KR100697238B1 - 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치 및 그 방법 - Google Patents

생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 물벼룩의 이동경로를 촬영하는 영상획득수단의 화면을 일정 크기의 격자를 생성하여 활동성을 정량화함에 따라 물벼룩의 정상적 활동과 비정상적 활동을 확연하게 구별하는 것이 가능하여 오류경보를 줄일 수 있는 물벼룩을 이용한 수질독성 감시측정시스템에 관한 것으로, 적어도 한 마리 이상의 물벼룩이 담겨져 있는 수조와, 상기 수조에서 활동하는 물벼룩의 움직임을 관찰 및 촬영하는 영상획득수단와, 상기 영상획득수단으로부터 얻어진 영상정보 중 물벼룩의 움직임을 추출하여 각 개체별로 라벨링하는 영상처리수단과, 상기 물벼룩의 움직임 데이터를 이용하여 물벼룩의 활동성을 정량화한 후 단위시간당 물벼룩의 이동위치와 이동거리를 산출하는 활동성정량화수단과, 상기 물벼룩의 활동성을 정량화한 수치를 이용하여 수질의 오염과 독성여부를 판단하는 판단수단, 및 상기 판단수단의 결과를 이미지, 문자 또는 음성으로 출력하는 출력수단으로 이루어져 있다.

Description

생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치 및 그 방법{BIOLOGICAL EARLY WARNING SYSTEM ON MEASURING THE WATER QUALITY TOXICITY AND METHOD THEREFOR}
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 수질독성 감시측정시스템을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명에 의한 수질독성 감시측정시스템을 나타낸 회로블록도이다.
도 3은 본 발명에 의한 물벼룩의 활동성을 정량화하는 소프트웨어(Grid Counter)의 작동원리를 설명한 도면이다.
도 4는 본 발명에 의한 웹캠에 의해 획득한 영상정보를 처리하는 과정을 나타낸 플로우챠트이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
10: 수조 30: 영상획득수단(웹캠)
50: 컴퓨터 51: USB 포트
53: 영상처리수단 55: 활동성정량화수단(격자카운터)
56: 격자 57: 판단수단
70: 출력수단 71: 모니터
75: 경보음발생수단 90: 입력수단
본 발명은 수질 감시측정시스템에 관한 것으로, 특히 기존의 수질 모니터링장치의 단점으로 지적되어온 잦은 오류경보와 독성감지에 지체되는 시간을 개선할 수 있는 생물체를 이용한 수질독성 감시측정시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 수서 생물들(어류, 물벼룩 등)을 이용한 독성감지장치의 특징은 생물체를 이용하기 때문에 목적수가 지니고 있는 유해성 여부를 통합적으로 평가할 수 있으며, 연속흐름(flow-through)방식의 적용을 통해 수질의 실시간 모니터링이 가능하다.
하천 수질 모니터링에 사용되어지는 생물체로는 조류(algae), 발광박테리아(luminescent bacteria), 홍합(mussel), 어류(fish), 물벼룩(Daphnia magna) 등이 있다. 이들은 시험종으로서 각각의 독특한 특징과 장단점을 가지고 있는데, 이중 물벼룩은 독성에 대한 민감도가 높고 배양이 용이하기 때문에 수질모니터링에 가장 널리 사용되고 있는 시험종이다.
현재, 독일에서 운영되고 있는 수질 바이오 모니터링장치는 대략 61기인 데, 이중 25기가 물벼룩을 시험종으로 사용하고 있고, 어류는 7기, 조류는 14기가 실제 운용 중에 있으며, 그 외 홍합이 14기, 발광박테리아가 1기 등이 운용 중에 있다.
우리나라의 경우에는 현재, 총 26곳에서 실시간 바이오 모니터링장치를 운영하고 있으며, 이중 15곳에서 물벼룩을 시험종으로 하는 장치를 사용하고 있다.
환경부는 이후 30개소를 증설할 계획인데 물벼룩 모니터링장치의 비율을 더 높일 것이라고 한다.
그러나, 물벼룩의 이러한 시험종으로서의 적합성에도 불구하고, 시스템 상의 문제 및 운전상의 문제는 여전히 숙제로 남아있다.
현재 우리나라에서 사용되고 있는 물벼룩을 이용한 수질 조기경보장치의 가장 큰 문제점은 오류경보(false alarm) 및 오작동의 비율이 높다는 것이다. 잘못된 경보는 연계업무의 마비와 시간적 경제적 손실을 야기하므로 수질 조기경보는 매우 신중하고 정확해야 한다.
따라서 잦은 오류경보는 장치의 치명적인 단점이며, 장치의 설치 이유를 의심케 한다. 한편, 조기경보장치는 경보의 정확성과 동시에 최대한 빠른 시간 내에 수질 독성을 감지해야 한다.
