• 한국가금학회지
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• 제32권4호
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• pp.231-237
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• 2005

본 연구는 축산연구소에서 1995년부터 2001년까지 7세대에 걸쳐 능력 검정된 11,583수에 대한 자료를 이용하여 한국 재래 닭에 대한 경제형질의 육종가를 추정한 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 육종가의 추정치는 적갈색, 황갈색, 회갈색, 흑색 및 백색계통의 150일령 체중에서 각각 $-16.563\~-0.474,\;-14.714\~9.272,\;-25.186\~12.953,\;-15.549\~6.329$ 및 $-10.708\~20.284g$이었고, 270일령 체중에서 각각 $-18.836\~21.700,\;-23.025\~11.297,\;-28.368\~18.156,\;-18.264\~14.963$ 및 $-25.112\~10.132g$이었다. 산란능력의 육종가 추정치는 적갈색, 황갈색, 회갈색, 흑색 및 백색 계통의 시산일령에서 각각 $-1.236\~0.047,\;-1.509\~0.298, \;-1.362\~0.114,\;-1.435\~0.199$ 및 $-1.385\~0.718$ 일 이었고, 시산난중은 각각 $-0.105\~0.075,\;0.109\~0.042,\;-0.166\~0.084,\;-0.l19\~0.066$ 및 $-0.l12\~0.0279$ 이었고, 270일령 난중은 각각 $-0.120\~0.398,\; -0.205\~0.173,\;-0.256\~0.091,\;-0.051\~0.132$ 및 $-0.070\~0.101g$ 이었으며, 270일령 산란수는 각각 $0.298\~1.807,\;-0.049\~l.146,\;-0.396\~l.125,\;-1.205\~1.173$ 및 $-0.474\~2.641$개 이었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권4호
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• pp.431-440
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• 2005

K 지수는 특정 지역에서의 지자기 변동을 나타내는 지수로서 3시간마다 결정된다. K 지수를 결정하는 알고리즘은 태양복사의 규칙적인 일변화(Sq)를 결정하는 방법에 따라 다양하다. 그 중에서 FMI 알고리즘은 K 지수를 구하고자 하는 날과 그 전 후의 1일 자료를 포함한 총 3일 동안의 지자기 수평성분(H, D) 측정 자료를 사용하여 태양복사의 규칙적인 일변화(Sq)를 구한다. 그러나 이 알고리즘은 K 지수를 구하고자 하는 날로부터 1일 후까지의 측정 자료가 필요하기 때문에 실시간으로 K 지수를 구하는 경우에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 준실시간으로 K 지수를 구하기 위해 미국 우주환경예보센터(NOAA/SEC)에서 제공하는 과거의 전지구적 지자기 K지수(Planetary K index: Kp)를 검색하여 최근의 Kp지수가 모두 3 이하인 지자기 활동이 조용한 날을 찾고 그 날의 지자기측정 자료를 FMI 알고리즘의 3일치 입력 자료로 사용함으로써 준실시간 K 지수를 구하는 방법을 고안하였다. 이러한 방법을 검증하기 위해 우리는 2003년 1년 동안 한국지질자원연구원에서 운용하는 경주 지자기 관측소의 FLARE+ 시스템으로 측정된 자료를 사용하고 우리의 준실시간 결정 방법을 적용하여 K 지수를 구하고 이를 일반적인 FMI 알고리즘으로 구한 K지수와 서로 비교하였다. 그 결과, 우리의 방법으로 결정된 K 지수는 일반적인 방법으로 구한 K 지수와 잘 일치하였다. 또한 준실시간 결정 방법으로 구한 K 지수를 일본 Kakioka 관측소에서 결정한 K 지수와 비교한 결과 그 상관지수(R)가 0.81 정도로 높음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 한반도 지역에서의 K 지수 변동을 준실시간으로 모니터링 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권5호
