과거부터 현재까지 한반도의 온난화는 전 지구적 온난화에 비하여 심하였으며, 미래에도 더욱 심할 것으로 예상되고 있다. 기후변화에 따른 온도상승은 보통 벼 수량을 감소시키고 품질 저하를 야기하는데, 이 양상은 벼 생육기간 및 그에 따른 생육온도에 크게 영향을 받으며, 벼 생육기간 및 생육온도 또한 이앙 및 파종시기와 같은 재배시기에 조정에 의해 크게 달라질 수 있다. 본 연구는 미래 기후변화 및 그에 따른 재배시기 조정 여부가 현재 우리나라 벼 품종의 생태형별 생육기간과 생육온도에 미치는 영향을 분석하고자 수행하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 1. 벼 생육모델 ORYZA2000을 이용하여 오대벼, 일품벼, 화성벼의 파종부터 출수기까지의 생육기간을 예측하였을 때 예측값이 관측값의 약 84% 설명할 수 있는 것으로 나타났는데, 예측오차 중 상당부분은 작물모형 자체의 문제보다는 육묘기 생육온도에 대한 정보부재 또는 불확실성 때문이며, 예측값과 관측값의 회귀직선과 1:1선 거의 일치하기 때문에 미래 기후변화 조건에서의 벼 생육기간 변화를 예측하는데 큰 문제가 없을 것으로 판단되었다. 2. 조생종은 전체 57개 지역 중 55개, 중생종은 51개, 중 만생종은 40개 지역에서 최적파종기가 설정되었는데, 전체적으로 최적파종기는 생육기간이 짧은 조생종에서 비교적 늦고, 생육기간이 긴 중만생종에서 빠른 경향이었으며, 벼 생태형에 관계없이 지구온난화가 진전될수록 최적파종기가 늦어지는 경향이었다. 3. 재배시기를 고정하였을 경우 지구온난화가 진전되면서 벼 출수기와 그에 따른 출수전 생육일수가 빨라졌는데, 조 중생종에 비해 중만생종의 생육기간이 크게 단축되는 경향이었고, 출수후 생육기간은 벼 생태형간 차이 없이 10일 정도 단축되었으며, 출수전에 비해 출수후 생육기간 단축 정도가 컸다. 4. 최적파종기를 기준으로 벼 재배시기를 조정하였을 경우 지구온난화가 진전되면서 출수기는 늦어졌으며, 출수후 생육기간 및 생육온도는 변화가 없었다. 재배시기를 고정하였을 때에 비해 출수전 생육온도는 크게 상승하였고, 생육기간은 크게 단축되었는데, 조 중만 생종에 비해 중만생종에서 그 경향이 심하였으며, 생육온도에 비해 생육기간 변화의 지역간 편차가 크게 나타났다. 5. 결론적으로 지구온난화가 진점됨에 따라 벼 생육온도가 상승하고 생육기간이 단축되어 벼 수량성 및 품질저하가 우려 되었는데, 특히 생육기간 단축이 큰 중만 생종의 피해가 클 것으로 예상되었으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정은 벼 수량성 및 품질 결정에 영향력이 큰 등숙기간의 온도환경을 개선할 수 있지만 출수전 생육기간이 크게 단축되어 여전히 벼 수량성 감소를 경감시키는데 한계가 있는 것으로 판단되었다. 따라서 미래 기후변화에 대응하여 더욱 적극적인 재배기술과 품종개발이 요구된다.
본 연구는 섬진강 중 상류 수계의 꺽지자원에 대해서 자원평가의 기초로 사용되는 자원생태학적 특성치들을 분석하고자 하였다. 연령사정을 위한 연령형질로서 이석(otolith)을 사용하였으며, 연령사정 결과, 최고연령은 5세로 나타났다. 체장(BL)과 체중(BW)의 관계식은 $BW=0.0195BL6{3.08}$($R^2=0.966$) 이었으며, 윤문이 형성되었을 때의 체장을 역계산하기 위한 체장(BL)과 이석경(R)과의 관계식은 BL=3.882R+1.66($R^2=0.944$)로 나타났다. 비선형회귀방법을 이용한 von Bertalanffy 성장모델의 매개변수는 이론적 최대체장($L_{\infty}$)이 19.68 cm, 이론적 최대체중($L_{\infty}$)이 188.64 g, 성장계수(K)가 0.17, 체장이 0 일 때의 연령이 -1.46세 등으로 각각 추정되었다. 이를 통해 추정된 성장식은 Lt=19.68(1-$e^{-0.17(t+1.46)}$)($R^2=0.997$)로 나타났다. 생존율을 추정하는 6가지 방법 중 평방오차합(Sum of squared error: SSQ) 이 가장 작은 어획물곡선법을 이용하여 생존율을 추정하였으며, 추정된 생존율(S)는 $0.666\;year^{-1}$으로 확인되었다. 순간자연사망계수(M)와 순간전사망계수(Z)는 $0.346\;year^{-1}$과 $0.407\;year^{-1}$로 각각 추정 되었으며, 이를 통해 확인된 순간어획사망계수(F)는 $0.061\;year^{-1}$로 확인되었다.