그러나 기존의 방법들은 한 수조에 다수(5∼20 마리)의 물벼룩을 넣어 감지하므로 측정값에 대한 시간 간격(Time Interval)이 상대적으로 길어지게 되고, 그로 인해 경보발령이 늦어지게 되는 단점이 있다.
이에 대한 해결책으로는, 물벼룩의 활동성과 수질독성의 관계를 규명하는 수학적 알고리즘을 발명하거나 또는 모니터링 채널수를 증가시켜 보다 확률적인 방법으로 접근하는 것이다. 전자의 경우 매우 복잡한 수학적, 물리적 지식을 요하며, 후자의 경우 컴퓨터의 하드웨어 혹은 소프트웨어에서의 개선이 요구된다.
또한, 기존의 적외선을 이용하여 물벼룩의 속도, 유영속도빈도, 유영높이 등을 모니터링하는 장치의 경우, 다각적으로 물벼룩의 활동성을 분석, 검증한다는 장 점을 지닌 반면에 처리해야하는 데이터양이 많기 때문에 모니터링하는 채널이 최대 2개에 불과하며, 운전자의 오류를 감안한다면 장치의 신뢰성이 상당히 떨어지게 되는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명의 목적은 기존의 수질 모니터링장치의 단점으로 지적되어온 잦은 오류경보와 독성감지에 지체되는 시간을 개선할 수 있는 생물체를 이용한 수질독성 감시측정시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 물벼룩의 이동경로를 촬영하는 영상획득수단의 화면을 일정 크기의 격자를 생성하여 활동성을 정량화함에 따라 물벼룩의 정상적 활동과 비정상적 활동을 확연하게 구별하는 것이 가능하여 오류경보를 줄일 수 있는 생물체를 이용한 수질독성 감시측정시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또다른 목적은, 물벼룩의 활동성의 정량화에 사용되는 영상정보의 양과 처리 데이터의 양을 최소화함에 따라 컴퓨터의 부하를 대폭 감소시킴으로써, 모니터링하는 채널의 개수를 기존보다 적어도 3배 이상으로 확보할 있어서 검출데이터의 신뢰성을 보다 더 높일 수 있는 생물체를 이용한 수질독성 감시측정시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기술적 수단은, 조류, 발광박테리아, 홍합, 어류, 물벼룩 등과 같은 수서 생물체를 이용한 수질 바이오 모니터링장치에 있어서: 적어도 한 마리 이상의 생물체가 담겨져 있는 수조; 상기 수조에서 활동하는 생물체의 움직임을 관찰 및 촬영하는 영상획득수단; 상기 영상획득수단으로부터 얻어진 영상정보 중 생물체의 움직임을 추출하여 각 개체별로 라벨링하는 영상처리수단; 상기 생물체의 움직임 데이터를 이용하여 생물체의 활동성을 정량화한 후 단위시간당 생물체의 이동위치와 이동거리를 산출하는 활동성정량화수단; 상기 생물체의 활동성을 정량화한 수치를 이용하여 수질의 오염과 독성여부를 판단하는 판단수단; 및 상기 판단수단의 결과를 이미지, 문자 또는 음성으로 출력하는 출력수단;으로 이루어진 것을 특징으로 한다.
구체적으로 상기 생물체는, 상기 수조에 담긴 물에 독성이 있을 경우 수조의 공간을 최대한 활용하여 빠른 속도로 활동하는 특성을 갖는 물벼룩인 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 영상획득수단은 수조의 전체 면을 촬영하도록 고정 설치된 웹캠(PC용 화상카메라)이며, 상기 활동성정량화수단은 상기 영상획득수단을 통해 획득한 영상을 일정간격의 격자를 통해 생물체의 활동성을 카운트하는 격자 카운터이며, 상기 출력수단은 상기 판단수단의 제어신호에 따라 생물체의 활동성을 정량화한 영상이나 그래프 또는 문자로 표시하는 모니터, 및 상기 판단수단의 판단결과에 따라 수질이 일정 기준치를 만족하지 못할 경우 경보음을 발생하는 경보음발생수단으로 구성된 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 기술적 방법은, 조류, 발광박테 리아, 홍합, 어류 및 물벼룩 등과 같은 생물체를 이용한 수질 바이오 모니터링 방법에 있어서: 소정의 화상카메라로 적어도 한 마리 이상의 생물체가 활동하는 수조의 영상을 획득하는 제 1 단계; 상기 획득한 영상을 화소 단위의 2차원적 영상으로 배열하는 제 2 단계; 상기 2차원적 영상으로 배열한 후 전후 영상프레임의 차연산을 통해 생물체와 배경을 분리하는 제 3 단계; 상기 차연산에 의해 추출된 생물체의 영상을 이진화하는 