• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권3호
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• pp.320-333
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• 2019

Objective: The Shanghai Holstein cattle breed is susceptible to severe mastitis and other diseases due to the hot weather and long-term humidity in Shanghai, which is the main distribution centre for providing Holstein semen to various farms throughout China. Our objective was to determine the genetic mechanisms influencing economically important traits, especially diseases that have huge impact on the yield and quality of milk as well as reproduction. Methods: In our study, we detected the structural variations of 1,092 Shanghai Holstein cows by using next-generation sequencing. We used the DELLY software to identify deletions and insertions, cn.MOPS to identify copy-number variants (CNVs). Furthermore, we annotated these structural variations using different bioinformatics tools, such as gene ontology, cattle quantitative trait locus (QTL) database and ingenuity pathway analysis (IPA). Results: The average number of high-quality reads was 3,046,279. After filtering, a total of 16,831 deletions, 12,735 insertions and 490 CNVs were identified. The annotation results showed that these mapped genes were significantly enriched for specific biological functions, such as disease and reproduction. In addition, the enrichment results based on the cattle QTL database showed that the number of variants related to milk and reproduction was higher than the number of variants related to other traits. IPA core analysis found that the structural variations were related to reproduction, lipid metabolism, and inflammation. According to the functional analysis, structural variations were important factors affecting the variation of different traits in Shanghai Holstein cattle. Our results provide meaningful information about structural variations, which may be useful in future assessments of the associations between variations and important phenotypes in Shanghai Holstein cattle. Conclusion: Structural variations identified in this study were extremely different from those of previous studies. Many structural variations were found to be associated with mastitis and reproductive system diseases; these results are in accordance with the characteristics of the environment that Shanghai Holstein cattle experience.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.425-434
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• 2020

바이러스감염으로 인한 설사는 전 세계적으로 공중 보건의 주요 문제이며 사망률의 큰 부분을 차지하고 있지만 기후데이터를 이용하여 분석한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구는 설사를 유발하는 바이러스인 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII의 감염과 기후와의 인과관계를 분석하여 조기진단과 치료를 용이하게 하고 계절성 질환을 더욱 관리하고 예방하는데 기여하고자 하였다. 2010년 6월부터 2019년 12월까지 단국대학교 병원에서 시행한 대변 시료 4,009개의 설사바이러스 6종의 멀티플렉스 역전사 PCR(mRT-PCR)검사결과와 다양한 기후 요인 중 체감온도, 상대습도, 일조율과의 상관관계를 후향적으로 분석하였다. 4,009 개의 대변 샘플 중 985 개는 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII 감염에 대해 양성이었다. 이 985 건 중 95.3 % (n = 939)는 10 세 미만으로 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII는 10 세 미만 환자에서 높은 감염률을 보였다. 우리는 기상 빅데이터와 연령, 시기별 감염분석 등에 기초하여 Rotavirus Gr.A의 감염이 상대 습도에 따라 유의한 상관 관계가 있음을 확인하였고 Norovirus G-II의 감염은 체감 온도와 유의한 상관 관계가 있음을 확인하였다. 본 연구는 기후요인에 따른 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII 감염의 분포에 대한 이해도를 향상시킴으로써 바이러스성 설사질환과 관련된 보건정책의 설정이나 계절적 영향에 대한 새로운 통찰력을 제공하는데 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.222-234
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• 2021

