低濃度의 바이러스 조건하에서도 반응의 민감도가 높은 바이러스病의 血淸學的 診斷法을 개발하고자 담배모자이크 바이러스(Tobacco mosaic virus), 보리줄무늬 모자이크 바이러스( Barleys-tripe mosaic virus) 및 大豆모자이크 바이러스(Soybean mosaic virus)의 抗血淸으로부터 電氣泳動에 의해 추출된 Immunoglobulin을 Latex(0.8l$\mu$, Difco)粒子에 흡착시켜 梢子毛細管(1 $\times$ 100mm)내에서 各 罹病組織의 汁液과 반응시킨 결과 寒天沈降法이나 微量沈降法보다 민감도가 매우 높았다. 이 방법은 작업과정이 간편하고 빠른 시간내에 다량의 시료를 檢定할 수 있으며 陽性反應과 陰性反應을 쉽게 구별할 수 있었다.
본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.
경상북도 북부지역 7개 시 군의 담배재배 농가를 대상으로 병해 발생상황과 농민들의 병해방제법과 관련된 재배방법을 조사하였다. 육묘기와 본밭초기의 담배에서 발생되는 전염성 병해는 극히 미미하였으며, 수확기의 담배에 가장 피해를 주는 병은 감자바이러스 Y에 의한 모자이크병과 세균성마름병(Ralstonia solanacearum)이었다. 담배모자이크바이러스(TMV)에 의한 모자이크병은 저항성 품종의 확대 보급으로 인하여 10년 전에 비하여 크게 감소되었으며, 세균성마름병 발생은 감수성 품종 보급으로 인하여 증가하였다. 30% 이상의 담배 재배 농민들이 농약을 오용하고 있었으며, 같은 수의 농민들이 10년 이상 담배를 연작하고 잘못된 윤작 작물을 선택하였다.
Potyvirus group에 속하는 것으로 알려진 마늘 모자이크 바이러스 (GMV)가 식물에서 병을 유도하는 메카니즘을 이해하기 위하여, 마늘에 존재하는 GMV에 대한 cDNA clone인 clone 29-6을 분리하였다. Northern blot 분석에 의해 이 바이러스의 genome size는 약 9 kb이고, 또한 clone 29-6은 GLV genome과 유사성이 없었으며, 마늘잎으로부터 분리된 $poly(A)^{+}$ RNA와 강하게 hybridization되었다. 이러한 사실은 이 cDNA clone이 마늘에 감염하여 모자이크 병반을 유도하는 GMV에 대한 cDNA clone 중의 하나인 것으로 생각되었다. Clone 29-6을 probe으로 사용하여 마늘 바이러스의 cDNA 은행을 탐색하여 이와 중첩되는 clone을 선별하여 염기서열을 결정한 결과 이들의 염기서열이 중첩부위에서 서로 일치하지 않았는데 이는 마늘은 여러 형태의 GMV에 의해 감염되어 있음을 암시한다.
본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
전형적인 모자이크 증상의 표주박(Lagenaria leucantha var. gourda)으로부터 CMV를 분리하고 Lag-CMV로 명명하였다. 표주박에서 분리한 Lag-CMV는 N. benthamiana에서 전신감염되어 전형적인 모자이크 증상을 나타내 대조로 공시한 CMV들과 유사하였다. 그러나 N. tabacum. cv. Xanthi nc에서 접종엽에 퇴록반점이 형성되는 점이 As-CMV와 유사하였으며, 접종엽에 무병징을 나타낸 Fny-CMV와 구분되었다. 또한 Fny-CMV에 감염된 오이와 쥬키니 호박은 매우 심한 모자이크 증상을 나타낸 반면, Lag-CMV와 As-CMV에 감염된 식물은 비교적 엷은 모자이크 병징이 발현되었다. 고추에서는 Fny-CMV와 As-CMV가 접종상엽에 모자이크 증상이 발현되으나, Lag-CMV는 무병징으로 감염되었다. Lag-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 추출한 dsRNA의 전기영동 패턴은 대조의 Fny-CMV나 As-CMV의 dsRNA와 종류 및 분자 크기에서 차이를 나타내지 않았다. Lag-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 추출한 total RNA를 외피단백질 유전자와 IR 및 3' 비번역영역 일부를 포함하는 약 950 bp의 cDNA합성을 위한 프라이머를 이용하여 RT-PCR을 실시한 결과 약 950 bp의 cDNA가 검출되었다. 이 cDNA를 제한효소 EcoRI, HindIII, MspI, SalI 및 XhoI으로 처리한 후 RFLP분석을 실시한 결과, Lag-CMV의 RFLP패턴은 As-CMV와 일치하였다. 한편 이 cDNA를 이용하여 염기서열을 분석한 결과, 염기서열의 유사도는 As-CMV와 99.1%, Fny-CMV와는 94.5%였으며, 외피단백질의 아미노산서열 유사도는 As-CMV는 100%, Fny-CMV와 97.3%를 나타냈다. 이와 같은 결과들로부터 표주박에서 분리한 Lag-CMV는 As-CMV와 같은 서브그룹 IB에 속하는 것으로 확인되었다.
한국 국토의 60% 이상을 차지하고 있는 산림지역에 대한 개발과 이용의 수요가 증가하고 있지만, 개발사업의 허가는 산림생태계의 보전보다는 국토 이용 중심의 평가로 이루어지고 있다. 대규모 산림지역을 평가할 경우 산림의 구조를 중심으로 분석하기 때문에 산림 내부의 변화를 관찰하고 분석하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 충청남도 식생군락의 현존식생도와 FRAGSTATS 4.2를 이용하여 경관지수를 산출하고 식생 모자이크를 분석해 보았다. 식생 군락은 주요 자생 수종을 중심으로 대표군락과 세부군락으로 구분하였고, 군락별 차이를 분석하기 위해 분포면적(CA), 분포면적비율(PLAND), 패치개수(NP) 등의 10가지 경관지수가 선택되었다. 충청남도 식생의 대표군락과 세부군락은 소나무군락, 상수리나무군락 및 소나무와 참나무류 수종의 조합이 우세하게 나타났으며, 소나무군락의 면적이 상당히 높게 나타났다. 소나무군락과 참나무류군락의 경쟁의 경우, 대표군락의 경우 소나무군락이 전체 분포면적은 3배 가량 넓으나 작은 패치로 나뉘어져 모자이크화 정도는 참나무류 군락이 작은 것으로 판단되었다. 세부군락의 경우에는 소나무 중심의 군락에서는 소나무-신갈나무군락이, 상수리나무 중심 군락에서는 상수리나무군락이, 굴참나무 중심의 군락에서는 굴참나무-소나무군락이, 신갈나무 중심의 군락에서는 신갈나무군락이, 곰솔 중심의 군락에서는 곰솔군락이, 졸참나무 중심의 군락에서는 졸참나무-상수리나무군락이 넓은 분포면적과 동시에 모자이크화도 심한 것으로 나타났다. 전체적인 모자이크화 양상은 수치로 표현될 수 있어 모니터링 단계에서 문제가 있는 식생군락을 판별할 때 유용할 것으로 판단되었다. 모자이크화의 원인과 천이의 방향성 예측을 통한 관리 방안 마련을 위해서는 각 군락의 생태적인 특성에 대한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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