표준 I형 프리스트레스트 콘크리트 거더교(I형 PSC 거더교)는 우리나라의 중 소 지간 교량에서 가장 많이 적용되는 교량형식이다. 이 교량 형식의 상부거더 안전성을 판단하기 위해 설계단면력을 결정할 때 유한요소법 등을 이용한 정밀한 해석보다는 설계기준들에서 제시한 활하중 분배계수나 단순화된 실용식을 일반적으로 이용하고 있다. 한편, 우리나라의 설계 실무에서 사용되는 활하중 분배계수는 대부분 외국의 연구결과나 설계기준이 그대로 반영된 것들이다. 따라서 표준 I형 PSC 거더교의 교량단면과 부재의 설계 기준강도 등을 고려한 우리나라의 설계여건에 적합한 활하증 분배계수식의 개발이 필요하였다. 본 연구에서는 활하중 분배계수식을 개발하기 위하여 교량의 폭, 지간길이, 주형간격과 차로폭 등에 대한 수많은 매개변수 해석과 민감도해석을 수행하였다. 그 결과 분배계수의 크기를 결정하는 주된 변수들로서 외측주형의 경우에는 주형간격, 내민길이와 지간길이를 선택하였다. 인접내측주형은 주형간격, 내민길이, 지간길이와 교폭으로 하였다. 내측주형은 주형간격, 교폭과 지간길이로 하였다 이어서 매개변수 해석결과들에 대한 다중선형회귀분석을 통하여 I형 PSC 거더교를 위한 활하중 분배계수식을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 활하중 분배계수식을 가지고 설계실무자들은 교량 설계시 적절한 안전율이 보장된 설계단면력을 보다 쉽게 결정할 수 있을 것이다. 또한 예비설계시에 I형 PSC 거더교의 구조적인 효율을 향상시키기 위해 필요한 반복 설계에 소요되는 설계시간을 크게 줄일 수 것으로 기대된다.
현대인들에게 수목원이 제공하는 환경과 식물에 대한 교육은 단순히 도시 속에서 자연환경을 조성하고 방문객들에게 휴양환경을 제공해 주는 것 이상의 의미가 있다. 본 연구는 대구수목원 방문객들의 이용만족도에 대한 모형을 구축하고 이를 바탕으로 수목원에서 제공해야 할 시설과 프로그램은 무엇인지를 고찰하고, 그에 따른 의견을 제시하기 위해 수행 되었다. 변수의 크기를 관찰하기 위한 다중회귀분석에서 만족도에 영향력을 미치는 변수의 순위는 산책로의 동선흐름, 환경에 대한 교육효과, 시설의 청결성, 입장료나 방문시의 비용, 자연경관, 수목종류의 다양성, 수목원의 접근성, 직원의 친절, 수목원 내의 편의시설의 확충과 보완으로 나타났다. 이용객의 성향은 인근의 거주자가 연간 5회 이상 이용하는 비율이 가장 높았다. 이용객들이 요구하는 대구수목원의 시설과 운영 프로그램에 대한 질문에서 문화행사와 이벤트, 아름다운 경관조성, 휴게 및 편의시설의 확충을 가장 시급한 과제로 인식하고 있었다. 또한 죽은 수목과 나지에 대한 관리도 시급히 이루어져야할 것으로 판단하였다. 이상과 같이 이용객의 만족도와 요구사항을 바탕으로 한 대구수목원의 운영관리전략은 지역민과 함께하는 이벤트와 축제, 옴부즈맨제도 도입, 관내 학생들과 교사들에 대한 환경교육 프로그램 개발, 방치된 나지와 죽은 수목의 교체, 매점 시설의 개선과 보완에 대한 고민이 필요할 것으로 판단하였고 다른 수목원의 프로그램과 타 시설을 예시로 들어 운영전략을 제안 하였다. 이러한 사항은 대구수목원에서 외부의 자원을 투입하지 않고도 충분히 개발할 수 있는 운영관리의 내용이라고 생각된다. 이용객의 만족감은 사소한 것에서부터 시작되며 작은 차이가 큰 만족감을 결정하기 때문에 하드웨어적인 부분보다는 소프트웨어적인 접근이 필요할 것으로 판단하였다.
