• 해부∙생물인류학
• /
• 제31권4호
• /
• pp.133-142
• /
• 2018

조직표본의 실제적인 3차원 구조에 대한 정보를 3차원 조직학이라고 하였다. 무른 성분들이 섞여 있고, 물을 포함 하고 있는 조직 내부의 미세구조의 3차원적 분석을 위해 방사광의 X선을 광원으로 하는 위상대조 미세단층 촬영이 활용되고 있다. 하지만, X선 위상대조영상 분석에서 물을 포함하고 있는 조직에서는 위상대조가 제대로 구현되지 않다는 것을 알게 되었다. 이러한 현상을 해결하기 위해 다양한 방법들을 적용하였으며, 표본을 얼렸을 때 위상대조가 강화된다는 사실을 확인하였다. 방사광 전파위상대조 동결미세단층촬영은 포항가속기연구소 X선 영상빔라인에서 수행하였다. 표본을 동결상태로 유지하면서 $0.18^{\circ}$ 간격으로 $180^{\circ}$ 회전하였으며, 표본을 통과한 X선에 의해 섬광기에 맺힌 영상을 광학렌즈로 확대하여 CCD카메라로 모았다. 각 표본 전체 투사영상을 OCTOPUS 소프트웨어로 재구성하여 2차원 단면영상으로 만들고, Amira 소프트웨어를 이용하여 3차원 영상으로 재구성하였으며, 단면영상에서 각 구조에 대한 구역화와 랜더링 작업을 수행하였다. 물에 의한 위상대조 방해 영향을 줄이기 위해 표본을 얼렸을 때 위상대조는 강화되었으나 동결팽창에 의한 조직변형이 관찰되었다. 표본을 막힌 공간에 넣고 주위를 포매제로 채워 급속냉동 동안 표본이 압박되도록 하였을 때 위상대조의 강화와 동결팽창에 의한 조직변형을 줄일 수 있었다. 결론적으로, 생체조직 내부 미세구조의 비파괴, 고해상도 3차원 영상분석에 있어 조직표본을 동결포매제로 포매 후 급속냉동하고, 방사광에서 방출되는 X선을 광원으로 하는 전파위상대조 동결미세단층촬영법은 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제24권3호
• /
• pp.375-388
• /
• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.36-49
• /
• 2019

본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.

• 자원환경지질
• /
• 제52권2호
• /
• pp.169-188
• /
• 2019

이 연구에서는 계족산성 원형성벽의 디지털 데이터베이스 구축을 위해 무인항공사진촬영 및 지상레이저스캐닝을 수행하였고, 모니터링의 연속성을 위해 지상기준점을 측량하였다. 또한 원형성벽의 구조적 안정성 검토를 위해 육안 정밀조사, 무인항공사진측량, 내시경 촬영, 토털스테이션 및 수동 계측을 진행하였다. 남쪽 원형성벽의 우측구간은 드론으로 항공사진측량하고 3차원 디지털모델의 편차분석을 통해 단기간 모니터링하였다. 이 결과, 두 성벽은 5mm 이내의 범위에서 거의 일치하였고 부분적 편차는 있으나 성돌의 변위와 변형을 지시할만한 차이는 없었다. 정밀 육안조사와 고해상도 영상자료를 이용하여 배부름, 약선대, 균열대 등 구조적 변형이 발생한 지점을 주기적으로 모니터링한 결과, 뚜렷한 변화는 관찰되지 않았다. 내시경을 통해 본 내부의 적심상태는 원형성벽의 채움석이 잘 남아 있었으나, 채움토는 대부분 유실되었다. 원형성벽에서 구조적 변형이 발생한 지점을 중심으로 토털스테이션 측정 결과, 북쪽 원형성벽의 최대 변위량은 6.6mm, 남쪽 원형성벽의 최대 변위량은 3.8mm로 다소 높았으나, 최종 변위량은 각각 2.9mm와 1.4mm 이하로 나타났다. 간이계측 역시 모든 지점에서 0.82mm 이하의 변위가 발생하여 뚜렷한 구조적 변형은 확인되지 않았다. 원형성벽의 변위 모니터링 결과가 양호하게 나타났다 하더라도 갑작스런 취성파괴가 발생하는 성벽의 특성상 구조적 안정성을 담보하기 어렵다. 따라서 이 연구에서 취득한 3차원 형상정보를 바탕으로 보존과학적 진단과 정밀 모니터링 및 구조해석이 요구된다.

