생존율은 염분과 관계없이 8℃, 10℃일 때는 98.7~100%였으나, 4℃일 때는 생존율이 25~55%로 나타났다. 혈림프액 내 SOD와 glutathione 농도와 같은 스트레스 지표는 모든 염분구에서 4℃, 6℃일 때 높게 나타났다. THC, hemocyte population, apoptotic cell및 necrotic cell의 비율은 염 분 별로는 26 psu구에서 가장 높게 나타났고, 4~6℃일 때 다른 실험구에 비해 유의하게 높았 다. 이러한 결과들은 26 psu의 염분과 6℃ 이하의 수온에서는 참전복의 스트레스 반응이 증가 하였으나, 30, 34 psu의 염분과 8, 10℃의 수온에서는 대조구와 차이가 없어, 참전복의 수송을 위한 적정 수온 및 염분 조건은 8~10℃, 30~34 psu인 것으로 나타난다.

논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방 법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧 아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨 베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임 에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이 동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.