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• pp.689-694
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• 2003

출산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 개체별 성장곡선 모수를 추정하고 개체별로 추정된 모수를 이용하여 한우 암소의 정확한 성장형태를 추정하기 위해 실시하였다. Gompertz 모형으로 추정한 개체별 성장 곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 383.42${\pm}$97.29kg, 2.374${\pm}$0.340 및 0.0037${\pm}$0.0012였으며, 개체별 변곡점의 평균은 255.63${\pm}$109.09일, 변곡점에서 체중의 평균은 141.05${\pm}$35.79kg, 변곡점에서의 일당증체량의 평균은 0.500${\pm}$0.123 kg이었고, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 25.3, 14.3 및 32.4%이었다. von Bertalanffy 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 410.47${\pm}$117.98kg, 0.575${\pm}$0.057 및 0.003${\pm}$0.001이었고, 개체별 변곡점의 평균은 211.02${\pm}$105.53일, 변곡점에서 체중의 평균은 121.62${\pm}$34.94kg, 최대 증체율의 평균은 0.504${\pm}$0.124kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 28.7, 9.9 및 33.3%로 추정되었다. Logistic 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 347.64${\pm}$97.29kg, 6.73${\pm}$0.34 및 0.006${\pm}$0.0018이었고, 개체별 변곡점의 평균은 324.47${\pm}$3.87일, 변곡점에서 체중의 평균은 173.82${\pm}$1.13kg, 최대 증체율의 평균은 0.508${\pm}$0.003kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 27.9, 5.0 및 30.0%이었다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 생시체중의 평균치들은 각각 36.40${\pm}$0.33, 31.59${\pm}$0.34 및 49.09${\pm}$0.88kg으로 추정되어 실제체중 23.73${\pm}$0.10kg 보다 컸으며 36개월 체중의 경우 세 모형이 각각 349.73${\pm}$2.01, 356.41${\pm}$2.07 및 336.18${\pm}$1.91kg으로 실제체중 363.67${\pm}$2.08kg보다 작았다. 그러나 세 모형으로 추정된 변곡점이 한우 암소의 실질적인 변곡점인지에 대해서는 좀더 검토가 필요한 부분인데, 최(2001)는 한우 암소의 경우 3개월령에서 4개월령 사이의 일당증체량이 0.590으로서 이 시기에 최대의 성장이 이루어지며 3개월령 체중과 4개월령 체중은 각각 79.31 및 98.91kg이라고 보고하고 있으며, 본 연구에서 Table 4에 제시된 결과를 봐도 3개월령과 6개월령 사이 90일 동안에 50.89kg의 증체가 이루어져 일당증체량으로 환산하면 약 0.56kg이 되어 다른 어느 시기보다도 가장 증체속도가 빠른 시기인 것으로 나타났다. 변곡점이 일당증체량이 최대인 시점으로 해석한다면 각 모형에서 고정되어 있는 변곡점의 위치들인 성숙체중의 38.6%(Gompertz 모형), 29.6% (von Bertalanffy 모형) 및 50%(Logistic 모형)는 한우 암소의 실질적인 변곡점보다 늦는 것으로 판단할 수 있는데, 실제로 세 모형 중 변곡점의 위치가 제일 빠른 von Bertalanffy 모형의 적합도가 제일 좋은 것도 이러한 이유 때문일 수 있다. 따라서 한우 암소의 정확한 성장특성을 파악하기 위해서는 변곡점의 위치가 고정되어 있지 않은 기존의 모형들을 이용하는 방안과 아울러 본 연구에 이용된 모형들을 변형시켜 활용하는 방안에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권3호
