해충의 발생예찰자료의 분석에 있어서 지리자료처리체계의 활용 가능성을 검토하였다. 전국의 152개 병해충 발생예찰소의 해충 발생자료를 이용하여 해충지리적 분포정보를 집적하는 "데이터베이스" 체계를 SPANS(Spatial Analysis Systme)로 구축하였다. 구축된 "지리분포 데이터베이스"로부터 최근 10년간 이화명나방 발생량의 분포변동을 추적한 결과 일반계 품종이 확대 재배되기 시작한 80년대 중반터 고밀도 분포지가 급속히 확산됨을 볼 수 있었다. 또한 분포의 확산과 수축의 중심은 전북의 이리지역임이 확실하게 나타났다. 별멸구의 초기(7월초) 비래량의 분포를 비래후 온도조건과 결부시켜 후기(9월중)의 벼멸구 발생위험지역을 예측하는 시뮬레이션 모형을 구성하였다. 모형에 의해 추정된 벼멸구 발생위험지역을 예측하는 시뮬레이션 모형을 구성하였다. 모형에 의해 추정된 벼멸구 발생지의 분포도를 1990년 9월의 실재 발생분포도와 비교한 결과 경북 청도지역을 제외하고는 분포양상이 매우 유사하였다. 경사도, 고도, 재배작물 등의 분포도를 추정된 벼멸구 발생도와 함께 투시.분류(Overlay/Modeling)하는 기법을 사용한 결과 서남부지역의 벼멸구 국지적 발생위험지를 구분해 낼 수 있었다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.92-92
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2017
Bakanae disease is one of the most serious and oldest problems of rice production, which was first described in 1828 in Japan. This disease has also been identified in Asia, Africa, North America, and Italy. Germinating rice seeds in seed boxes for mechanical transplantation has caused many problems associated with diseases, including bakanae disease. Bakanae disease has become a serious problem in the breeding of hybrid rice, which involves the increased use of raising plants in seed beds. The indica rice variety Shingwang was selected as resistant donor to bakanae disease. One hundred sixty nine NILs, YR28297 ($BC_6F_4$) generated by five backcrosses of Shingwang with the genetic background of susceptible japonica variety, Ilpum were used for QTL analysis. Rice bakanae disease pathogen, CF283, was mainly used in this study and inoculation and evaluation of bakanae disease was performed with the method of the large-scale screening method developed by Kim et al. (2014). SSR markers evenly distributed in the entire rice chromosomes were selected from the Gramene database (http://www.gramene.org), and the polymorphic markers were used for frame mapping of a $BC_5F_5$ resistant line. Here, we developed 168 near-isogenic rice lines (NILs, $BC_6F_4$) to locate a QTL for resistance against bakanae disease. The lines were derived from a cross between Shingwang, a highly resistant variety (indica), and Ilpum, a highly susceptible variety (japonica). The 24 markers representing the Shingwang allele in a bakanae disease-resistant NIL, YR24982-9-1 (parental line of the $BC_6F_4$ NILs), were located on chromosome 1, 2, 7, 8, 10, 11, and 12. Single marker analysis using an SSR marker, RM9, showed that a major QTL was located on chromosome 1. The QTL explained 65 % of the total phenotype variation in $BC_6F_4$ NILs. The major QTL designated qBK1 was mapped in 91 kb region between InDel15 and InDel21. The identification of qBK1 and the closely linked SSR marker, InDel18, could be useful for improving rice bakanae disease resistance in marker-assisted breeding.
본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.
본 연구는 누에 유충의 행동반응성에 관한 것으로서 행동반응이 가장 민감한 황색지에서의 행동반경에 대한 귀전 및 행동반경과 실용형질과의 귀전상관과 경로계수를 분석하여 얻은 결과는 다음과 같다. 1. 행동반경이 큰 품종과 작은 품종을 교잡한 F1세대 및 F2 세대의 행동반경은 양친간 행동반경의 평균치보다 작았다. 따라서 누에 행동반경은 작은 것이 큰 것에 비하여 부분우성임을 추정할 수 있다. 2. 분산분석법에 의하여 추정된 누에 유충의 행동반경에 대한 귀전력의 범위는 52~84%였다. 3. 의잠과 3령 및 5령의 해동반경과 몇 가지의 실용형질간에 상관이 인정되었다. 행동반경과 1$\ell$당 고치수 및 최청부터 발아까지의 일수사이에 정의 귀전상관이 인정되었고, 행동반경과 수견량, 단견중 및 견층중간에는 부의 귀전상관이 인정되었다. 4. 행동반경이 수견량에 미치는 효과를 알기 위하여 경로계수에 의한 분석결과 수견량과는 부의 직접효과가 있었고, 단견중 및 견층량과는 정의 상관효과가 있음을 추정하였다.