바람에 의해 해외지역에서 국내로 유입되는 비래해충들은 주요 작물에 상당한 피해를 초래할 수 있다. 바람에 의한 비래해충의 이동 경로를 추정하기 위해 기상 모형들이 사용되는데, 본 연구에서는 비래해충이 도달할 수 있는 지역을 예측할 때 입력설정이 미치는 영향을 분석하였다. 벼멸구가 중국에서 국내로 유입된다는 가정하에 입자의 바람이동 경로를 추적하기 위해 개발된 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) 모형을 사용하여 바람의 이동경로를 예측하였다. 중국, 한국 및 일본이 포함된 중규모 수치기상모형 자료를 사용하여 순간 및 평균 풍속자료가 포함된 기상입력자료를 생성하였다. 또한, 이동 경로 계산을 위해 계산 시간 간격을 1, 30, 60분으로 설정하였다. 중국에서 벼멸구가 관측된 지점에서 2019년과 2021년 6월 상순 기간 동안 바람의 이동 경로를 계산한 결과, 순간 풍속과 평균 풍속자료를 사용함에 따라 비래해충 도달지점에 큰 차이가 나타났다. 계산 시간에 따른 이동 경로 결과값들의 공간적 분포는 상대적으로 유사도가 높았으며, 순간풍속을 사용한 경우 벼멸구 관측지역과 비교적 유사한 경향이 나타났다. 이러한 결과는 바람 경로를 추적하여 비래해충 도착지점을 추정할 때 사용되는 입력자료의 특성을 파악하고 이들로부터 발생하는 불확도에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권1호
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• pp.38-48
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• 2002

근래 지구 온난화 현상과 더불어 우리나라에 '춥지 않은 겨울' 날씨가 지속되어 가을보리를 비롯한 겨울(월동)작물의 생육과 수량에 큰 변동이 있을 것으로 예상되는 바, 최근의 기상환경 변화에 따른 가을보리의 생육시기, 생육기간, 수량, 수량구성요소의 변동양상을 분석하였으며, 각 생육단계별 기상요소가 보리의 수량과 관련되는 재배적 형질에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 수원에서 14년(1987∼2000년)동안 올보리 품종의 평균수량은 지난 21년(1974∼2000년) 평균보다 헥타르(ha)당 0.42톤이 증수되었다. 증수의 요인은 단위면적당 수수 확보이고, 1수입수의 증가도 다소 기여하였으나, 천립중은 평균보다 오히려 0.6그램(g)정도 가벼워졌다. 2. 풍년에는 흉년보다 단위면적당 수수는 많았고, 1수입수는 비슷하였으나, 천립중은 가벼웠다. 그리고, 월동기간은 짧았고, 유묘기간과 분얼기간이 길어졌다. 출현기간에 기온이 높아 발아율이 높았으며, 단위면적당 수수가 증가되었다. 반면에 흉년에는 월동기간의 저온과 분얼 및 등숙기간의 많은 강수량으로 단위면적당 수수가 감소하였다. 3. 올보리 품종에서 수량은 단위면적당 수수와는 밀접한 정의 상관이었지만, 1수입수 및 천립중 하고는 유의성이 보이지 않았다. 반면에 단위면적당 수수는 천립중 및 수장과 부의 상관을 나타냈다. 4. '춥지 않은 겨울' 날씨로 지속된 14년(1987∼2000년) 동안에 생육재생기의 출현초일은 평균(1974∼2000년) 출현초일 보다 5일 일찍 나타났다. 또한 생육재생기는 출수기 및 성숙기의 출현초일과 높은 정의상관을 보였다. 그리고, 이 기간의 등숙기간은 평균 등숙기간과 비슷하였으나 월동기간은 평균보다 9일 짧아졌다. 반면에, 유묘기간과 분얼기간은 평균보다 3일 길어졌다. 5. 올보리 품종의 수량에 영향을 주었던 생육단계별 기상요소는 월동기간의 기온(+상관)과 일조시간(-상관), 분얼기간의 강수량(-상관), 등숙기간의 증발산위(+상관) 였다. 천립중에 유의적 영향을 주는 생육단계별 기상요소는 발견되지 않았으며, 분얼기간의 고온과 건조한 대기는 줄기의 신장에 불리하였지만, 이삭의 신장에는 유리하였다. 즉, 올보리 품종의 수량에는 월동기간과 그 이후 생육단계에서 기상요소의 영향이 크게 작용하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권1호
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• pp.42-54
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• 2016

