• 한국작물학회지
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• 제63권2호
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• pp.158-163
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• 2018

Perilla (Perilla frutescens var.frutescens) is an annual plant of the Lamiaceae family, mainly grown for obtaining oil by press extraction after roasting the seeds. Oil yield is one of its important traits, but evaluating this yield is time-consuming, requires many seeds, and is hard to adjust to pedigrees in a breeding field. The objective of this study was to develop a method for selecting high-oil-yield lines in a breeding population without oil extraction. Twenty-three perilla cultivars were used for evaluating the oil yield and seed traits such as seed hardness, seed coat thickness, seed coat proportion and crude fat. After evaluation of the seed traits of 23 perilla cultivars, the ranges of oil yields, seed hardness, seed coat thickness, seed coat proportion, 100-seed weight, and crude fat were 24.68-38.75%, 157-1166 gf, $24-399{\mu}m$, 15.4-41.5%, 2.79-6.69 g, and 33.0-47.8%, respectively. In an analysis of correlation coefficients, the oil yield negatively correlated with seed length, seed width, the proportion of seed coat, seed hardness, and 1000-seed weight, but positively correlated with crude fat content. It was observed that as the seed coat proportion increased, the seed coat thickness, hardness, and 1000-seed weight also increased. Multiple linear regression (MLR) was employed to find major variables affecting the oil yield. Among the variables, traits crude fat content and seed coat proportion were assumed to be indirect parameters for estimating the potential oil yield, with respect to a significant positive correlation with the observed oil yield ($R^2=0.791$). Using these two parameters, an equation was derived to predict the oil yield. The results of this study show that various seed traits in 23 perilla cultivars positively or negatively correlated with the oil yield. In particular, crude fat and the seed coat proportion can be used for predicting the oil yield with the newly developed equation, and this approach will improve the efficiency of selecting prominent lines for the oil yield.

• 한국아동복지학
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• 제27호
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• pp.121-151
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• 2008

청소년기에 접어들면서, 비행친구집단과 같은 또래집단의 영향은 청소년 비행행동의 주요한 위험요인으로 보고되고 있다. 부모의 양육행동은 청소년기 비행친구집단의 교류가 비행행동에 미치는 부정적 영향을 차단하거나 완충시켜줄 수 있는 중요한 보호요인으로 설명되고 있다. 이에 본 연구는 비행친구와의 교류가 청소년의 비행행동에 미치는 영향을 부모 양육행동이 차단하는 동시에 완충해주는지를 확인하기 위해 부모양육행동의 조절된 매개효과(moderated mediation effect)를 확인하고자 하였다. 분석자료는 전국 규모의 종단조사자료인 한국청소년패널자료 중 중학생 패널집단의 1, 2차년도 조사자료였다. 분석결과, 부모의 양육행동이 약화될 경우, 비행친구와의 교류가 증대되고, 이는 청소년 자녀의 비행행동을 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 비행친구와의 교류가 비행행동의 경험에 미치는 영향은 부모의 양육행동에 따라 상이한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 또래집단의 영향력이 청소년 비행에 상대적으로 큰 영향력을 미치지만, 부모의 양육 행동이 비행친구와의 교류를 사전에 차단시켜줄 수 있는 기능을 하고 있으며, 비행친구와의 교류가 미치는 부정적 영향을 완충하는 기능도 수행함을 조절된 매개효과를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1195-1205
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• 2018

본 연구에서는 보령댐 유역($163.6km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델, GCM (General Circulation Model) 기후변화 시나리오와 다중회귀분석으로 산정한 미래 방류량을 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 물부족을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며, SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2007~2010)과 검증(2010~2016)을 실시하였다. 기후변화를 반영하기 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP (Representative Concentration Pathway)4.5와 RCP 8.5 시나리오를 SPI와 극한 가뭄지수로 분석하여 RCP 8.5 BCC-CSM1-1-M을 극한 가뭄 시나리오로 선정하였다. 2005년부터 2016년까지의 일별 관측자료로 다중회귀분석하여 월별 방류량 추정식을 만들었고, 1월부터 12월까지 각 식들의 결정계수 $R^2$는 0.57 이상으로 나타났다. 선정된 극한 가뭄 시나리오 기상자료를 방류량 추정식에 대입하여 미래기간 일별 방류량을 구축하였다. SWAT 수문평가 결과, S3 (2037~2046) 기간 봄철 저수량이 34.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Runs 이론을 바탕으로 물부족의 심도를 구한 다음 재현기간에 따른 빈도해석을 하였다. 5~10년 빈도의 심도로 발생하는 물부족이 미래기간에 발생하는 빈도로 보령댐의 물부족을 평가하였다. 물부족 평가 결과, S3 (2037~2046) 기간에서 5~10년 빈도의 심도를 가지는 물부족이 기준기간(2007~2016) 보다 2회 더 발생하였으며 S3 (2037~2046)에 물부족 계획 수립이 필요하다고 판단하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.883-893
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• 2019

본 연구에서는 두 가지 방법으로 작물계수를 산정하고, 그 결과를 평가하였다. 첫 번째 방법에서는 GLDAS 자료를 청미천 플럭스타워의 증발산량 실측값과 비교하여 적정성을 평가한 뒤 GLDAS 기반 실제증발산량을 잠재증발산량으로 나눠 작물계수(GLDAS K_c)를 산정하였으며, 두 번째 방법에서는 MODIS기반 식생지수(NDVI, EVI, LAI, SAVI)와 플럭스타워에서의 토양수분 실측치를 이용해 다중선형회귀분석으로 작물 계수(SM&VI K_c)를 산정하였다. 전체기간에 대한 두 가지 작물계수(GLDAS K_c, SM&VI K_c)를 통계(mean, bias, RMSE, IOA)를 통해 비교해 본 결과 평균값은 각각 0.412와 0.378, bias는 0.031과 -0.004, RMSE는 0.092와 0.069, 적합도 지표(IOA)는 0.944와 0.958로 두 방식 모두 전반적으로 실측값과 유사한 패턴을 보여주었다. 그라나 SM&VI 회귀모형 방식이 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 벼의 생장 단계별로 GLDAS K_c와 SM&VI K_c에 대한 통계적 평가를 수행해본 결과 초기와 중기에는 GLDAS 기반의 K_c가 더 우수했으며, 후기에는 SM&VI 기반의 K_c가 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 봄철에는 황사, 여름철에는 비구름으로 MODIS 센서의 정확성이 감소했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 연구를 통해 MODIS 센서의 관측 정확성이 향상된다면, SM&VI 기반 작물계수 산정방식의 정확성 역시 향상될 것으로 판단되며, 미계측 유역의 작물계수 산정이나 작물계수의 예측에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.