• 대한핵의학회지
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• 제38권1호
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• pp.74-84
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• 2004

목적:. I-125는 저에너지(27-35 keV) 방사선을 방출하기 때문에 두께가 얇은 섬광결정과 조준기를 사용할 수 있어 고분해능, 고민감도 영상획득에 유리한 물리적 특성을 가지고 있다. 이 연구의 목적은 새로운 시뮬레이션 도구인 GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission)를 사용하여 최적의 I-125 SPECT 시스템 파라미터를 도출하는 것이다. 대상 및 방법: 시뮬레이션 방법의 신뢰성을 검증하기 위해, Weisenberger 등이 개발한 감마 카메라 시스템을 모사하였다. 섬광체로 평판형 Nal(T1)을 사용하였으며, 두께는 검출효율을 계산해서 결정하였다. 평행구멍조준기와 바늘구멍조준기의 여러 파라미터가 공간분해능과 민감도에 미치는 영향을 평가하였다. 그리고 최적화된 조준기를 결합한 I-125 SPECT의 성능을 평가하였다. 결과: 시뮬레이션에 대한 신뢰성 검증연구 결과, 측정과 시뮬레이션에서 공간분해능(4%)과 민감도(3%)가 유사함을 확인하였다. Nal(T1) 두께는 I-125 감마선을 98% 검출할 수 있도록 1 mm로 결정하였다. 시뮬레이션 결과 고분해능 평행구멍조준기로 구멍크기가 0.2 mm이고 길이가 5 mm인 사각구멍조준기를 선택하였고, 범용 평행구멍조준기로 구멍크기가 0.5 m이고, 길이가 10 mm인 육각구멍조준기를 선택하였다. 바늘구멍조준기는 구멍지름이 0.25 mm이고 채널높이가 0.1 mm이며, 허용각도가 90도인 조준기를 선택하였다. 최적화된 고분해능 평행구멍조준기, 범용 평행구멍조준기, 바늘구멍조준기를 결합한 I-125 SPECT의 재구성 영상 공간분해능은 각각 1.2 mm, 1.7 mm, 0.8 mm였으며, 민감도는 39.7 cps/MBq, 71.9 cps/MBq, 5.5 cps/MBq이었다. 결론: GATE 시뮬레이션으로 I-125 영상에 적합한 섬광결정 파라미터 및 조준기 파라미터를 도출하였다. 이 연구결과는 I-125 SPECT로 탁월한 고분해능, 고민감도 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.25-30
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• 1998

공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.156-167
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• 2021

본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.408-415
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• 2022

본 논문에서는 효율적인 feature map 추출 네트워크를 이용한 2D 이미지에서의 3D 포인트 클라우드 재구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 독창성은 다음과 같다. 첫 번째로, 메모리 측면에서 기존 기법보다 약 27% 더 효율적인 새로운 feature map 추출 네트워크를 사용한다. 제안하는 네트워크는 딥러닝 네트워크의 중간까지 크기 축소를 수행하지 않아, 3D 포인트 클라우드 재구축에 필요한 중요한 정보가 유실되지 않았다. 축소되지 않은 이미지 크기로 인해 발생하는 메모리 증가 문제는 채널의 개수를 줄이고 딥러닝 네트워크의 깊이를 얕게 효율적으로 구성하여 해결하였다. 두 번째로, 2D 이미지의 고해상도 feature를 보존하여 정확도를 기존 기법보다 향상시킬 수 있도록 하였다. 축소되지 않은 이미지로부터 추출한 feature map은 기존의 방법보다 자세한 정보가 담겨있어 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도를 향상시킬 수 있다. 세 번째로, 촬영 정보를 필요로 하지 않는 divergence loss를 사용한다. 2D 이미지뿐만 아니라 촬영 각도가 학습에 필요하다는 사항은 그만큼 데이터셋이 자세한 정보를 담고 있어야 하며 데이터셋의 구축을 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서는 추가적인 촬영 정보 없이 무작위성을 통해 정보의 다양성을 늘려 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도가 높아질 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 CD 값이 5.87, EMD 값이 5.81 FLOPs 값이 2.9G로 산출되었다. 한편, CD, EMD 수치가 낮을수록, 재구축한 3D 포인트 클라우드가 원본에 근접하는 정확도가 향상된 결과를 나타낸다. 또한, FLOPs 수치가 낮을수록 딥러닝 네트워크에 필요한 메모리가 적게 소요되는 결과를 나타낸다. 따라서, 제안하는 기법의 CD, EMD, FLOPs 성능평가 결과가 다른 논문의 기법들보다 메모리 측면에서 약 27%, 정확도 측면에서 약 6.3% 향상된 결과를 나타내어 객관적인 성능이 입증되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.80-87
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• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권2호
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• pp.161-170
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• 2009

