• 생물환경조절학회지
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• 제31권2호
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• pp.114-124
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• 2022

새만금은 염분과 미사질 토양으로 인해 지표면이 건조하고 함수율이 낮아 다른 지역에 비해 식생피복이 낮다. 식생 피복도가 낮은 지역에서는 바람에 의한 침식으로 인해 먼지가 비산될 가능성이 높습니다. 새만금 간척지에서 견딜 수 있는 작물을 재배하여 식생 피복도를 높이면 바닥의 유속을 줄여 비산먼지를 줄일 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 새만금 간척지에 겨울철 동계 밭작물을 재배하여 미세먼지 및 비산먼지 발생을 억제하는 효과를 분석하는 것이다. 새만금 간척지에서 보리 0.5ha, 라이밀 0.5ha를 재배하는 동안 농작업 및 생육단계에 따라 미세먼지 농도를 모니터링하였다. PM-10, PM-2.5 및 PM-1.0 농도의 변화는 풍하측, 풍상측, 경작지 내부를 중심으로 모니터링하였다. 모니터링 결과 PM-1.0은 작물 재배에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, PM-10과 PM-2.5의 농도는 경운과 수확에 따라 증가하였고 수확에 비해 경운 시 PM-10과 PM-2.5의 농도 증가가 더 높았다. 작물의 생육단계에 따라 비산먼지 억제효과를 보였으며, 유묘기보다 출수기에서 비산먼지 억제효과가 높게 나타났다. 따라서 토지피복효과 이외에 캐노피에 따른 비산먼지 억제효과가 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 작물재배에 따른 비산먼지 발생 및 억제 효과에 대해 알 수 있었다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제44권4호
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• pp.432-441
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• 2016

Machaerium cuspidatum은 Fabaceae과 legume속에 속하는 캐노피 덩굴식물(canopy liana)로, 열대 우림 지역에 분포하는 식물이다. 본 연구에서는 Machaerium cuspidatum 메탄올 추출물(MEMC)의 항산화능을 확인하고, 항암 활성 및 그 기전을 인체 폐암세포 A549, 인체간암세포 HepG2를 사용하여 분석하였다. 먼저 DPPH를 이용하여 MEMC의 radical 소거능을 분석한 결과, 소거능 50%의 MEMC 농도($IC_{50}$)는 $1.66{\mu}g/ml$l이었으며, MEMC가 추출물인 것을 감안할 때 효과적인 항산화능을 보유하고 있음을 알 수 있었다. 또한 MEMC는 A549, HepG2 및 HT29에 대해 농도의존적으로 세포 사멸 효과를 보였으며, 세포 형태 변화를 유도하였다. A549와 HepG2를 사용하여 세포주기를 분석한 결과, MEMC 처리 농도가 증가할수록 apoptotic 세포를 의미하는 subG1기의 세포가 증가하였다. 따라서 MEMC에 의한 A549 및 HepG2의 apoptosis 유도를 Annexin V/7AAD 염색으로 확인한 결과, A549 및 HepG2에서 MEMC 농도의존적으로 Annexin V 양성 세포의 비율이 증가하였으며, DAPI 염색결과 MEMC 농도의존적으로 A549와 HepG2의 apoptotic body가 증가하였다. 특히 MEMC에 의한 apoptosis는 p53과 Bax의 발현증가 및 Bcl-2의 발현감소와 연관되어 있으며, caspase-3, -8, -9의 활성화와 poly ADP ribose polymerase (PARP)의 단편화를 일으키는 것을 확인하였다. 이러한 결과들로부터 MEMC는 외인성 및 내인성 경로를 통한 apoptosis 유도에 의해 A549와 HepG2의 증식을 억제시키는 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.317-326
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• 2019

본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중 분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.954-961
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• 2010