최근 국내에서 재배면적이 증가하고 있는 골드키위 해금의 개화시기를 예측할 수 있는 휴면시계모형의 모수를 추정하고 해금 주산지에서 미래 기후변화에 의한 개화시기의 변화와 불확실성을 전망하고자 본 연구를 수행하였다. 해금 개화시기 예측을 위한 휴면시계모형의 모수는 $6.3^{\circ}C$(base temperature, $T_b$), 102.5(chill requirement, $R_c$), 575(heat requirement, $R_h$)로 추정되었다. 2가지 방법으로 추정된 모수를 검증하였는데, 4개 표준기상관측소의 3년 동안(2013-2015)의 기상자료로부터 해금의 개화시기를 예측하고 25개 해금 노지 재배농가에서 수집된 2년 동안(2014-2015)의 관측 개화일과 비교한 결과 5.2일의 추정오차를 보였다. 또한 격자형 기후표면에 의해 계산된 격자형 개화시기 표면으로부터 25개 해금 노지 재배농가가 위치한 격자들의 예상 개화시기를 추출하여 비교한 결과, 3.4일의 추정오차를 보였다. 이 모수를 2021-2040년 동안의 6개 GCMs의 미래 기후변화 시나리오와 결합하여 해금의 미래 개화시기를 예측하였다. 전남 키위 주산지역에서 가장 빠른 개화시기는 4월 21일(111일), 가장 늦은 개화시기는 6월 2일(153일)로 나타났다. 6개 개별 GCM 중에서 RCP 4.5의 CanESM2과 GFDL-ESM2G, RCP 8.5의 HadGEM2-AO에서 20년 후 전남 키위 주산지역에서 해금의 개화시기는 현재보다 2-3일 단축될 뿐 현재와 큰 차이가 발생하지 않는 것으로 전망되었다. 그러나 RCP 4.5와 RCP 8.5의 6개 GCMs의 평균 미래 개화시기에서 현재보다 10일 이상 단축되고 현재와 같은 개화시기는 전북 및 충남 해안지역 등 북쪽으로 약 150km 이상까지 확대될 수 있는 것으로 전망되었다. 본 연구의 예비 결과는 국내 육종 과수의 생장발육 및 개화시기 예측 등을 위한 생물계절 연구와 기후변화에 대한 영향평가 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.145-154
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• 2022

기후변화로 인한 이상기온 현상으로 전 세계적으로 자연재해와 피해가 점차 증가하고 있다. 이는 저온성작물로 알려진 감자 생산에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 향후 식량안보작물로서의 감자의 역할은 증대될 것으로 예상되지만, 감자에 대한 기후변화의 영향과 대응책은 충분히 확립되어 있지 않다. 따라서 본 연구를 통해 폭염처리에 따른 감자의 피해 양상을 분석하고, 품종별 반응을 평가하여 이상고온 환경에 대응하는 감자의 안정 재배기술을 확립하고자 수행하였다. 폭염처리(35~37℃)는 한여름(7월) 비닐하우스를 밀폐하여 처리하였으며, 대조구와 비교하여 감자의 수량 및 품질 특성을 비교하였다. 폭염처리를 했을 때 총 수량과 상서수량 및 주당 괴경수는 감소하는 것으로 나타났다. 폭염처리 시 자영 품종은 대조구에 비해 상서수량(>80g)이 84% 감소하여 고온 피해가 컸으며, 조풍 품종은 36%로 감소폭이 적었다. 괴경 생리장해(이차생장, 열개, 기형)는 폭염구에서 전반적으로 증가하는 경향이었다. 열개 발생률이 가장 적은 품종은 '조풍'이었다. 폭염처리 하에서 괴경은 길어졌는데, 이는 감자의 상품성이 낮아지는 것을 의미한다. 괴경의 경도와 건물률은 폭염 처리를 받았을 때 유의하게 낮아 지는 경향을 보였다. 따라서 폭염 조건에서 감자 재배 시 수량 감소와 품질 피해를 입으며, 폭염 적응성이 높은 품종은 '조풍'이었다. 이상의 연구 결과는 감자 재배 농가 및 내서성 품종 육종 등에 기초 자료로 사용될 수 있을 거라 판단된다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.119-131
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• 2016

