치해 있다. 조류는 체류시간이 증가함에 따라 성장에 큰 영향을 미치는데, 본 연구의 대상지역은 지류에 비해 상대적으로 본류의 유량이 크고 유속이 작아져 정체현상이 나타나며, 조류가 빈번하게 발생하는 구간이다.
2.2 조류 측정 방법
남조류 측정은 낙동강에 조류의 과대성장하는 시기인 7~8월 사이에 총 10일 측정을 진행하였다. 동일시료를 이용하여 형광센서데이터, 초분광데이터, 남조류세포수의 비교분석을 하기 위해 교량위에서 우안, 중앙, 좌안 3지점에서 반돈채수기를 통해 현장시료를 채수하였다. 채수한 시료로부터 형광센서로 Phycocyanin 농도를 측정한 후, 실내에서 현미경으로 조류우점종과 남조류세포수를 측정하였다. 초분광데이터의 경우 8월에 채수한 동일시료를 이용하여 데이터를 수집하였다(Table 1).
Table 1.
Measurement data
2.3 형광센서 측정 방법
본 연구에서 사용된 형광센서는 Sequia Scientific사의 LISST-HAB Sensor를 사용하였다(Fig. 2). 이 센서는 Chlorophyll 0-500 ppb, Phycocyanin 0-4,500 ppb, Phycoerythrin 0-750 ppb 농도 범위에서 측정이 가능하다. 하천에서 주로 성장하는 조류의 종류는 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 나뉘며 해양에서는 적조류가 주로 우점을 한다. 녹조류는 Chlorophyll로 대체 분석을 진행하고, 남조류는 Phycocyanin, 적조류는 Phycoerythrin으로 대체분석을 하고있다. 본 연구는 하천에서 생장하는 남조류를 분석하기 위해, LISST-HAB Sensor을 통해 Phycocyanin을 측정하고 조류검경을 통한 남조류 세포수와 비교분석을 진행 하였다.
Nam et al. (2021)의 연구에서 제시한 방법을 통해 2 L 용량 비커에 절연테이프를 이용해 벽반사를 제거하였으며, 바닥반사제거를 위해 비커의 아래에 특수 화학 처리된 반사천을 두었다(Fig. 3). 반돈채수기를 통해 얻은 현장시료를 비커에 옮겨 담은 후, LISST-HAB Sensor로 데이터를 측정하였다. 측정한 데이터의 보정을 위해 Sensor manual에 제시된 보정식에 필요한 증류수, 로다민(200, 400 ppb) 용액을 준비하고 시료와 같이 측정하여 데이터를 정규화 시켰다(Turner Designs, 2020). 측정된 시료는 용기에 다시 옮겨 담고 실험실에서 조류검경을 실시하였다.
2.4 초분광영상 측정 방법
초분광영상 측정은 조류 검경 및 형광센서의 데이터와 비교를 위해 동일한 시료를 사용하여 분광데이터를 수집하였다. 방사보정을 위해 반사천을 두고 시료를 담은 비커를 반사천에 올려두고 초분광영상을 수집하였다. 사용된 초분광센서는 Corning사의 micro HSI SHARK 모델이며 측정범위는 4 nm 간격으로 400~1,000 nm 측정이 가능하다. 이 센서는 Line Scaning 방식으로 면단위로 측정을 하기 때문에 90°로 유지하기 위해 Gimbal을 이용하여 흔들림을 보정하고 수직으로 촬영을 진행하였다(Fig. 4).
2.5 초분광영상 분석 방법
취득한 원본 초분광영상에 방사보정을 진행하였다. 방사보정을 위해 특수 제작된 6, 12, 48, 64% 반사율을 가지는 반사천을 이용하여 방사보정을 진행하였다. 방사보정에 사용된 식은 아래와 같다(Eq. (1)).
여기서, 은 에 대한 반사율(%), 은 파장, 은 을 반사율로 보정하기 위한 기울기, 절편값 이다. Gwon et al. (2020)에서 제시한 방법을 통해 보정이 완료된 초분광영상에 ROI (Region of interest) 가로(10 pixel) × 세로(10 pixel) 크기로 1개의 시료당 총 100개 pixel 분광정보를 추출하여 평균화 시켰다. 평균화 된 조류 스펙트럼에 파장별 반사도 값을 최대한 유지하고 국지적 경향을 반영하여 전체적인 추세를 도출하는 Super Smoother기법을 적용 하고, 조류 분광 스펙트럼 비교를 위해 조류 분광 스펙트럼의 강도를 일치시키기 위해 Vector Nomalize로 정규화시켰다(Fig. 5).
정규화된 전체 파장에 대한 조류 분광 스펙트럼을 You et al. (2020)에서 제시한 최적밴드탐색기법(Optimal Band Ratio Analysis, OBRA)를 적용하여 전체 파장에 대한 두 개의 파장을 선택하여 밴드비와 Phycocyanin, 남조류세포수 실측값 간의 회귀분석을 실시하여 오차와 상관계수를 산정하고 최대 상관계수를 나타낸 두개의 파장을 선택하였다(Fig. 6).
3. 실험 결과
3.1 Phycocyanin-남조류세포수 결과
현미경을 통해 검경한 조류세포수와 LISST-HAB 센서를 이용한 Phycocyanin 결과값을 Table 2에 나타내었다. 조류세포수의 경우 약 50,000 cells/ml ~ 285,000 cells/ml 까지 나왔으며 이는, 국내 조류경보제 발령기준으론 경계에 해당하는 수준이었다.