In this study, a Korean native cattle strain (Hanwoo) evidencing high performance in terms of both meat quality and quantity was employed in the generation of 150,000 BAC clones with an average insert size of 140 kb, and corresponding to about a 6X coverage of bovine chromosomal DNA. The BAC clones were pooled in a mini-scale via three rounds of a pooling protocol, and the efficiency of this pooling protocol was evaluated by testing the accuracy of accessibility to the positive clones, via a PCR-based screening method. Two sets of primers designed from each of two known genes were tested, and each yielded 2 or 3 positive clones for each gene, thereby indicating that the BAC library pooling system was appropriate with regard to the accession of the target BAC clones. Analyses of $3.3{\times}10^6$ base pairs obtained from the 7,090 BAC end sequence (BES) showed that 34.88% of the DNA sequence harbored the repetition sequence. Analysis of the 7,090 BES to the $1^{st}$ and $2^{nd}$ generation radiation hybrid map of the cattle genome, using the COMPASS program designed for the construction of a cattle-human comparative mapping, resulted in the localization of a total of 1,374 clones proximal to 339 $1^{st}$ generation markers, and 1,721 clones proximal to 664 $2^{nd}$ generation markers. Collectively, the BAC library and pooling system of the BAC clones from the Korean cattle, coupled with the chromosome-localized BAC clones, will provide us with novel tools for the excavation of desired clones for genome mapping and sequencing, and will also furnish us with additional information regarding breed differences in cattle.
리튬 2차전지는 휴대용 전자기기의 전원으로 사용되어 왔다. 최근 하이브리드 자동차, 전기자동차의 에너지 저장매체로써 적용으로 인해 시장 확대가 기대되고 있다. 양극 활물질은 리튬2차전지의 성능, 수명, 용량을 결정하는 물질이며, 급증하는 시장의 수요에 따라 양극 활물질을 대량으로 생산할 수 있는 기술을 개발하는 것이 시급하다. 본 연구에서 실제 양극 활물질($LiCoO_2$) 생산라인에서 가동 중인 소성로를 3D 모델링하였고, 수치적 해석을 통해 소성로 내부의 온도와 유동의 방향, 화학적 거동을 밝혀내었다. 결과로써, 생산량 증가로 인해 소성로에서 생성되는 $CO_2$ 농도가 증가하며 정체되는 지점을 확인하였고, TGA-DSC 실험을 통해 $CO_2$가 몰분율 15%이상에선 $LiCoO_2$의 적절한 형성에 영향을 주는 현상을 확인하였다. 또한 소성로의 형상변화와 공정조건의 변화를 통해 문제되는 $CO_2$를 원활히 배출할 수 있는 해결책을 제안하였다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 실도로 주행에 의해 취득된 차량의 운행 데이터의 분석을 통하여 차량의 공회전과 관련된 여러 가지 운행 특성을 도출하였다. 차종별 정차 시간 내역을 분석한 결과, 시내버스의 경우 공회전 시간은 전체 운행 시간의 30.9%에 해당되었고, 이중에서 공회전 정지가 가능한 시간은 전체 운행시간의 21.6%로 추산되었다. 하루중 공회전 정지가 가능한 시간 비율은 낮 시간대에 가장 높았고, 공회전 정지를 실시하여도 운행 시간이 증가하는 경향은 나타나지 않았다. 시내버스의 신호대기 정차 시에는 공회전 정지를 실시하기에 충분한 시간 동안 정차를 하는 경우가 많았으나, 정류장 정차 시에는 공회전 정지를 실시하기에는 충분하지 않은 시간동안 정차하는 비율이 높았다. 시내버스의 전체 운행 시간중 감속시간이 차지하는 비중은 전체의 24.7%에 달했으며, 이 가운데에서 4초 이상 감속이 지속되는 구간의 비율이 약 30%에 달하는 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 감속시 제동 에너지를 회생하여 저장하는 하이브리드 방식을 시내버스에 적용하는 것도 가능할 것으로 예상된다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
수계환경에서 세균의 접합에 의해 나타난 conjugant 에서 plasmid 의 재배열과 $Km^{r}$ 유전자의 행방을 조사하기 위하여 자연계 분리균주와 유전공학적 변형균주(GMM)의 $Km^{r}$ 유전자의 전이빈도를 조사하는 동시에 3.9 kb 의 $Km^{r}$ 유전자를 DNA probe 로 사용하여 Southern analysis 를 실시하였다. $Km^{r}$ 유전자의 전이빈도는 실험실 환경에서 GMM 균주가 자연계균주(DK1) 보다 100배 더 높게 나타났으나, 무심천에서는 균주에 따라 차이가 없었다. 실험실환경에서 DK1 균주를 donor 로 하여 LB 나 FW 에서 얻은 conjugant 들은 모두 같은 수의 plasmid 를 가지고 있었으나 크기는 다르게 재배열하였다으며, $Km^{r}$ 유전자는 donor 의 R plasmid 인 pDK101 과 비슷한 위치에서 발견되었다. GMM 균주가 donor 일 때에는 180 kb 의 plasmid 가 새로 나타났으며, 특히 FW 수질에서 donor 가 DKC600 일 때는 $Km^{r}$ 유전자가 염색체에 삽입되어 있었다. 무심천의 자연계 수질환경에서는 DK1 이나 DKB701 이 donor 일 때 4개 및 8개의 plasmid 가 새로 나타났으며, $Km^{r}$ 유전자는 재배열된 4개의 plasmid 와 염색체에서 발견되었다. DKC600 이 donor 일 때는 recipient 의 작은 plasmid 가 모두 소실되었으나, $Km^{r}$ 유전자는 새로 나타난 plasmid 와 염색체에서 발견되었다. 그러므로 자연환경에서의 수질에서는 plasmid 의 재배열이 더 다양했으며, $Km^{r}$ 유전자도 다양한 크기로 재배열된 plasmid 에서 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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