제 4 단계; 상기 생물체의 영상을 라벨링을 통하여 수조에 담겨져 있는 복수의 생물체를 각 개체로 구분하여 인식하는 제 5 단계; 상기 각 생물체의 가로, 세로 평균 성분을 구하여 각 영역에 대한 중심좌표를 획득하는 제 6 단계; 상기 중심좌표를 구한 후 격자카운터에 의해 형성된 격자 상에서 생물체의 이동위치와 이동거리를 계산하여 산출하는 제 7 단계; 및 상기 생물체의 이동위치와 횟수에 따라 수질의 오염 정도를 분석하여 그 결과값을 출력하는 제 8 단계;를 구비하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 제 4 단계의 이진화는 임의의 밝기 기준값을 선택한 후 추출된 생물체의 영상 중 상기 기준값보다 밝기 값이 작은 것은 검은색으로, 상기 기준값보다 밝기 값이 큰 것은 흰색으로 치환하여 생물체의 위치를 추출하는 것을 특징으로 하며, 상기 제 5 단계의 라벨링은 서로 연결된 인접화소의 정보가 동일할 경우 이들 화소를 동일한 영역으로 묶어내어 다른 화소값을 가진 주위의 영역으로부터 독립된 영역을 확보하고 그 영역에 번호를 부여함에 따라 수조내의 복수의 생물체로부터 각 개체를 구별하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 살펴보고자 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 수질독성 감시측정시스템을 도시한 개략도이고, 도 2는 본 발명에 의한 수질독성 감시측정시스템을 나타낸 회로 블록도이고, 도 3은 본 발명에 의한 물벼룩의 활동성을 정량화하는 소프트웨어(Grid Counter)의 작동원리를 설명한 도면으로서, 수조(10), 영상획득수단(30), 컴퓨터(50) 및 출력수단(70) 등으로 이루어져 있다.
상기 수조(10)는 측정대상 물이 담겨져 있는 데 그 물에 적어도 한 마리 이상의 생물체가 활동하도록 구성되어 있고, 상기 영상획득수단(30)은 수조(10)에서 활동하고 있는 생물체의 움직임을 관찰 및 촬영하는 PC용 화상카메라로 구성되어 있고, 컴퓨터(50)는 영상획득수단(30)을 통해 얻은 영상을 제공받아 생물체와 배경영상을 분리 추출한 후 전/후 영상프레임을 비교하여 생물체의 움직임의 궤적을 추적함에 따라 단위시간당 생물체의 이동거리를 산출하여 수질의 오염여부를 판단하도록 구성되어 있고, 출력수단(70)은 컴퓨터(50)의 수질오염 판단 결과에 따른 정보를 이미지, 문자 또는 음성으로 출력하는 모니터(71), 경보발생수단(75) 등으로 구성되어 있다.
이외에도 상기 수조(10)와 웹캠(30)을 수납하는 블랙박스(1)와, 상기 수조(10)의 후면에 형성된 산광기(3; Diffuser), 및 상기 산광기(3)를 통해 수조(10)로 백라이트 조명을 제공하는 램프(5) 등을 더 구비하고 있다.
상기 생물체로는 조류, 발광박테리아, 홍합, 어류 및 물벼룩 등과 같은 수서 생물체들이 있는데, 본 발명에서는 상기 수서 생물체 중에서 수조(10)에 담긴 물에 독성이 있을 경우 수조(10)의 공간을 최대한 활용하여 빠른 속도로 활동하는 특성을 갖는 물벼룩을 이용하였으며, 이하 실시예에서 물벼룩을 이용하여 설명하고자 하나 이에 한정되지는 않는다.
한편, 상기 수조(10)는 물벼룩의 유영활동에 방해를 주지 않도록 가능한 한 최대한의 공간을 확보해 주어야 하므로, 수조(10)의 크기는 중요하다. 그렇지만 수조(10)의 크기를 무한정 크게 할 수는 없는 데, 여기에는 여러 가지 제약이 따르기 때문이다.
이는 영상의 특성상 모든 영상정보는 2차원으로 출력된다는 것이다. 즉, 물벼룩은 3차원으로 움직이고 있으나, 웹캠과 같은 영상획득수단(30)에 의해 입력된 영상정보는 이 모든 것을 2차원으로 표현한다.
이러한 실제와 영상의 차이를 최소화하기 위해서는 수조(10)의 폭을 최대한 줄여야 하며, 물벼룩의 크기가 작기 때문에 수조(10)의 크기가 클 경우, 수조(10) 전체의 영상 대비 물벼룩의 크기가 너무 작아 물벼룩의 인식이 어려워진다. 이러한 제약들을 고려하여 최대한의 유영공간을 확보하는 것이 적합한 수조(10)의 결정방법이 된다.
또한 영상정보의 효율적 처리를 위하여 영상획득수단(30)으로부터 출력되는 영상의 면적(320×240 pixels)과 영상획득수단(30)에 노출되는 수조(10)의 감시 면적이 비례를 이루는 것이 바람직하다.