한반도 에어로졸 라이다 관측 네트워크(Korea Aerosol Lidar Observation Network; KALION)의 라이다 관측자료 처리 및 실시간 표출을 위한 표준 알고리즘을 개발하였다. KALION 표준 알고리즘은 라이다 관측으로부터 얻어진 후방산란강도와 편광소멸도 자료를 이용하여 (1) 에어로졸과 구름 구분, (2) 에어로졸 유형 구분, (3) 에어로졸 소산계수 그리고 (4) 에어로졸 질량농도를 산출하는 단계로 구성이 되어 있다. 에어로졸의 유형은 후방산란강도와 편광소멸도 자료에 근거하여, (대륙 기원) 청정기단 에어로졸(clean continental aerosol), 황사(dust aerosol) 그리고 오염 입자(polluted continental/urban pollution aerosol)로 구별된다. 에어로졸 소산계수에 필요한 라이다 상수는 약 9년간의 라이다와 스카이 라디오미터 자료로부터 도출된 63.31 sr을, 에어로졸 질량소산효율은 약 9년간의 라이다와 기상청 Particulate Matter($PM_{10}$) 질량농도 자료를 이용하여 도출된 $3.36m^2\;g^{-1}$ (황사는 $1.39m^2\;g^{-1}$)을 적용한다. 2015년 3월 28일부터 30일까지 라이다 관측 사례(서울 관악)에서 KALION 표준 알고리즘을 통해 산출된 에어로졸 유형 구분, 특히 황사 판별 결과는 기상청의 황사 보고와 잘 일치하였으며, 2006년 6월부터 약 9년 동안의 라이다 관측자료로부터 산출된 에어로졸 질량농도 역시 지상 $PM_{10}$ 농도와 약 $3{\mu}g\;m^{-3}$ 내에서 잘 일치하였다. 향후 에어로졸의 유형에 따른 서로 다른 라이다 상수 및 에어로졸 질량소산효율 적용 알고리즘, 빙정 구름(ice cloud)과 물방울 구름(water droplet cloud) 구분 알고리즘, 그리고 운저 고도와 혼합고 판별 알고리즘을 개발할 계획에 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.19-30
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• 2020

자갈해빈에 대한 태풍의 영향력을 조사하기 위하여 태종대 감지 자갈해빈에서 2018년 10월에 내습한 태풍 '콩레이'와 2019년 7월의 태풍 '다나스'에 대하여 VRS-GPS, 드론 측량을 수행하였다. 감지해빈의 전반적인 퇴적물 분포를 파악하기 위해서 입도분석을 하였으며, 자갈해빈의 회복력을 확인하기 위해 주기적으로 감지해빈의 지형측량을 수행하였다. 감지해빈의 자갈퇴적물은 서쪽에서 동쪽으로 갈수록 평균 -6.2Φ에서 -5.4Φ로 세립해지며, 해안선의 수직방향으로는 포말대(swash zone)에서 상대적으로 세립한 구형의 퇴적물(-4.5Φ)이, 범(berm)에서는 상대적으로 조립하고 편평한 퇴적물(-5Φ - -6Φ)이 나타난다. 감지 자갈해빈은 특징적으로 2열의 범을 갖는데, 해빈의 전방에 정상조건에서 형성되는 하부 범(lower berm)과 약 10 m 후방에 상부 범(upper berm)이 존재한다. 태풍 콩레이 내습 후 감지해빈은 육지쪽에 위치한 상부 범에서 약 1.4 m의 침식이 발생하여 상부 범이 사라졌고, 상부 범의 배후지에서는 평균 약 50 cm 침식되어 그 고도가 낮아졌으나, 하부 범에서의 침식은 관찰되지 않았다. 한편 상대적으로 위력이 약한 태풍 다나스의 경우, 내습 직후 감지해빈은 하부 범과 상부 범에서 침식이 발생하여 평균 80 cm 높이의 퇴적물이 침식되었으나, 반면 배후지에서는 50 cm 높이의 퇴적이 확인되었다. 하지만 내습 후 하부 범에서 빠른 속도로 퇴적이 발생하여 내습 약 3일내에 소실되었던 하부 범이 생성되었다. 이러한 결과는 감지 자갈해빈이 태풍에 의한 지형변화가 일시적으로 발생하지만, 이후 정상조건에서 태풍 이전의 지형으로 매우 빠르게 회복됨을 시사한다. 따라서 자갈해빈의 경우 태풍침식에 대한 복원력이 매우 뛰어나다고 평가된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.