Table 2.
Measurement result of picocyanin and Blue-green algae cell count
본 연구의 목적인 초분광데이터를 통한 남조류세포수 추정식을 개발하기 위해 Phycocyanin 농도를 남조류세포수로 산정하기 위해 선형회귀분석을 진행하여 회귀식과 결정계수를 나타냈다. 이때 결정계수는 0.94로 매우 높은 것으로 나타났다(Fig. 7).
3.2 Optimal band ratio analysis (OBRA) 결과
조류검경과 LISST-HAB 측정에 사용된 동일시료의 데이터값을 실측값으로 하여 초분광센서로 촬영된 초분광데이터를 이용하여 OBRA 분석을 통해 최대 상관계수를 나타낸 두 파장을 선택하였다. 선택된 두 개의 파장에 해당하는 광량을 서로 나눈 밴드비(Eq. (2))를 활용하여 Phycocyanin 농도 산정 회귀식을 산정했다. 그리고 Phycocyanin과 남조류세포수의 상관관계를 분석하여 회귀식을 산정했다.
Phycocyanin을 실측값으로 하여 분석시 405, 850 nm 두 파장에서 상관성이 0.978로 매우 높은 결과값을 나타내었다(Fig. 8). 남조류세포수를 실측값으로 분석시 609, 814 nm 두 파장에서 상관성이 0.987로 Phycocyanin보다 더 높은 결과 값을 나타났다(Fig. 9).
3.3 Estimating equation 결과
첫 번째로 Phycocyanin 농도를 이용한 남조류세포수 추정식 개발을 위해 Phycocyanin 농도값을 실측값으로 OBRA분석을 통해 얻은 회귀식(Eq. (3a))과 회귀식에 들어가는 인자는 Table 3에 값을 나타내었다.
여기서, 는 Pycocyanin 반사율, 은 400~1000 nm에서 선택된 첫번째 파장, OBRA를 통해 얻은 400~1000 nm에서 선택된 2번째 파장이다. Eq. (2a)을 통해 얻은 를 아래식에 대입하여 Phycocyanin 농도를 산정하였다(Eq. (3b)).
여기서, 은 Phycocyanin 농도, 은 를 반사율로 보정하기 위한 기울기 계수, 은 절편값 이다. Eq. (2b)를 통해 얻은 값을 남조류세포수-Phycocyanin 선형회귀식에 대입하여 남조류세포수를 추정하였다. 식은 다음과 같다(Eq. (3c)).
두 번째로 남조류세포수를 실측값으로 OBRA분석을 통해 얻은 회귀식(Eq. (4a))과 회귀식에에 들어가는 인자는 Table 4에 나타내었으며 식은 아래와 같다.
여기서, 는 남조류세포수 반사율, OBRA를 통해 얻은 1번 파장, OBRA를 통해 얻은 2번 파장이다. 1번식을 통해 얻은 를 아래식에 대입하여 남조류세포수를 산정하였다(Eq. (4b)).
위의 추정식을 통해 산정된 남조류세포수의 결과값은 다음과 같다(Table 5). Phycocyanin 추정식을 활용하였을 때 평균 오차율 6.2%로 나타났으며, 남조류세포수 추정식을 활용하였을때 평균 오차율 8.5%로 나타났다.
Table 5.
Blue-green algae cell count result
4. 결 론
본 연구는 유해남조류 발생시 현장조사 한계점을 극복하기 위해 진행하였다. 실제 하천에 발생한 조류를 채취하여 현미경으로 조류검경 및 광학센서, 초분광센서를 활용하여 남조류세포수와 Phycocyanin 농도를 측정하여 초분광데이터 분석을 통해 남조류세포수 추정 연구를 진행하였다. 조류검경을 통해 산정된 남조류세포수와 Phycocyanin 농도를 회귀분석하여 회귀식을 얻었으며, 결정계수가 0.94로 매우 높은 결과값을 나타내었다. 초분광데이터는 OBRA 분석을 통해 Phycocyanin, 남조류세포수 실측값에 대한 회귀식을 이용하여 남조류포수 추정값과 조류검경을 통한 실측 남조류세포수 값과 비교분석을 진행하였다. Phycocyanin OBRA 추정식을 통해 초분광데이터로 Phycocyanin 농도를 산정하였고, 남조류세포수-Phycocyanin 추정식에 대입하여 남조류세포수 추정시 평균 오차율 6.2%로 나타났으며, 남조류세포수 OBRA 추정식을 통해 초분광데이터로 남조류세포수 추정시 평균 오차율 8.5%로 나타났다. 초분광데이터 분석시 Phycocyanin 농도를 산정하고 남조류세포수-Phycocyanin 추정식에 대입하여 분석하는 것이 더 높은 정확도의 결과를 얻을수 있었다. Back et al. (2016)에서 남조류 생체량 추정 회귀모형은 오차율이 7.75%의 결과값을 나타냈고 본 연구에서 남조류세포수-Phycocyanin 추정식을 활용하여 남조류세포수를 추정하였을때 평균오차율 6.2%로 개선이 된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 얻은 남조류세포수 추정식을 원격탐사 연구에 활용하여 면단위의 공간적 데이터에 적용시 넓은 범위의 남조류 측정연구에 도움이 될것이라 판단된다.