아울러, 본 발명에서는 영상획득수단(30)으로 USB 인터페이스를 적용한 PC용 웹캠(30)을 사용하는 반면, 기존의 방법에서는 프레임그래버(A/D 변환기)와 CCD카메라의 조합을 이용하여 영상을 획득하였는데, 상기 프레임그래버는 CCD카메라로부터 전송된 아날로그 영상신호를 컴퓨터(50)가 인식할 수 있는 디지털 영상신호로 변환하는 역할을 한다.
본 발명에 적용된 웹캠(30)의 경우 영상의 해상도가 CCD에 비해 상대적으로 낮다는 단점이 있으나 물벼룩의 모니터링에는 부족하지 않으며, 자체 내에 A/D변환기가 장착되어 있어 프레임그래버를 따로 설치할 필요가 없을 뿐만 아니라 보다 간편하게 컴퓨터(50)에 장착할 수 있다는 장점이 있다. 또한 가격 경쟁력에서도 웹캠(30)이 CCD카메라에 비해 월등한 우위를 차지하고 있으므로, 웹캠(30)이 기존의 CCD에 비해 경제적이고 간편하며 보다 적절한 장치인 것이다.
아울러, 상기 컴퓨터(50)는 도 2에 도시한 바와 같이, 복수의 USB 포트(51), 영상처리수단(53), 활동성정량화수단(55) 및 판단수단(57) 등으로 이루어져 있다.
상기 USB 포트(51)는 소정의 USB 케이블을 통해 각 영상획득수단(30)과 전기적으로 연결되는 직렬 인터페이스이고, 영상처리수단(53)은 영상획득수단(30)으로부터 얻어진 영상정보 중 물벼룩의 움직임을 추출하여 각 개체별로 라벨링하도록 구성되어 있고, 활동성정량화수단(55)은 물벼룩의 움직임 데이터를 이용하여 물벼룩의 활동성을 정량화하도록 구성되어 있고, 판단수단(57)은 물벼룩의 활동성을 정량화한 수치를 이용하여 내부메모리에 미리 저장된 기준데이터와 상호 비교한 후 수질의 오염과 독성여부를 판단하여 그에 해당하는 제어신호를 출력하도록 구성되어 있다.
아울러, 상기 활동성정량화수단(55)은 영상획득수단(30)을 통해 획득한 영상을 일정간격의 격자(56)를 통해 물벼룩의 활동성을 카운트하는 격자카운터이고, 상기 판단수단(57)은 복수의 USB포트(51)를 통해 각 영상획득수단(30)과 병렬로 연결되어 각각의 영상획득수단(30)으로부터 획득된 영상을 다중 처리하도록 구성되어 있다.
또한, 출력수단(70)은 판단수단(57)의 판단결과에 따른 수질관련 정보를 이미지와 그래픽 또는 문자로 디스플레이하는 모니터(71)와, 상기 판단수단(57)의 판단결과에 따라 수질이 오염되었거나 독성이 있을 경우에는 경보음을 출력하는 경보음발생수단(75)으로 구성되어 있고, 부가적으로 감시측정시스템의 작동을 명령하거나 조정하는 입력수단(90)을 더 구비하고 있다.
도 4는 본 발명에 의한 웹캠에 의해 획득한 영상정보를 처리하는 과정을 나타낸 플로우챠트로서, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 제반 동작과정을 살펴보면 아래와 같다.
먼저, 소정의 웹캠(30)으로 적어도 한 마리 이상의 물벼룩(11)이 활동하는 수조(10)의 영상을 획득하고 획득한 영상을 화소 단위의 2차원적 영상으로 배열하여 영상처리수단(53)으로 출력한다(S1, S2).
상기 영상처리수단(53)은 2차원적 배열된 영상을 통해 전후 영상프레임의 영상을 비교하게 되고, 차연산을 통해 물벼룩(11)과 배경을 분리한다(S3).
상기 차연산에 의해 추출된 물벼룩(11)의 영상을 이진화하고(S4), 이진화된 데이터를 이용하여 물벼룩(11)의 영상을 라벨링(Labeling)을 통하여 수조(10)에 담겨져 있는 복수의 물벼룩(11)을 각 개체로 구분한 후 활동성정량화수단(55)으로 출력하게 된다(S5).
상기에서 이진화는 임의의 밝기 기준값을 선택한 후 추출된 물벼룩(11)의 영상 중 상기 기준값보다 밝기 값이 작은 것은 검은색으로, 상기 기준값보다 밝기 값이 큰 것은 흰색으로 치환하여 물벼룩(11)의 위치를 추출하는 것이고, 라벨링은 서로 연결된 인접화소의 정보가 동일할 경우 이들 화소를 동일한 영역으로 묶어내어 다른 화소값을 가진 주위의 영역으로부터 독립된 영역을 확보하고 그 영역에 번호를 부여함에 따라 수조(10)내의 복수의 물벼룩(11)으로부터 각 개체를 구별하는 것이다.
