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머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정 (Estimation of Chlorophyll-a Concentration in Nakdong River Using Machine Learning-Based Satellite Data and Water Quality, Hydrological, and Meteorological Factors)

  • 박소련;손상훈;배재구;이도이;서동주;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.655-667
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    • 2023
  • 전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

GLDAS 증발 스트레스 기반 한반도 돌발가뭄의 공간적 발생 특성 연구 (A study on spatial onset characteristics of flash drought based on GLDAS evaporative stress in the Korean Peninsula)

  • 강민선;정재환;이슬찬;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권10호
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    • pp.631-639
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    • 2023
  • 돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.

CUE 도메인 포함 단백질인 CUEDC2는 KIF5A의 C-말단과 결합을 통하여 Kinesin-1와 결합 (CUEDC2, CUE Domain Containing Protein 2, Associates with Kinesin-1 by Binding to the C-Terminus of KIF5A)

  • 김명훈;표세영;정영주;박성우;서미경;이원희;엄상화;김무성;이정구;석대현
    • 생명과학회지
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    • 제33권11호
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    • pp.868-875
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    • 2023
  • Kinesin-1은 kinesin superfamily (KIF) 단백질 중에서 처음으로 확인된 모터 단백질로 세포내 미세소관 의존하여 세포내 cargo를 수송한다. Kinesin-1은 두 개의 중쇄(KHC, 또는 KIF5)와 두 개의 경쇄(KLC)로 구성된다. KIF5A의 C-말단의 93개 아미노산은 KIF5B와 KIF5C의C-말단 꼬리 영역과는 상동성이 없다. 본 연구에서 우리는 KIF5A의 C-말단 영역과 특이적으로 결합하는 단백질을 분리하기 위해 효모 2-하이브리드 스크리닝을 하였다. 본 연구에서 우리는 KIF5A와 결합하는 단백질로 유비퀴틴화 경로 및 단백질 수송에 관여하는 어댑터 단백질로 기능하는 CUE 도메인을 가진 CUEDC2를 확인하였다. CUEDC2는 KIF5A의 C-말단 영역과 결합하지만, KIF5B, KIF3A 및KLC1과는 결합하지 않았다. KIF5A는 CUEDC2의 C-말단 영역과 특이적으로 결합하였지만, CUEDC2의 다른 isoform인 CUEDC1과는 결합하지 않았다. 또한, KIF5A와 CUEDC2의 결합은 글루타티온 S-트랜스퍼라제(GST) 풀다운으로 단백질간 결합을 확인하였다. HEK-293T 세포에서 myc-KIF5A와 FLAG-CUEDC2을 공동 발현되었을 때, CUEDC2는 kinesin-1과 공동 면역 침전되었고, myc-KIF5A와 EGFP-CUEDC2는 세포내의 같은 위치에서 발현하였다. 이러한 결과들은 kinesin-1에 의한 세포내 화물 수송에서 CUEDC2는 KIF5A에 결합하여 kinesin-1과 화물을 연결하는 어댑터 단백질 역할을 시사한다.

장강 내수로 항만의 물류 수요 예측에 관한 연구 (A Study on Predicting the Logistics Demand of Inland Ports on the Yangtze River)

  • 오진;김현중
    • 무역학회지
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    • 제48권3호
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    • pp.217-242
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    • 2023
  • 본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.

FTIR를 이용한 호흡성 분진중 α-quartz, cristobalite, kaolinite 혼합물 정량 분석 연구 (A study on quantification of α-quartz, cristobalite, kaolinite mixture in respirable dust using by FTIR)

  • 최은철;이승호
    • 분석과학
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    • 제36권6호
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    • pp.315-323
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    • 2023
  • 본 연구는 광산 작업장에서 발생하는 분진중 알파쿼츠(α-quartz), 크리스토발라이트(cristobalite), 카오린나이트(kaolinite)를 FTIR로 정량하기 위한 연구이다. 광산에 있는 다양한 광물들은 결정형 산화규소를 FTIR로 정량할 때 피크에 간섭을 일으킬 수 있다. 따라서 정확한 정량을 위해서는 방해물질을 제거하거나 간섭을 일으킨 피크의 보정이 필요하다. 알파쿼츠, 크리스토발라이트, 카오린나이트에서 발생하는 피크의 위치를 확인하기 위해 각각의 표준물질을 KBr로 희석하여 FTIR로 400 cm-1에서 4000 cm-1까지 스캔하였다. 그 결과, α-quartz는 797.66 cm-1와 695.25 cm-1, cristobalite는 621.58 cm-1, kaolinite는 3696.47 cm-1 파장의 피크를 분석에 적용하기로 하였다. 위의 물질들을 혼합할 경우 정량을 위한 파장에서 피크 간섭이 발생하는데 이를 계산식을 이용해 보정 하였다. α-quartz와 cristobalite 혼합물을 분석한 결과 α-quartz (797.66 cm-1)에서의 평균편의(%)는 2.64(보정값), α-quartz (695.25 cm-1)에서 5.61 (비보정값), cristobalite (621.58 cm-1)에서 1.51 (비보정값)가 나왔다. α-quartz와 kaolinite의 혼합물의 평균편의(%)는 α-quartz (797.66 cm-1)에서 1.79 (보정값), α-quartz (695.25 cm-1)에서 3.92 (보정값), kaolinite (3696.47 cm-1)에서 2.58 (비보정)였고, cristobalite와 kaolinite의 혼합물의 평균편의(%)는 cristobalite (621.58 cm-1)에서 2.15 (보정값), kaolinite (3696.47 cm-1)에서 4.32 (비보정)였다. 세 가지 혼합물을 일정량 혼합한 시편 분석 결과 평균편의는 α-quartz (797.66 cm-1)에서 1.93 (보정값), α-quartz (695.25 cm-1)에서 6.47 (보정값), cristobalite (621.58 cm-1)에서 1.77 (보정값), kaolinite (3696.47 cm-1)에서 2.61( 비보정)이었다. 실험 결과는 2가지 또는 3가지 물질에 의한 피크 간섭으로 발생한 편차를 평균 편의 6 % 이하로 보정 할 수 있었다. 이 연구로 제거가 힘든 다양한 방해물질이 혼합되었을 경우 보정하여 정량할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.