지상원격측정 센서 반사율 지표는 비파괴적으로 실시간으로 빠르게 생육 중 작물의 생체량, 질소 스트레스 정도를 예측할 수 있는 도구로 연구되고 있다. 본 연구의 목적은 질소 시비량 수준별로 재배된 벼 (Oryza sativa L.)의 질소흡수량, 생체량 및 수량과 지상원격측정센서 반사율 지표들의 상호관계로부터 효율적인 반사율 지표를 선발하고 반사율 지표를 통한 벼 생육 중 질소시비수준을 평가하고자 하였다. 질소시비수준 0, 70, 100, 130 kg N $ha^{-1}$별로 처리된 시험구의 캐노피 반사율을 여러 종류의 수동형과 능동형 지상원격측정 센서로 각 생육시기별로 측정하였고 생체량과 질소흡수량 및 수량을 조사하여 상호관계를 분석하였다. 수동형 센서보다는 능동형 센서가 생육시기별 벼의 지상부 건물중, 수량, 질소농도 및 질소흡수량과 더 밀접한 상관을 나타냈으며 생육 후반으로 갈수록 상관계수 크기는 낮아지는 경향이었으나 유의성은 P<0.01 수준이 계속 유지되었다. 가장 밀접한 관계를 보인 반사율 지표는 Crop Circle-active 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표였다. 특히 이삭거름 시비시기인 7월 중순의 Crop Circle 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표는 건물중, 엽면적 지수와 상관계수 0.92 이상의 고도로 유의성 있는 정의 상관관계 (P<0.01)를 보였다. NIR/Red와 NIR/Amber 지표로 계산한 충족지수의 시비수준에 대한 회귀에서 회귀곡선은 충족지수 변동의 91%와 92%를 각각 설명하였다. 따라서 7월 중순~8월 초에 측정한 반사율지표의 충족지수는 실시간에 비파괴적으로 시비수준을 예측하여 위치별로 변량적인 질소시비량을 결정할 수 있는 방법으로 활용 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 Cosmic-ray 토양수분량 관측시스템 구축 시 필요한 검증 네트워크 설계 기법 개발에 목적을 두고 유전율식(dielectric constant) 장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR)와 연계하여 Cosmic-ray 검증시스템을 구축 운영하였다. Cosmic-ray 검증시스템 평가에 필요한 시범지역은 기존 계측 장비와의 연계성과 다양한 수문자료의 활용성을 고려하여 설마천 유역에 구축하였다. 시범지역은 Cosmic-ray 장비와 FDR 센서(10개소)로 구축하였으며 2018년 7월부터 현재까지 운영되고 있다. 본 연구에서는 검증시스템의 신뢰도를 높이기 위해 코어법(soil core sampling method)을 통해 산출한 용적수분함량(volumetric water content)을 유전율식 장비와 정기적으로 검증하였다. 연구기간 중 수행한 코어법과 FDR 센서를 검증한 결과, 두 자료의 통계량이 $bias=-0.03m^3/m^3$과 $RMSE=0.03m^3/m^3$의 유의한 값을 보였다. 또한 연구기간 동안 FDR 센서의 시계열 특성은 모든 강우에 정상적으로 반응하였다. 그러나 일부 지점에서는 낙엽 및 캐노피의 차단과 상부사면의 유출 등으로 인해 상이한 특성을 보였다. Cosmic-ray 영향원(influence line) 내 FDR 센서의 대표성 분석은 시간 안정성 해석법(temporal stability analysis, TSA)을 이용하여 토심별(10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm)로 분석하였다. 10개소에 대한 토심별 토양수분량의 대표성을 TSA로 분석한 결과, 토심 10 cm에서는 FDR 5, 토심 20 cm에서는 FDR 8, 토심 30 cm에서는 FDR 2, 토심 40 cm에서는 FDR 1에서 가장 우수한 대표 특성을 보였다. 본 연구의 시범지역 운영 기간이 짧다는 한계는 있지만 지금까지의 분석 결과를 토대로 하여 볼 때, Cosmic-ray 관측시스템 구축 시에는 검증 장비로는 유전율식을 활용하고, Cosmic-ray 영향원 내 토양수분량의 대표성 분석은 TSA 방법으로 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권2호
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• pp.106-114
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• 2023

본 연구에서는 항공살포에 의한 약액의 비산 저감을 위한 방법으로 차단 식물의 효과를 정량 평가하고자 하였다. 이에 따라 식물의 엽면적지수(LAI)에 따른 잎의 약액 부착 효율 및 공기 투과 저항성을 비산 챔버를 활용하여 측정하였다. LAI는 엽면적 밀도를 세 수준으로 구분하여 측정하였으며, 각 수준별 평균 LAI는 1.723±0.130, 2.810±0.412, 4.875±0.701로 산정되었다. 풍속 1m·s^-1에서 LAI가 'Low' 수준일 때 부착 효율 16.13%로 측정되었고, 동일 LAI 수준에서 풍속이 2m·s^-1로 증가할 때 식물의 부착 효율은 29.06%로 측정되어 1.80배 증가한 것으로 나타났다. 'Medium' 수준에서는 풍속 조건에 따라 24.42%에서 43.06%로 1.76배 증가하였다. 또한 LAI가 'High' 수준일 때 풍속의 변화에 따른 식물의 부착 효율은 1.24배 증가하는 것으로 나타나 풍속의 증가에 따라 식물의 약액 부착 효율도 함께 증가하는 경향을 보였다. 풍속 및 LAI에 따른 식물의 공기 투과 저항성 실험에서 LAI가 증가할수록 공기 투과 저항성 또한 증가하는 경향을 보였으며, 2차 함수 및 거듭제곱 함수에 대한 회귀분석 결과 결정계수가 0.96-0.99 수준으로 높은 설명력을 보였다. 본 연구를 통해 농경지에 인접하게 식재된 식물이 항공살포 된 약액이 비산될 때 잎에 부착 및 지면 퇴적을 유도하여 비산 저감에 효과를 나타냄을 정량 평가하였다. 또한 LAI가 증가할수록 내부 저항이 증가하는 것을 실험적으로 규명하였다. 이를 기반으로 향후 잎의 형상 및 캐노피 등 식물 특성 변수를 추가 반영하여 비산 저감 효과를 기대할 수 있는 적정 작물을 선정하는 자료가 될 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.