• 한국기후변화학회지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.245-257
• /
• 2012

기후변화로 인한 피해를 방지하고 적응대책을 수립하기 위해 취약성 평가가 장려되고 있다. 본 연구에서는 강원도 지역을 대상으로 고해상도 공간자료를 이용한 취약성 평가를 실시하고, 부문별 우선순위 선정방법을 제시하여 적응정책 수립에서 활용 가능성을 알아보았다. 이를 위해 각 부문별로 민감도, 노출, 적응능력 규준을 설정하고, 적합한 평가 지표를 선정한 뒤 GIS를 이용하여 지표별 공간자료를 구축하였다. 이후 시군구별 현재와 미래 취약성 결과를 도출한 뒤 부문별 우선순위를 선정하였다. 현재의 기후변화 취약 정도에 따라 구간을 나눈 뒤 미래의 취약성 증감 정도를 반영하여 부문별로 우선 순위를 등급화 하였다. 그 결과, 취약성은 지역별로 사용된 지표에 따라 상이하게 나타났으나, 전반적으로 미래의 취약성이 증가하고 취약지역이 확대되는 것으로 나타났다. 일반적으로 기온의 증가는 모든 부문의 취약성을 증가시키는 것으로 드러났다. 부문별 우선순위 선정 결과, 시군별로 적응정책 수립시 우선적으로 고려해야할 부문을 확인할 수 있었다. 또한, 지리와 기후 및 사회적 특성이 비슷한 시군구는 동일한 등급으로 분류되는 경향을 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 취약성 평가와 부문별 우선순위 선정 방안은 향후 기초지자체의 기후변화 세부시행계획 수립 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.146-157
• /
• 2019

우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

• 생명과학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2019

한우(한국 재래 소)에서 반수체형 페이징을 위한 고밀도 시퀀싱을 이용한 비교 분석 논문은 많지가 않다. 이런 고밀도 시퀀싱 플랫폼 중에서, 일루미나에서 서비스 하는 Truseq Synthetic Long-Read Haplotyping 시퀀싱 플랫폼(TSLRH)과 10X Genomics에서 서비스하는 The Chromium Genome 시퀀싱 플랫폼을 특별히 비교 분석하는 논문은 없다. 우리는 한우 연구소의 한우 종모우(아이디: TN1505D2184 or 27214)의 정액에서 DNA를 추출하였으며, 이 DNA로부터 각각의 시퀀싱 플랫폼을 이용하여 시퀀싱 데이터를 생산하였다. 그 후, 우리는 각각의 시퀀싱 플랫폼에 맞는 분석 방법을 이용하여 단일염기서열변이들은 찾아냈다. 그 결과, TSLRH과 10XG의 전체 리드 수는 각각 355,208,304, 1,632,772,004, 맵핑 리드의 개수는 351,992,768(99.09%), 1,526,641,824(93.50%), Q30(%)은 89.04%, 88.60%, 평균 밀도는 13.04X, 74.3X, 가장 긴 페이즈 블락은 1,982,706bp, 1,480,081 bp, N50 페이즈 블락은 57,637 bp, 114,394 bp, 전체 단일염기서열변이는 4,534,989, 8,496,813, 전체 페이징 비율은 72.29%, 87.67%였다. 더욱이, 우리는 각각의 시퀀싱 플랫폼을 비교해서 각각의 시퀀싱 플랫폼의 고유한 단일염기서열변이와 두 시퀀싱 플랫폼에서 공통적으로 존재하는 단일염기서열변이를 각 염색체 별로 확인하였으며, 단일염기서열변이의 개수는 염색체 길이에 정비례한다는 결과를 확인하였다. 결론적으로, 본 연구에서 추천하는 바는 연구비가 충분하지 않을 시에는 TSLRH 보다 10XG을 사용하는 것을 추천한다. 왜냐하면 전체 리드 및 단일염기서열변이 개수, N50 페이즈 블락, 가장 긴 페이즈 블락, 페이즈 비율 그리고 평균 밀도 등이 TSLRH 보다 10XG가 더 높거나 좋기 때문이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제32권6호
• /
• pp.587-601
• /
• 2020

지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.312-326
• /
• 2020

KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_2호
• /
• pp.1509-1521
• /
• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.