• 한국육종학회지
• /
• 제49권3호
• /
• pp.235-244
• /
• 2017

'만백'은 농촌진흥청 국립식량과학원에서 벼흰잎마름병에 대한 저항성이 증진된 고품질 중만생 벼 품종을 개발하고자 육성되었다. 최고품질 중만생 벼 '호품'을 반복친으로하고 벼흰잎마름병 저항성 유전자가 집적된 육성계통 'SR30075'를 수여친으로 하여 작성된 여교배 $BC_1F_1$ 식물체를 약배양하여 계통육성과정, 생산력 검정시험 및 지역적응성 검정시험을 거쳐 육성되었다. '만백'은 벼흰잎마름병 저항성 유전자 Xa3와 xa5 두 개가 집적되어 있어 병원성이 강한 벼흰잎마름병 K3a 균계에 저항성이면서 국내 수집 16개 균주에도 모두 강한 광범위 저항성을 나타냈다. '만백'의 출수기는 평균 8월 19일로 '남평'보다 5일 늦은 중만생종이다. '만백'은 엽색이 진한 녹색을 띄며 간장이 '남평'보다 작은 단간 내도복 품종이다. 또한 수발아 내성을 가지고 있어 수발아에 대한 안정성 확보를 위한 육종소재로 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 벼흰잎마름병 및 줄무늬잎마름병에는 저항성이나 도열병, 기타 바이러스병 및 해충에 대한 저항성은 없다. 쌀의 수량성은 '남평'과 비슷한 수준을 나타냈다. 쌀의 외관품위가 좋고 밥맛이 양호하여 벼흰잎마름병 저항성 품종의 품질 향상에 기여하였다. '만백'은 벼흰잎마름병에 대한 저항성이 증진된 고품질 벼 품종으로 벼흰잎마름병 발병상습지 재배에 접합하며 벼흰잎마름병 저항성 향상을 위한 육종사업에 활용되고 있다.

• 한국습지학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.363-369
• /
• 2018

최근 환경 문제로 대두되고 있는 것 중 하나는 대기 중 $CO_2$의 증가로 인한 기후변화이다. 이에 대한 영향으로 생태계가 변화하고 있으며, 다양한 환경문제가 발생되고 있다. 이로 인해 전 세계적으로 $CO_2$ 저감을 위한 다양한 연구들이 수행중이며, 이 중 미세조류를 이용한 $CO_2$ 저감 방안은 환경 친화적인 방법이라 할 수 있다. 그러나 미세조류를 이용한 $CO_2$ 저감 방안은 대부분 단일 종을 대상으로 하고 있으며, 자연 하천을 대상으로 한 미세조류의 $CO_2$ 고정 효율에 대한 연구는 전무한 실정이다. 그러므로 본 연구는 우리나라 하천 내 존재하는 미세조류들을 파악하고, 미세조류의 생장특성을 분석하여 최적의 배양조건을 도출 하였다. 그리고 $CO_2$ 농도와 주입 속도에 따른 미세조류의 biomass와 클로로필 a의 변화를 분석하여 자연 하천 내 존재하는 미세조류의 $CO_2$ 고정효율에 대해 연구하고자 하였다. 섬강 내 존재하는 미세조류를 배양하여 동정한 결과 6종의 우점종(Ankistrodesmus falcatus, Scenedesmus intermedius, Selenodictyum sp., Xanthidium apiculatum var. laeve, Cosmarium pseudoquinarium, Dictyosphaerium pulchellum)이 관찰되었으며, 이 종들은 모두 녹조류에 해당하였다. 한편 이산화탄소 농도 구배(5% $CO_2$, 10% $CO_2$, 15%$CO_2$, 대기조건의 가스 0.038% $CO_2$)와 유속(0.25, 0.5LPM)이 다른 가스를 주입하여 미세조류의 biomass와 클로로필 a의 변화를 살펴본 결과 이산화탄소의 농도가 증가할수록 biomass와 클로로필 a가 증가하였으며, 같은 이산화탄소 농도에서는 유속이 더 빠른 곳에서 미세조류의 biomass와 클로로필 a의 양이 더 증가하였다. 또한 미세조류에 고정화된 이산화탄소의 양은 주입되는 가스의 유속이 빠를수록 고정되는 이산화탄소의 양이 더 높아지는 경향을 보였다. 본 연구는 기존의 단일 종에서 행해지는 연구가 아닌 하천 전체의 미세조류를 대상으로 수행한 연구이며, 하천 내 존재하는 미세조류의 이산화탄소 고정을 위한 최적의 조건을 도출하고, 하천 내 존재하는 미세조류로부터 고정화된 이산화탄소의 양을 정량화하여 향후 이산화탄소 감축을 위한 정책을 위한 기초자료에 이용할 수 있다는 것에 큰 의의가 있다.

• 한국기후변화학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.83-94
• /
• 2014

본 연구에 활용된 강남구는 광양과 울산, 포항 등 일부 산업지역을 제외한 단위 면적당 에너지소비량과 온실가스 배출량이 가장 많은 지역이다. 강남구의 온실가스 배출량은 4,863,765 $tCO_2$로, 서울시 50,330,356 $tCO_2$의 약 10%를 차지하고 있으며, 상업부문의 온실가스 배출량 1위, 가정부문 배출량 2위를 차지하고 있다. 지구온난화 현상에 관한 5가지 항목의 평균 인지도는 83.58%로 나타났으며, 온실가스 감축의 주체에 대한 설문에서는 20대를 제외한 모든 연령대에서 강남구 주민이 해야 한다고 응답하였다. 지자체의 기후 변화 대응(완화)을 위한 지자체의 역할부문에서는 걷기 자전거 타기에 좋은 도시 기반 구축이 필요한 것으로 나타났으며, 기후변화 대응을 위한 교육시설 항목에서는 중 고등학교에서 교육이 이루어져야 한다고 나타났다. 생활 속 기후변화 대응을 위한 실천행동에 대해서는 생활 속에서의 에너지 및 자원 절약은 대체적으로 잘 실천되고 있었지만, 에코마일리지(구 탄소마일리지)에 대해서는 실천하지 않는다는 응답이 높았다. 또한, 생활 속 실천을 해도 혜택이 없다는 응답이 많아, 지자체의 기후변화 대응 정책이 구체적이고 실효성이 있으려면 인센티브가 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 기후변화 대응 의식조사를 통해 의식이 낮은 항목에 지자체의 정책적 노력을 통해 주민의식을 향상시킬 수 있는 정책적 방안을 모색하는 데 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제36권1호
• /
• pp.49-62
• /
• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.