즉, 상기 영상처리수단(53)은 유영하는 물벼룩(11)의 활동성을 정량화하기 위해서는 입력된 영상을 적절히 처리하여야 하는 데, 차연산, 이진화 및 라벨링 등을 수행하게 된다.
먼저, 물벼룩(11)을 인식하기 위해서는 우선, 고정되어 있는 배경과 움직이는 물벼룩(11)을 분리해야 한다. 수조(10)내에는 물벼룩(11)을 제외하고는 모두가 정지되어 있다. 이러한 특징을 이용하여 움직이는 물체를 추출해 낼 수 있는 데, 예컨대 시간 t에서 획득한 영상프레임에서 시간 t+i에서 획득한 프레임을 빼면 시간 i 동안 움직인 물체의 잔상만이 고스란히 남게 된다.
본 발명에서 사용된 웹캠(30)은 604×480 픽셀의 영상을 초당 30프레임의 속도로 전송하므로 i=1/30초의 간격으로 차연산을 실행하여 움직이는 물벼룩(11)을 배경으로부터 분리해 낸다.
그리고, 차연산에 의해 추출된 영상정보는 이진화를 거쳐 보다 확연한 물체의 구분이 가능하게 된다. 이진화를 위해서는 우선, 컬러 영상을 흑백영상으로 바꾸어야 하는 데, 흑백영상은 영상을 구성하는 화소가 0∼255 사이의 밝기 값을 가지게 되며, 이때 임의의 상수 기준값을 하나 선택하여 이 값보다 밝기 값이 작은 것은 255(검정색), 큰 것은 0(흰색)으로 바꾸어 주는 작업이 바로 이진화이다.
결국, 이진화된 영상은 흑과 백의 영역으로 나뉘게 된다.
조명과 수조(10), 웹캠(30)의 위치상 물벼룩(11)은 주로 검은색으로 표현이 되고 그 이외의 것들, 즉 배경은 밝은 색으로 표현된다.
차연산을 통해 제거되지 않은 배경영역은 이진화를 통해 다시 한번 물벼룩(11)과 분리되어 진다.
상기 배경과 분리된 물벼룩(11)의 영상은 이진화를 거쳐 흑색의 점들, 즉 0의 밝기값을 가지는 픽셀의 덩어리로 표현된다. 만일 수조(10)내의 물벼룩(11)의 수가 5마리 일 경우 화면상에는 5개의 검은 점들이 나타날 것이다.
그러나 컴퓨터(50)는 검은 픽셀의 덩어리들이 5마리의 물벼룩(11)이라고 인식하지 못한다. 이들 각각의 점들이 물벼룩 각 개체에 대응되도록, 다시 말해서 각각의 점들에 번호를 매겨 개체를 구분하는 라벨링 작업이 필요하다.
상기 라벨링은 서로 연결된 인접화소의 정보가 동일할 경우 이들 화소를 동일한 영역으로 묶어내어 다른 화소값을 가진 주위의 영역으로부터 독립된 영역을 확보하게 되고 그 영역에 번호를 부여하여 개체를 구별해 내는 작업이다. 따라서 5 개의 검은 점들은 라벨링 과정을 거쳐 1∼5번의 번호를 부여받은 각각의 개체로 인식되어 진다.
상기 라벨링을 통해 각각의 개체로 인식되면 이들에 대한 중심좌표를 구할 수 있다. 영상정보는 화소의 2차원적 행렬구조로 형성되어 있기 때문에 라벨링된 영역에 포함되어 있는 화소들의 가로, 세로 평균 성분을 구하면 각 영역에 대한 중심좌표를 구할 수가 있다. 이렇게 구해진 중심좌표는 격자카운터에 의해 형성된 격자(56) 상에서 물벼룩(11)의 위치를 파악하는 요소로 사용된다(S6).
이어, 활동성정량화수단(55)은 라벨링된 각 물벼룩(11)의 가로, 세로 평균 성분을 구하여 각 영역에 대한 중심좌표를 획득한 후 격자카운터에 의해 형성된 격자(56) 상에서 물벼룩(11)의 단위시간당 이동위치와 이동거리(이동횟수)를 계산하여 산출한다(S7, S8).
예컨대, 상기 물벼룩(11)이 하나의 격자(56)에서 다른 격자로 중심이 이동해 갈 때 1회의 이동횟수를 기록하게 되며, 이때 총 이동횟수(이동거리)는 사용자에 의해 설정된 일정시간 간격에 따라 합산하는 것이다.