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• pp.351-358
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• 2007

본 연구는 국내에서 사용되고 있는 몇 가지 단백질 원료사료를 사용하여 단백질 fraction과 in situ 단백질 분해율을 구한 다음 이들 사이에서의 상관관계를 살펴보고자 실시하였다. 원료사료는 대두박, 콘글루텐, 면실박, 카폭박 및 임자박이었다. 단백질 fraction은 CNCPS에서 제시하는 방법으로 구하였으며, in situ 단백질 분해율은 캐뉼라가 장착된 홀스타인 거세우 3두를 이용하여 반추위에서 원료사료를 4, 8, 12 및 24시간 배양하여 구하였다. 단백질 fraction 중 A fraction은 카폭박이 14.6%로 가장 높았고, 콘글루텐이 0.6%로 가장 낮았다(P<0.05). B1 fraction은 대두박이 8.27%로 가장 높았으며, B2 fraction은 대두박과 면실박이 74%로 가장 높았다. B3 fraction은 임자박이 40%로 다른 원료사료에 비교해 뚜렷하게 높았다. C fraction은 콘글루텐이 약 42.5%로 가장 높았다. In situ 조단백질 분해율은 대두박이 98%로 가장 높았고, 콘글루텐은 28%로 가장 낮았다. 단백질 fraction과 in situ 분해율 사이의 상관관계를 보면, 쉽게 용해되는 부분(A, B1 fraction vs a값) 사이에, in situ 조단백질 분해율과 소화가능한 단백질 fraction 사이에, 그리고 in situ 조단백질 분해율에서 a값을 제외한 값과 B2+B3 fraction 사이에는 상관관계가 높았다(P<0.01). 본 연구결과에 의하면, 단백질 fraction은 원료사료의 반추위내 분해율을 추정하는 데 이용될 수 있을 것으로 사료되며, 앞으로 더 정확한 평가를 위해서는 더 많은 원료사료에 대한 분석이 필요하다고 본다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권2호
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• pp.161-170
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• 2007

본 연구에서는 생산성이 인정된 모돈 F1(YL)에 종료웅돈(Terminal Sire)으로 Duroc종 이외에 생산성 저하에 많은 영향을 미치지 않을 것으로 판단되는 최종 종료웅돈(Terminal Sire) Berkshire종과 Berkshire×Duroc(F1)을 YL(♀) 교배시켜 생산된 비육돈(YLD, YLB, YLBD)의 성장과 육질을 비교 분석 하였다. 성장형질에서는 YL(♀)×BD(♂)가 YL(♀)×D(♂)보다 우수하였으며, 조사된 성장형질 전체에서 유의적인 차이(p<0.05)를 보였다. 육질에서도 pH, 보수력, 육색이 다른 비육돈 보다 유의적으로(p<0.05) 우수하였고, 돼지 육질의 표준이 되는 등심조지방 함량에서 YL(♀)×BD(♂)가 유의적으로 우수하였다. 교배조합별 육색에서는 YL(♀)×BD(♂)가 대체로 명도와 적색도가 높았으며, 지방산 조성에 있어서는 불포화 지방산의 비율이 높은 것으로 나타났다. 따라서, 성장형질에서는 YL(♀)×BD(♂)가 비교 대상의 교배조합에 비해 우수하였으며, 육질에서도 YL(♀)×D(♂) 보다 좋거나 같아 비육돈 교배조합(YLBD)으로서의 이용가치가 있을 것으로 사료된다. 하지만 본 연구의 경우 경남 첨단양돈연구소의 계통조성이 완료된 American Berkshire종을 이용하여 경남의 경우 경남 첨단양돈연구소를 활용하여 별도의 비용이 없이 YLBD를 생산이 가능하겠으나, 다른 지역의 경우 Berkshire의 계통 조성하여 활용할 경우 기존의 종료웅돈 Duroc종을 계통 조성하는 비용만큼 더 소요될 것이라 사료된다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제20권3호