겨울철 제설제 사용이 증가함에 따라 제설제가 사용된 고속도로변의 농작물에 대한 피해사례가 증가하고 있다. 국내 다양한 제설제가 제설목적으로 사용되고 있지만 작물에 미치는 영향에 대한 연구는 제한적이다. 따라서 본 연구는 국내에서 사용되는 6종의 제설제가 유채의 출아에 미치는 영향을 비교하여 작물에 미치는 제설제의 영향을 비교 평가하고자 수행되었다. NaCl, CaCl2 또는 MgCl2으로 구성된 5개의 염화물계 제설제와 1개의 비염화물계 제설제(SM-3)를 유채 파종 직후 6 처리농도(0. 25, 50, 100, 200, 400 mM)로 처리한 후 출아개체수를 조사하였다. 유채의 출아는 제설제 종류에 관계없이 제설제 농도가 증가함에 따라 현저히 감소하였는데 비염화물계 보다 염화물계 제설제 처리구에서 높은 출아억제가 확인되었다. 제설제 농도에 따른 출아율을 log-logistic 모델에 적용하여 비선형회귀 분석을 실시한 결과 50% 출아를 억제하는 농도인 GR50값이 비염화물계인 SM-3는 47.1 mM이고, 염화물계 제설제는 30.7 mM (PC-10)에서 37.5 mM (ES-1)로 비염화물계 제설제와 염화물계 제설제간 9.6 mM ~ 16.4 mM의 차이를 보였으나 염화물계 제설제간 차이는 크지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 유채의 출아 특성 평가가 작물에 대한 제설제의 잠재적 피해를 예측할 수 있는 유용한 평가방법임을 시사한다.
본 연구는 낙엽활엽수종인 참나무류 중 상수리나무, 굴참나무, 신갈나무, 졸참나무 4개 수종을 대상으로 임목 바이오매스 및 토양 탄소 저장량을 비교하였다. 2016년부터 2021년 사이 전국 경제림 단지에 분포하는 상수리나무 110개소, 신갈나무 177개소, 졸참나무 96개소, 굴참나무 148개소 등 총 531개소를 대상으로 임분 현황을 조사하고 토양 A층과 B층의 탄소 농도를 분석하였다. 임목 바이오매스의 탄소 저장량은 평균 임령 57년생인 신갈나무 임분이 144.9 Mg C ha-1, 43년생인 굴참나무 임분 123.7 Mg C ha-1, 43년생인 졸참나무 임분 120.1 Mg C ha-1, 36년생인 상수리나무 임분 113.2 Mg C ha-1 순이었다. 토양 탄소 농도는 신갈나무 임분의 A층이 43.1 mg C g-1로 졸참나무 임분 31.0 mg C g-1, 굴참나무 임분 25.3 mg C g-1, 상수리나무 임분 24.4 mg C g-1에 비해 유의적으로 크게 나타났다. 토양 탄소 저장량은 신갈나무 임분이 116.8 Mg C ha-1로 타 참나무류 임분에 비해 가장 높고, 상수리나무 임분은 49.3 Mg C ha-1로 가장 낮은 값을 보였다. 총 탄소 저장량은 신갈나무 임분 262 Mg C ha-1, 졸참나무 임분 218 Mg C ha-1, 굴참나무 임분 211 Mg C ha-1, 상수리나무 임분 163 Mg C ha-1 순이었으며 해발고, 임령, 평균 흉고직경, 평균 수고, 흉고단면적이 증가함에 따라 탄소 저장량도 증가하는 경향을 보였다. 조사된 4개 수종의 총 탄소 저장량은 흉고단면적과 해발고 같은 설명 변수를 이용한 다중 회귀모델에 의해 유의적인(P<0.05) 추정이 가능하였다.