즉, 격자카운터에 대한 모식도를 도 3에 나타내었고, 격자카운터는 출력되는 영상에 동일 간격의 격자(56)를 형성하게 되며, 상기 격자(56)의 수는 사용자에 의해 조절이 가능한데, 격자(56)의 수가 많을수록 정밀하나 데이터 처리량이 늘어나게 되므로 적절한 격자의 수를 활용하여야 한다.
도 3과 같이 라벨링된 물벼룩(11)이 화살표를 따라 이동할 경우, 총 15개의 격자(56)를 이동해 가게 되는데, 이때 하나의 격자에서 다른 격자로 그 중심이 이 동해 갈 때 1회의 이동횟수를 기록하게 되므로, 도 3의 결과값은 총 15회가 되며 총 이동횟수는 사용자에 의해 주어진 시간간격(Time Interval)에 따라 합산되어 출력된다.
정상적인 환경에서의 물벼룩(11)의 움직임은 수조(10)의 일부 영역에 그 행동이 제한되어 있으며 느린 속도로 공간을 이동해 간다. 그러나 독성물질에 노출되었을 경우 수조(10)의 공간을 최대한 활용하여 움직이며 그 속도도 매우 빠르다. 따라서 후자의 경우 전자에 비해 물벼룩(11)이 격자(56)를 이동하는 횟수가 증가할 것이며 이것을 이상행동의 지표, 혹은 오염물질에 대한 노출신호로 이용할 수 있다.
격자카운터의 장점은 활동성의 정량화에 사용되는 알고리즘이 매우 간단하여 컴퓨터(50)의 부하로 작용하는 계산량을 최소화하였고 이를 통해 모니터링 채널을 다수개로 확장시킬 수 있는 것이다.
그리고 판단수단(57)은 이와 같이 산출된 이동위치 및 이동거리와 관련된 정보를 제공받아 내부 메모리에 미리 저장된 기준데이터와 상호 비교한 후 수질의 오염 정도를 분석하여 그 결과값을 출력하게 된다(S9, S10).
이와 같이 본 발명을 구성함으로써, 기존의 물벼룩을 모니터링하는 장치가 최대 2개의 채널을 사용한 것에 따른 모니터링의 정확성 문제, 기계적 오류, 운영상의 문제를 극복할 수 있는 장점을 갖게 되는 것이다.
가령, 운전자의 실수로 하나의 수조(10; 채널)에 문제가 발생하였다면 나머지 하나의 채널을 통한 결과값을 신뢰하기는 힘들 것이다. 이러한 운전상의 실수 및 오류는 기존의 수질 모니터링 현장에서 흔히 발생하는 일들이며 이에 대한 대책이 시급한 것이다.
이러한 측면에서 볼 때, 적어도 6개 이상의 채널을 확보할 수 있는 것은 의미하는 바는 매우 크다. 한두개의 채널에 문제가 있더라도 나머지 채널을 통해 신뢰할 만한 결과값을 얻을 수 있기 때문이다.
이와 같이 모니터링 채널의 수는 물벼룩 독성 검증의 정확성에 있는 매우 중요한 요소이며, 그 수의 증가는 보다 정확한 수질 독성 검증을 가능케 한다.
상기에서 본 발명의 특정한 실시예가 설명 및 도시되었지만, 물벼룩이나 웹캠 뿐만 아니라 다른 수서 생물체나 CCD카메라도 적용 가능함은 당연하다. 이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안되며, 본 발명에 첨부된 청구범위 안에 속한다고 해야 할 것이다.
따라서, 본 발명에서는 물벼룩의 이동경로를 촬영하는 영상획득수단의 화면을 일정 크기의 격자를 생성하여 활동성을 정량화함에 따라 물벼룩의 정상적 활동과 비정상적 활동을 확연하게 구별하는 것이 가능함으로써, 기존의 수질 모니터링장치의 단점으로 지적되어온 잦은 오류경보와 독성감지에 지체되는 시간을 개선할 수 있는 이점이 있다.
또한, 물벼룩의 활동성의 정량화에 사용되는 영상정보의 양과 처리 데이터의 양을 최소화함에 따라 컴퓨터의 부하를 대폭 감소시킴으로써, 모니터링하는 채널의 개수를 기존보다 적어도 3배 이상으로 확보할 있어서 통계적으로 검출데이터의 신뢰성을 보다 더 높일 수 있을 뿐만 아니라 빠르고 정확한 감지가 가능한 이점이 있다.
또한, 현재 국내에서 사용되는 모든 바이오 수질경보장치는 독일에서 모두 수입된 것이어서 가격 또한 고가일 뿐만 아니라 유지보수에 많은 문제점을 가지고 있어, 본 발명을 통해 바이오 수질감시기술의 해외의존성을 탈피하고 해외에서의 국내 기술수준의 제고 및 해외수출을 도모할 수 있는 이점이 있다.