지진 시 수직형 수소 저장용기의 거동 특성 분석 및 안전성에 관한 해석적 연구 (An Analytical Study on the Seismic Behavior and Safety of Vertical Hydrogen Storage Vessels Under the Earthquakes)

  • 이상문;배영준;정우영
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권6호
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    • pp.152-161
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    • 2023
  • 일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

GK2A/AMI와 GK2B/GOCI-II 자료를 융합 활용한 주간 고해상도 안개 탐지 알고리즘 개발 (Development of High-Resolution Fog Detection Algorithm for Daytime by Fusing GK2A/AMI and GK2B/GOCI-II Data)

  • 유하영;서명석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_3호
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    • pp.1779-1790
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    • 2023
  • 위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

GOCI-II 기반 괭생이모자반 모니터링 시스템 성능 평가: 황해 및 동중국해 해역 오탐지 제거 결과를 중심으로 (Performance Evaluation of Monitoring System for Sargassum horneri Using GOCI-II: Focusing on the Results of Removing False Detection in the Yellow Sea and East China Sea)

  • 이한빛;김주은;김문선;김동수;민승환;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_2호
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    • pp.1615-1633
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    • 2023
  • 괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

Bacillus licheniformis K12 균주 분자 선발 마커 개발 (Development of a Molecular Selection Marker for Bacillus licheniformis K12)

  • 김영진;김삼웅;이태욱;지원재;방우영;문기환;김태완;방규호;갈상완
    • 생명과학회지
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    • 제33권10호
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    • pp.808-819
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    • 2023
  • 본 연구에서는 미생물균총에서 B. licheniformis K12 균주의 양상을 확인하기 위한 선발마커 개발을 시도하였다. Bacillus licheniformis는 바위게 내장에서 유산생산균주로써 분리되었다. 본 균주는 중온에서 성장이 양호할 뿐만 아니라 유전체 분석결과 protease, amylase, cellulase, lipase, protease, xylanase 등 다양한 고분자 물질들을 분해할 수 있는 효소류들을 보유하고 있는 것으로 나타났다. 선발마커 발굴을 위해 recombinase, integrase, transposase, phage-related genes, bacteriocin 등 유전자 변이 유발이 쉬운 게놈상의 영역에 대해 탐색을 실시하였다. 그 결과, 선발마커로써 가능성이 높은 5개 부위를 확보하였다. 후보마커는 recombinase 부위 3개(BLK1, 2, 3) integrase 부위 1개(BLK4), phase 관련 1개(BLK5)로 나타났다. 후보 선발마커로써 Bacillus species가 다른 B. licheniformis, B. velezensis, B. subtilis, B. cereus 등에 대해 PCR 분석을 실시하였다. 그 결과 BLK1 recombinase, BLK2 recombinase family protein, BLK4 site-specific integrase 등에서 B. licheniformis에서 특이적인 위치에 PCR 산물이 나타나는 것을 확인하였다. 또한, B. licheniformis 표준균주로써 subspecies에 대한 PCR을 수행한 결과 BLK1 및 3이 선발마커로써 양호한 것으로 나타났다. 따라서 BLK1이 미생물균총에서 종(species) 및 아종(subspecies) 선발마커로써 활용 가능할 것으로 판단된다.

콩 우수 계통 '천알'에서 발견한 역병 저항성 유전자좌 (Identification of a Locus Associated with Resistance to Phytophthora sojae in the Soybean Elite Line 'CheonAl')

  • 유희진;강은지;강인정;김지민;강성택;이성우
    • 한국작물학회지
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    • 제68권3호
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    • pp.134-146
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    • 2023
  • 콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.