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• pp.255-269
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• 2005

축산연구소에서 사육중인 비거세우와 거세우를 대상으로 혈청내에 있는 호르몬 및 대사물질 농도가 채혈시기, 사육지역, 거세 여부 등에 따라 어떻게 변하며 경제형질과 어느 정도 상관이 있는지 그리고 이들에 대한 유전변이의 크기는 어느 정도이며 이들의 유전상관계수는 어느 정도인지를 파악하기 분석한 결과는 다음과 같다 1. 혈청 호르몬 및 대사물질의 분산분석 결과 testosterone과 globulin을 제외한 나머지 혈청성분은 사육지역에 따라 차이가 있었고 출생년도 및 계절에 따라 차이가 나타나는 혈청성분 cortisol, total protein, globulin 및 creatinine을 제외한 혈청들이었고 거세 여부에 따라 차이가 있는 혈청들은 total protein과 BUN을 제외한 혈청들이었으며 그리고 tstosterone을 제외한 나머지 혈청들은 종모우의 영향을 비교적 크게 받는 것으로 나타나 종모우의 효과가 인정되므로 이들 성분들의 농도 변이에 상가적 유전자 작용이 어느 정도 관여하고 있음을 시사한다. 2. 도체 형질은 도체중과 등지방두께 및 육량지수는 사육 지역의 효과가 인정되나, 도체율, 근내지방도, 배최장근단면적, 생체중 및 수송 감량은 $5\%$수준에서 유의성이 인정되지 않았다. 종모우의 효과는 대부분의 형질에서 유의적인 효과가 있었고 특히 도체율과 근내지방도에는 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 3. 월령별 체중을 분산분석 결과 사육지역의 효과는 9개월령을 제외한 모든 연령에서 체중에 대한 유의적인 영향을 미쳤고, 거세 여부는 6개월령 체중을 제외한 나머지 월령별 체중에 대해 유의적인 영향을 미쳤으며, 종모우효과는 모든 월령별 체중에서 유의적인 영향을 미쳤다. 4. 혈청 성분 농도들의 사육연도, 계절 및 거세여부별 최소자승평균치는 대관령에서 사육한 소는 남원에서 사육한 소들에 비해 testosterone 농도가 낮았으나 유의성은 인정되지 않았고, 거세우는 비거세우에 비해 cotisol과 creatinine 및 triglyceride농도가 높았고 IGF-1 및 glucose농도가 낮았으며 testosterone 농도는 비거세우의 약 $5.2\%$에 불과했다. 5. Sire Model을 적용하여 제한 최대우도법으로 추정한 혈청성분의 유전력은, 0.07${\~}$0.58 범위로 추정되었는데 이중 단백질 성분인 total protein, albumin 및 globulin의 유전력은 각각 0.53, 0.54 및 0.42로 비교적 높았고 cotisol과 creatinine 및 BUN은 각각 0.45, 0.58 및 0.54로 높게 추정된 반면 calcium은 0.07, testosterone 0.15 및 IGF-1은 0.12로 아주 낮은 편이었다. 6. 도체 형질에 대한 유전력은 도체중 0.39, 등 지방두께 0.45, 육량지수 0.30 및 배최장근단면적 0.13으로 추정되었으나 근내지방도는 0.93으로 아주 높게 추정되었다. 월령별 체중에 대한 유전력은 18개월령 0.78, 12개월령 0.76, 9개월령 0.62, 6개월령 0.58, 24개월령 0.58 순위였고 기간별 일당 증체량의 유전력추정치는 6${\~}$12개월령이 0.80, 12${\~}$18개월령이 0.75, 그리고 18${\~}$24개월령은 0.19로 육성기와 비육전기에 비해 비육말기는 유전력 추정치가 낮았다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제47권5호
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• pp.759-768
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• 2005