이로 인해 수질 오염으로 인한 피해를 줄이고 수질 오염원으로부터 하천 생태를 보다 정확하게 감시하여 하천생태계와 수자원의 보호, 그리고 국민보건을 보다 더 증대시킬 수 있는 이점이 있다.

Claims (11)

  1. 수서 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치에 있어서,
    적어도 한 마리 이상의 생물체가 담겨져 있는 수조;
    상기 수조에서 활동하는 생물체의 움직임을 관찰 및 촬영하는 영상획득수단;
    상기 영상획득수단으로부터 얻어진 영상정보 중 생물체의 움직임을 추출하여 각 개체별로 라벨링하는 영상처리수단;
    상기 생물체의 움직임 데이터를 이용하여 생물체의 활동성을 정량화한 후 단위시간당 생물체의 이동위치와 이동거리를 산출하는 활동성정량화수단;
    상기 생물체의 활동성을 정량화한 수치를 이용하여 수질의 오염과 독성여부를 판단하는 판단수단; 및
    상기 판단수단의 결과를 이미지, 문자 또는 음성으로 출력하는 출력수단;을 포함하는 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  2. 청구항 1 또는 청구항2에 있어서, 상기 생물체는 상기 수조에 담긴 물에 독성이 있을 경우 수조의 공간을 최대한 활용하여 빠른 속도로 활동하는 특성을 갖는 물벼룩인 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  3. 청구항 1 또는 청구항2에 있어서, 상기 영상획득수단은 수조의 전체 면을 촬영하도록 고정 설치된 웹캠(PC용 화상카메라)인 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  4. 청구항 1 또는 청구항2에 있어서, 상기 활동성정량화수단은 상기 영상획득수단을 통해 획득한 영상을 일정간격의 격자를 통해 생물체의 활동성을 카운트하는 격자카운터인 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  5. 청구항 1 또는 청구항2에 있어서, 상기 출력수단은 상기 판단수단의 제어신호에 따라 생물체의 활동성을 정량화한 영상이나 그래프 또는 문자로 표시하는 모니터; 및 상기 판단수단의 판단결과에 따라 수질이 일정 기준치를 만족하지 못할 경우 경보음을 발생하는 경보음발생수단;으로 구성된 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  6. 청구항 1 또는 청구항2에 있어서, 상기 판단수단은 복수의 영상획득수단과 병렬로 연결되어 각 영상획득수단으로부터 획득된 영상을 다중 처리하는 것을 특징으로 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  7. 청구항 1 또는 청구항2에 있어서, 상기 영상획득수단은 소정의 USB 인터페이스를 통해 판단수단과 접속되는 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 장치.
  8. 조류, 발광박테리아, 홍합, 어류 및 물벼룩 등과 같은 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 방법에 있어서,
    소정의 화상카메라로 적어도 한 마리 이상의 생물체가 활동하는 수조의 영상을 획득하는 제 1 단계;
    상기 획득한 영상을 화소 단위의 2차원적 영상으로 배열하는 제 2 단계;
    상기 2차원적 영상으로 배열한 후 전후 영상프레임의 차연산을 통해 생물체와 배경을 분리하는 제 3 단계;
    상기 차연산에 의해 추출된 생물체의 영상을 이진화하는 제 4 단계;
    상기 생물체의 영상을 라벨링을 통하여 수조에 담겨져 있는 복수의 생물체를 각 개체로 구분하여 인식하는 제 5 단계;
    상기 각 생물체의 가로, 세로 평균 성분을 구하여 각 영역에 대한 중심좌표를 획득하는 제 6 단계;
    상기 중심좌표를 구한 후 격자카운터에 의해 형성된 격자 상에서 생물체의 이동위치와 이동거리를 계산하여 산출하는 제 7 단계; 및
    상기 생물체의 이동위치와 이동횟수에 따라 수질의 오염 정도를 분석하여 그 결과값을 출력하는 제 8 단계;를 구비하는 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 제 4 단계의 이진화는,
    임의의 밝기 기준값을 선택한 후 추출된 생물체의 영상 중 상기 기준값보다 밝기 값이 작은 것은 검은색으로, 상기 기준값보다 밝기 값이 큰 것은 흰색으로 치환하여 생물체의 위치를 추출하는 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 방법.
  10. 청구항 8에 있어서, 상기 제 5 단계의 라벨링은,
    서로 연결된 인접화소의 정보가 동일할 경우 이들 화소를 동일한 영역으로 묶어내어 다른 화소값을 가진 주위의 영역으로부터 독립된 영역을 확보하고 그 영역에 번호를 부여함에 따라 수조내의 복수의 생물체로부터 각 개체를 구별하는 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 방법.