목적 : 평행영상(Parallel imaging)기법의 개발로 긴 촬영시간 때문에 종종 사용되지 못하던 삼차원 영상기법이 최근 들어 환자 병을 진단하는데 새로이 사용되고 있다. 이 연구의 목적은 최근에 뇌 영상에서 개발되어 이용되고 있는 삼차원 자기공명영상을 사람의 뇌에서 짧은 시간 내에 얻을 수 있도록 2차원 평행영상 기법을 사용한 최적화 방법을 연구하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사 장비는 3.0T 자기공명영상장치를 이용하였으며 8-채널 SENSE(sensitivity encoding) 머리 코일을 이용하였다. 팬텀 및 3명의 사람 머리에서 영상을 얻었다. 세 가지의 삼차원 영상법인 3D T1WI, 3D T2WI 및 3D FLAIR 영상 방법에 대하여 평행인자(SENSE factor)의 변화에 따른 팬텀 영상을 얻었다. 각각의 영상법에서 영상획득에 적당한 SENSE 인자를 찾기 위해 Phase encoding 방향과 Slice encoding 방향을 조합한 SENSE 인자를 변화시키면서 영상을 얻었다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR), 감소분율(Percent Signal Reduction Rate, %R), 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과 : 팬텀을 이용한 SENSE 인자 변화에 따른 SNR 및 %R 값의 변화 결과 3D T1WI 방법에서 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우 약 0.2%의 신호 감소가 나타났고 영상시간은 5분 이내였다. 3D T2WI 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우에 약 1.0% 신호 감소가 나타났고 영상 시간은 약 5분 이내였다. 3D FLAIR 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 4를 사용한 경우에 약 0.2% 신호 감소가 나타났고 영상시간은 약 6분이었다. 사람을 대상으로 할 경우 3D T1W 및 3D T2W영상에서 SNR 및 CNR은 SENSE 인자를 3으로 한 경우에서 SENSE 인자를 4로 한 경우 보다 높게 나타났다. 3D FALIR 영상의 경우 CNR은 SENSE 4에서는 SENSE 3에 비하여 낮았다. 결론 : 본 연구에서는 3가지 3차원 영상법을 실제 임상적용이 가능한 시간 영역에서 SENSE 인자를 변화 시키면서 치적의 영상을 얻도록 하는 연구를 실시한 결과 SNR 감소를 최소화 하면서 영상획득 시간을 약 5분에서 6분 정도 소요되는 2차원 SENSE 인자를 찾았다. 이를 뇌 영상에 적용하였을 경우 SENSE 인자를 적용하지 않은 경우와 비교하면 신호 감소는 최소화 하면서 영상의 질은 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 3D T1W및 3D T2W는 SENSE 인자를 3으로 3D FLAIR인자는 SENSE 인자를 4로 하는 것이 환자를 대상으로 한 뇌 영상에 적합하다고 생각된다. 앞으로는 이들 영상법이 뇌 영상뿐만 아니라 다른 영역의 영상에 적용을 위한 최적화가 필요하다고 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.763-774
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• 2020

수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms^-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제53권2호
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• pp.149-156
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• 2014

2009~2011년 동안 국내 주요 배추 재배지 5개 지역(평창, 홍천, 봉화, 무주, 제주)에서 살충제에 대한 복숭아혹진딧물의 저항성 발달 정도를 조사하고, 야외 개체군에 적용 가능한 살충제 저항성 마커를 개발하기 위해 본 연구를 수행하였다. 조사된 5개 지역 개체군 모두 여러 살충제 종류에 대하여 다양한 저항성을 보였다. 다양한 저항성을 보인 5개 지역 야외 개체군으로부터 여라 살충제에 대하여 복합적으로 저항성을 보이는 복합저항성 계통(MR)을 선발하였고, 이 MR과 모든 지역 채집 개체군에 대해 등전점전기영동과 정량염기서열분석(quantitative sequencing, QS)을 통하여 에스터레이즈 과발현과 살충제 작용점 내 돌연변이를 확인하였다. MR을 포함한 모든 야외 개체군에서 에스터레이즈의 과발현과 아세틸콜린에스터레이즈 1 유전자(ace1)의 StoF 돌연변이를 확인할 수 있었다. 넉다운 저항성 돌연변이로 잘 알려진 파라 타입 나트륨 채널 유전자(para)의 LtoF 돌연변이는 모든 지역 채집 개체군은 물론 비펜스린에 대해 3,461배 저항성을 보이는 MR에서도 발견되지 않았다. 그 외에 MtoL 돌연변이를 발견하였는데, 생물검정 결과 저항성 수준과 돌연변이 발생 빈도가 일치하였다. 따라서 생물검정 대신, 이러한 분자 마커를 활용 한다면 더 효율적으로 살충제 저항성 평가가 가능할 것이다. 이러한 분자 마커들(ace1의 StoF, para의 MtoL)은 정량염기서열분석, PCR amplification of specific alleles (PASA) 등의 진단 방법에 쉽게 응용이 가능 하고, 이러한 방법은 야외 복숭아혹진딧물 저항성 관리에 적용이 가능 할 것이다.