본 연구는 무기태 크롬($ClCl_3$)와 유기태화 크롬인 Cr-methionine chelate(크라민®)을 첨가하였을 때 in vitro 조건에서 반추위내 발효성상과 반추미생물체 내 Cr과 Methionine을 분석하여 크라민®의 by-pass 여부를 간접적으로 증명하고자 실시하였다. In vitro 소화시험에 이용한 기초영양소는 Jar 당 반추미생물 기초 영양소로 시중에 유통되고 있는 배합사료 7g(DM), 볏짚 2g(DM) 및 Corn silage 2g(DM)을 동일하게 배합하였으며, 시험구로는 대조구(control), $ClCl_3$를 1000ppb 첨가한 T1구 및 Cr 농도가 1000ppb이 되도록 크라민®을 첨가한 T2구를 두었으며, 처리 당 5반복으로 시험을 수행하였다. T2의 pH는 모든 배양시간에서 대조구 및 T1구에 비하여 낮은 경향을 보였으며, 암모니아 농도는 배양 6시간 전까지는 대조구와 T1구에 비하여 T2구가 높은 경향을 보였으나, 배양 6시간 이후에는 모든 처리구가 일정하게 낮게 유지되었다. 총 휘발성지방산 농도는 모든 처리구가 배양시간이 경과함에 다라 지속적으로 증가하였으며, 대조구에 비하여 T1구와 T2구의 농도가 유의적으로 낮았다. In vitro 배양 12시간 동안 미생물체 건물 회수율은 T1구가 가장 낮은 반면에 T2구가 가장 효율적으로 미생물을 증가시켰다. 반추미생물체 내 Cr 농도는 대조구와 T2구간에는 차이가 없었으나(P>0.05), T1구는 유의적(P>0.05)으로 높게 나타났다. 반추미생물체 내 methionine 및 cyctine 농도는 대조구와 T2구간에는 차이(P>0.05)가 없었으나, T1구는 비교적 낮은 경향을 보였다. 본 시험의 결과를 종합해 보면, 크라민®의 첨가에 따른 in vitro 배양액내 pH 및 암모니아 농도를 포함한 발효특성에 대한 부의 영향은 없는 것으로 판단되며, 오히려 미생물체 단백질의 합성에 이용되어 암모니아의 생성량과 총미생물 건물 회수량을 증가시킬 수 있는 것으로 판단된다. 또한 크라민®은 반추 미생물에 의해 상당히 제한적으로 분해되기 때문에 반추위를 회피해서 소장으로 by-pass 되어 이용된 것으로 판단되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제11권2호
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• pp.157-165
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• 2000

목적: 방사선조사에 의해 형성된 DNA 손상정도가 산소에 의해 변화되는 추세을 이론적 모델을 이용하여 평가 및 분석하였다. 방법 및 대상: Water radiolysis(물의 방사성분해)시 생성되는 유리기 들간의 반응, 손상된 DNA의 형성, 손상의 복구, 및 산소에 의한 손상의 고정들을 시간 미분 방정식을 이용하여 표현하였다. 문헌에 나와 있는 반응상수(rate constants)들은 그대로 사용되었고 알려지지 않은 상수들은 실험에서 얻어진 데이터에서 얻은 곡선을 대입하여 얻었다. 화학반응상수 변화와 산소농도변화에 따른 세포 생존도를 구하였다. 모델을 통해 얻어진 세포 생존도와 방사선량의 상관관계를 세포 생존곡선으로 표시하였다. 산소에 의한 손상의 fixation(고착화)과정과 산소농도가 세포생존에 미치는 영향을 분석하여 보았다. 산소가 세포생존에 미치는 정도를 정량화 하기 위하여 산소증가효과비(Oxygen Ehhancement Ratio, OER)를 계산하여 실험치와 이론치를 비교하였다. 결과: 산소에 대한 민감성 연구에서 DNA생존도는 산소의 농도와 화학반응속도상수에 영향을 받았다. 산소의 농도가 0에서 1.0 $\times$ $10^{7}$ 으로 변화할 때 세포 생존도에는 변화가 없었다. 그러나 1.0 x $10^{7}$ 에서 1.0 $\times$ $10^{10}$ 변화할 경우 세포의 생존률이 감소하였다. 모의연구에서 얻은 OER치는 10% 세포생존시에는 2.32, 45% 세포생존시에는 1.9 이었다. 결론: 산소의 감수성 연구에서 보여주듯이 방정식을 이용하여 얻어진 새포생존곡선은 실험에서 얻어진 세포생존곡선을 재연할 수 있었다 또한 방사선조사시 생성되는 손상된 세포의 양은 산소 반응상수가 가장 크고 산소농도가 증가되는 경우에 증가됨을 알수있었다. 모의연구에서 얻은 산소증가효과비는 세포생존이 low level인 경우 높은 일치성을 보여 주었다 따라서 본 연구는 세포살해시 산소의 효과를 semi-empirical 모델을 사용하여 예측할수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국항만학회지