좁은가슴잎벌레는 십자화과작물을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 온도가 좁은가슴잎벌레의 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 산란특성에 미치는 영향을 파악하고자 성충 전 발육단계는 15, 20, 25, 27.5℃에서, 성충은 10, 15, 20, 25, 27.5℃ 항온조건에서 조사하였다. 알과 유충은 항온조건에서 다음 발육 단계로 성공적으로 발육하였다. 알, 유충, 번데기의 발육기간은 온도가 상승할수록 짧아지는 경향을 보였다. 좁은가슴잎벌레의 발육영점온도, 유효적산온일도는 선형회귀분석을 통해 추정하였으며 알에서 성충출현까지 발육영점온도와 유효적산온일도는 8.7℃와 344.73DD였다. 좁은가슴잎벌레 발육단계별 최저, 최고 온도의 한계는 Briere함수를 이용하여 추정하였으며 알에서 성충출현까지 최저, 최고한계는 5.3℃와 40.4℃였다. 성충은 10℃와 27.5℃ 범위에서 산란이 가능하였고 21.7℃에서 최대 약 627.5개의 알을 낳는 것으로 추정되었다. 노화율, 나이별 생존율, 나이별 누적산란율, 온도의존 산란수와 관련된 성충모델들을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 성충산란모형은 좁은가슴잎벌레 개체군동태를 이해하는데 유용할 것이며 십자화과작물의 종합적 해충군관리체계를 마련하는데 기초자료로 활용될것으로 기대된다.
지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.
흡연은 만성 폐쇄성 폐질환의 가장 흔하고 중요한 원인이며 발생기전으로 단백분해효소 및 그 억제제의 불균형에 의한 폐조직 파괴가 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 생체내의 여러 단백분해효소 중 matrix metalloproteases (MMPs) 의 역할에 대한 연구가 최근 활발한데, 이들의 다수는 젤라틴 분해능을 보인다. 연구자들은 흡연에 의한 MMPs의 발현 및 폐기종 발생과의 관련성을 규명하기 위한 첫 단계로 기니픽에서 흡연에 의한 젤라틴 분해 단백분해효소의 발현 양상을 알아보고자 하였다. 방 법 : 500gm 가량의 건강한 기니핀 15마리를 대조군 5마리, 6주 흡연군 5마리, 12주 흡연군 5마리 씩 배정한 후, 하루에 5시간 씩, 담배 20개피를 간접 흡연시키는 과정을 일주일에 5회 반복하였다. 흡연력의 정도에 따른 폐조직 내 세포 침윤의 증가를 알아보기 위해, 폐조직을 H&E 염색한 후 400배 확대 시야에서 보이는 폐포벽의 세포 수를 계산하여 일반선형모델을 이용한 통계 분석법으로 처리하였다. 흡연에 의한 젤라틴 분해 단백분해효소의 발현 양상을 알아보기 위해 기관지폐포세척술을 시행하여 폐포내 세포를 얻은 다음 이를 배양접시에 $1{\times}10^6$개 씩 분주하였는데, 한 배양접시에는 아무 처치도 하지 않았고 다른 한쪽은 0.1mM의 EDTA를 첨가하였다. 48시간의 배 양 후 얻은 상층액으로 'gelatin zymography'를 시행하여 젤라틴 분해 단백분해효소의 발현 및 EDTA에 의한 억제 여부를 관찰하였다. 결 과 : 대조군의 혈중 평균 COHb 농도는 4.1g/dl인 반면, 흡연 노출군의 혈중 평균 COHb 농도는 5시간 노출 직후에는 24g/dl, 노출 후 30분에는 18g/dl, 노출 후 1 시간 후에는 15g/dl 로 측정되어 충분한 흡연노출이 이루어졌다. 400배 시야에서 보이는 폐포벽의 세포 수는 대조군은 $121.4{\pm}7.2$, 6주 흡연군은 $158.0{\pm}20.2$. 12주 흡연군은 $196.8{\pm}32.8$로 측정되어 선형회귀관계가 관찰되었다(p=0.001, $r^2=0.675$). 또한 침윤된 세포의 대부분은 염증 세포였다. 한편, 대조군에서는 젤라틴 분해 단백분해효소가 발현되지 않은 반면에, 6주 흡연군 및 12주 흡연군에서는 젤라틴분해 단백분해효소가 여러 개 관찰되었다. 또한 이 중의 일부는 EDTA에 의해 효소 활성도가 억제되었다. 결 론 : 흡연에 의해 기니픽의 폐조직에서 여러 젤라틴 분해 단백분해효소 발현이 증가하며 이 중의 일부는 MMPs의 억제제인 EDTA 에 의해 억제된다. 이는 흡연에 의해 MMPs의 발현이 증가할 가능성을 시사한다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.