  11. 청구항 8에 있어서, 상기 제 7 단계는,
    상기 생물체가 하나의 격자에서 다른 격자로 중심이 이동해 갈 때 1회의 이동횟수를 기록하게 되며, 총 이동횟수(이동거리)는 사용자에 의해 설정된 일정시간 간격에 따라 합산하는 것을 특징으로 하는 생물체를 이용한 수질 독성 감시측정 방법.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010529453A (ja) * 2007-06-08 2010-08-26 バイオニア コーポレーション 水質測定装置
KR101132387B1 (ko) 2009-09-15 2012-04-09 한국환경공단 카메라를 이용한 수질 측정장치의 측정챔버와 이를 이용한 수질 측정 장치 및 수질 측정 방법
KR101314633B1 (ko) * 2011-01-28 2013-10-04 (주)제이엠이엔비 생물 독성 시험 모니터링 시스템 및 방법
KR101366786B1 (ko) * 2013-05-14 2014-02-24 주식회사 코비 물벼룩을 이용한 독성 시험 자동화 장치 및 그를 이용한 독성 시험 자동화 평가방법
KR101838729B1 (ko) * 2017-11-08 2018-03-14 한국해양과학기술원 미세조류 이미지분석 프로그램이 탑재된 생태독성평가 분석장치 및 그 방법
US10520589B2 (en) 2017-10-16 2019-12-31 Sensors Unlimited, Inc. Multimode ROIC pixel with laser range finding (LRF) capability
US10955551B2 (en) 2017-10-16 2021-03-23 Sensors Unlimited, Inc. Pixel output processing circuit with laser range finding (LRF) capability
KR20210050882A (ko) * 2019-10-29 2021-05-10 (주)제이엠이엔비 생태독성 모니터링 시스템 및 방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100746483B1 (ko) * 2006-11-02 2007-08-03 김응수 씨씨디 카메라를 사용한 물벼룩 활동량 측정을 통한 원격수질 감시 방법
CN102866237A (zh) * 2012-09-06 2013-01-09 华南理工大学 一种基于视频识别的水质安全在线生物预警监测系统
CN108344847A (zh) * 2018-02-05 2018-07-31 环境保护部华南环境科学研究所 一种利用四膜虫监测水质毒性的方法
KR102087508B1 (ko) * 2018-07-16 2020-03-10 고려대학교 세종산학협력단 생물 객체 영상추적방법 및 그 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09178731A (ja) * 1995-12-27 1997-07-11 Osaka Prefecture 水棲生物を用いた水質監視方法及び装置
EP1035412A2 (en) 1993-11-15 2000-09-13 Oklahoma State University Toxicity testing assay
KR100314777B1 (ko) 1998-12-23 2002-06-24 이상일 윤충류또는갑각류를이용한독성조사방법
KR100407753B1 (ko) 2000-12-29 2003-12-01 이찬원 환경 독성도 평가를 위한 국내 물벼룩종의 배양 방법 및 이 물벼룩종을 이용한 환경 독성도 측정 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1035412A2 (en) 1993-11-15 2000-09-13 Oklahoma State University Toxicity testing assay
JPH09178731A (ja) * 1995-12-27 1997-07-11 Osaka Prefecture 水棲生物を用いた水質監視方法及び装置
KR100314777B1 (ko) 1998-12-23 2002-06-24 이상일 윤충류또는갑각류를이용한독성조사방법
KR100407753B1 (ko) 2000-12-29 2003-12-01 이찬원 환경 독성도 평가를 위한 국내 물벼룩종의 배양 방법 및 이 물벼룩종을 이용한 환경 독성도 측정 방법

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010529453A (ja) * 2007-06-08 2010-08-26 バイオニア コーポレーション 水質測定装置
KR101132387B1 (ko) 2009-09-15 2012-04-09 한국환경공단 카메라를 이용한 수질 측정장치의 측정챔버와 이를 이용한 수질 측정 장치 및 수질 측정 방법
KR101314633B1 (ko) * 2011-01-28 2013-10-04 (주)제이엠이엔비 생물 독성 시험 모니터링 시스템 및 방법
KR101366786B1 (ko) * 2013-05-14 2014-02-24 주식회사 코비 물벼룩을 이용한 독성 시험 자동화 장치 및 그를 이용한 독성 시험 자동화 평가방법
US10520589B2 (en) 2017-10-16 2019-12-31 Sensors Unlimited, Inc. Multimode ROIC pixel with laser range finding (LRF) capability
US10955551B2 (en) 2017-10-16 2021-03-23 Sensors Unlimited, Inc. Pixel output processing circuit with laser range finding (LRF) capability
KR101838729B1 (ko) * 2017-11-08 2018-03-14 한국해양과학기술원 미세조류 이미지분석 프로그램이 탑재된 생태독성평가 분석장치 및 그 방법
KR20210050882A (ko) * 2019-10-29 2021-05-10 (주)제이엠이엔비 생태독성 모니터링 시스템 및 방법
KR102317085B1 (ko) 2019-10-29 2021-10-25 (주)제이엠이엔비 생태독성 모니터링 시스템 및 방법

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