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• 제12권1호
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• pp.35-46
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• 1998

우리나라 서남권역의 거점 항만으로서 역할을 해온 목포항은 황해경제권의 중심에 위치하여 대중국 교역 및 TCR과의 연결에 유리한 지리적 이점을 갖고 있다. 또한 세계경제의 성장축이 환태평지역으로 이동할 것으로 예상되고, 황해경제권의 부상에 따라 이 지역의 역내교역 컨테이너 물동량의 증가가 예상되며, 주변 공단의 조성과 활성화가 가시화될 때 목포항의 역할과 기능이 크게 부각될 것으로 전망된다. 이러한 목포항 주변 환경의 변화에 따라 정부에서는 목포신외항 1단계 사업으로 2001년까지 30,000 DWT급 선박이 접안할 수 있는 컨테이너부두 1선석과 다목적부두 1선석을 건설하고 있다. 컨테이너 터미널 개장 초기에는 1선석만을 컨테이너 터미널로 사용하나 장기적으로는 2선석 모두 컨테이너 물동량을 처리할 예정이다. 본 연구는 2001년에 개장되는 목포신외항의 컨테이너 터미널 운영시스템에 따른 적정한 CY 소요면적을 산정하는 데 그 목적이 있다. 컨테이너 터미널의 계획 및 설계 단계에서 고려하여야 할 중요한 항목 중의 하나는 터미널 운영시스템의 선정에 따라서 터미널의 소요면적이 크게 달라진다는 점이다. 컨테이너 터미널의 CY 소요면적은 예상되는 컨테이너의 장치수요량과 장치기간에 의하여 크게 영향을 받게 되며, 또한 CY에서 사용되는 컨테이너 취급장비에 따라서 적재단수가 다르기 때문에 어떠한 운영시스템을 선정하는가에 따라서 CY 소요면적은 크게 다르게 된다. 따라서, 본 연구에서는 CY 소요면적 산정에 영향을 미치는 주요한 요소들을 고려하여 2001년에 개장되는 목표신외항 컨테이너 터미널에 있어서 2001-2016년까지의 기간동안 각 컨테이너 터미널 운영시스템에 따른 CY 소요면적을 산정하였다. 그리고 목포신항만의 터미널 운영시스템별 CY 소요면적을 결론 부분에 요약하였다.되므로, 조사료(粗飼料)의 사료가치(飼料價値)를 평가(評價)함에 있어서는 급여수준(給與水準)과 소화율(消化率)과의 관계를 주의깊게 고려해야 할 것이다. 생산(生産)할 수 있다고 사료(思料)된다.향이 없었으나 골목 $m^3$당 접종량(接種量) 4.0kg구가 1.63g로 가장 큰 것으로 나타났다.과(結果)를 종합(綜合)해 보면 전호(前胡)의 용도별(用途別) 적정(適正) 재식거리(栽植距離)는 채소형(菜蔬型) $30\times20cm$, 약재형(藥材型) $60\times30cm$, 채소(菜蔬) 약재(藥材) 복합형(複合型) $45\times20cm$에서 지하부(地下部) 생육(生育)이 양호(良好)하면서 생엽(生葉) 및 건근(乾根) 수량(收量)이 증수(增收)되는 경향(傾向)을 보였다.퇴비(堆肥) 등(等) 유기질(有機質) 비료(肥料) 시용(施用)이 효고적(效果的)이었다.DS-PAGE법(法)으로 단백질(蛋白質) 양상을 등숙시기별(等熟時期別)로 조사(調査)한 결과(結果) 두 계통간(系統間) 질적(質的)인 차이(差異)는 보이지 않았으나 시기별(時期別)로는 양적차이(量的差異)를 나타냈다.間)에는 부(負)(-)의 상관(相關)이 있다.($P{\leq}0.01%$). 5. NEL 및 starch value 환경온도(環境溫度)가 상승(上昇)됨에 따라 감소(減少)된다. 4 엽기(葉期) sorghum식물(植物)의 환경온도(環境溫度)를 달리 하였을 때 NEL가치(價値)는 각각(各各) 4.87MJ($30/25^{\circ}C$), 5.46MJ($25/20^{\circ}C$) 및 5.81MJ/kg($18/8^{\circ}C$)로 변(變)하여 고온(高溫)에서