본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.
에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
이 연구에서는 장기간 수송을 통한 수출 시 포장 전 최종 관수 시기가 호접란의 생장, 개화, 그리고 분화의 상품성에 미치는 영향에 대해 구명하였다. 지름 11cm의 플라스틱 화분의 수태기반의 배지에 식재하여 8개월간 재배한 호접란(Palaenopsis) Sogo Yukidian 'V3' 식물체를 모의 암흑 수송(SDS)을 위한 포장 전 3.5, 7, 10일(실험 1)과 4, 6, 8, 10일(실험 2)에 최종 관수를 실시하였다. SDS를 위해 식물체를 수출용 종이상자에 포장한 후 온도 20 ± 1℃, 상대습도 70 ± 3%의 챔버에 두었고, 4주 후 상자에서 꺼낸 식물체들은 온도 23 ± 3℃의 온실에서 재배하면서 생육 및 상품 특성을 조사하였다. 수태와 바크의 혼합배지를 사용한 실험 1에서, FIT 3.5의 생존율은 FIT 7과 FIT 10에 비해 낮았으나, 개화소요일수, 개화수, 꽃대 신장률에서는 처리 간 차이가 없었다. 수태 배지를 사용한 실험 2에서는 모의 수송 후, 온실 입실 직전과 입실 후 재배 12주차에 측정한 부패엽 발생률은 FIT 6에서 가장 낮았다. 온실 입실 직전 FIT 8의 부패엽 발생률은 FIT 6와 비슷했지만 12주 후에는 상당히 증가하였다. FIT 10에서 부패엽 발생률이 가장 높았으며, FIT 4에서도 높았다. 개화 특성에서는 처리 간 차이가 적었다. 결론적으로, 호접란 분화의 4주간 암흑 수송을 통한 수출 시 포장 전 최종 관수 시기가 수출 후 생장 및 개화보다는 부패엽 발생에 영향을 미쳤으며, 포장 직전 배지의 용적수분함량을 30%로 하는 것이 적절하다고 판단되었다.
국립식량과학원에서 국내 환경에 적합한 조사료용 4배체 호밀품종을 개발하기 위하여 2010년에 백체가 출현한 곡우호밀 최아종자와 2엽기에 도달한 유식물체에 콜히친을 처리하여 4배체로 검정된 계통 중 초형, 숙기 및 수량성 등에서 우수한 'CG11003-8-B'을 3년에 걸쳐 선발하였다. 2013년에 생산력검정시험을 실시한 결과 조숙성이고 조사료 생산성이 높아 '호밀59호'로 계통명을 부여하고, 2014년부터 3년간 전국 4개 지역에서 지역적응성을 검정한 결과 조사료 수량 뿐만 아니라 내도복 등 내재해성이 높은 것으로 나타나 2016년 직무육성신품종 선정위원회에서 신품종으로 선정되어 '대곡그린'으로 명명되었다. 출수가 완료된 시기의 '대곡그린'의 초형은 직립이고, 엽색은 진녹색이며, 잎 길이는 길고, 엽폭은 넓은 편이다. 성숙한 시기의 줄기는 황갈색으로 중간 정도의 굵기이며, 종실은 연갈색이고, 크기가 대립이다. '대곡그린'의 출수기는 4월 17일로 표준품종인 '곡우' 보다 2일 늦다. 출수 후 10일경 초장은 138cm로 '곡우'와 비슷하였다. 내한성은 '곡우'와 같은 수준이며, 도복은 '곡우' 보다 강하였고 습해와 병해는 발생하지 않았다. '대곡그린'의 생초수량은 ha당 37.0톤(곡우 38.4톤), 건물수량은 평균 7.7톤(곡우 8.0톤)으로 '곡우' 보다 약간 적었으나 통계적 유의성은 없었다. '대곡그린'의 조단백질 함량은 8.9%로서 '곡우' 보다 1.0%포인트 높았으며, TDN은 56.9%로 '곡우'(57.1%)와 비슷한 수준이었다.
흑미에서 생합성되는 안토시아닌에 대한 관심이 높아지고 있고, 환경 및 제분비용이 낮은 건식제분 쌀가루의 장점이 부각되고 있다. 이에 따라 국립식량과학원에서는 분질배유를 지녀 건식제분에 적합한 벼 '수원542호'에 흑미인 '흑진주'를 교배한 '아로마티'를 개발하였고, 2019년 특허 출원하였다(Ha et al., 2019). 2019년 국립식량과학원 작물육종과 포장에서 재배된 '아로마티'의 재배시기별 주요 농업형질, 분질배유 및 건식제분 적합성을 연구한 주요 결과는 다음과 같다. 1. '아로마티'는 남부지방에서 이모작 또는 만기재배에 적합하다. 이모작 및 만기재배에서 '아로마티'의 출수기는 각 8월 14일 및 8월 26일으로써 부본인 '흑진주'보다 늦었다. '아로마티'와 '흑진주' 현미수량성은 보통기 재배보다 이모작 재배와 만기재배에서 격차가 더 컸다. '아로마티'의 안토시아닌 성분과 향기성분인 2AP 함량은 만기재배에서 유리하다. 따라서 '아로마티'는 '흑진주'에 비해 남부지방에서의 이모작 및 만기재배 환경에 더 적합할 것으로 판단된다. 2. '아로마티'의 분질배유는 모본인 '수원542호'에서 유래되었다고 유전적으로 규명하였다. '수원542호'의 분질배유는 5번염색체에 존재하는 열성 단인자 'flo7'에 의해 결정되고, 분질배유 유전자인 cyOsPPDK 유전자의 ORF 내 8번 Exon에 존재하는 SNP의 서열이 G에서 A로 치환되었다고 보고되었다. 해당 영역의 '아로마티'의 SNP 서열은 '수원542호'와 동일하게 G에서 A로 치환되었다. 또한, '아로마티'에서는 '수원542호'와 동일한 'Adenine' 염기가 확인되었고, '흑진주'에서는 'Guanine' 염기가 확인됨을 알 수 있었다. 따라서 '아로마티'의 분질배유는 '수원542호'에서 유래되었음을 유전적으로 확인할 수 있었다. 3. '아로마티'가 '흑진주'보다 등숙기간의 저온 및 고온 적응력이 더 우수하다. '아로마티'의 안토시아닌 함량은 모든 재배조건에서 '흑진주'보다 높게 생합성되기 때문이다. 특히, 만기재배에 생산된 '아로마티'는 부본인 '흑진주'보다 열수처리를 통해 용출되는 안토시아닌 함량도 높았고, 구수한 향을 발산하는 2AP의 함량이 높으므로 음용이 간단한 흑미차 소재로 활용가치를 확인하였다. 4. '아로마티'는 건식 흑미가루 생산에 적합하다. '아로마티'는 분질배유를 지니었기에, 가루로 제조할 경우 입도가 곱고, 손상전분이 낮다. 따라서 '아로마티'는 다양한 쌀 가공품 소재로 활용가능성이 높은 건식 흑미가루 생산에 적합할 것으로 판단된다. 5. 이상의 결과로 '아로마티'는 분질배유를 지니는 흑미이자 향이 존재하는 점을 고려할 때, 고품질 흑미가루 및 현미차 등으로 활용하여 쌀가공산업에 신소재로써 가치가 높다고 판단된다.
본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.
영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.
가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.
Objectives : This research was performed to analyze the components in the different parts of Lythrum salicaria L. and to compare which parts of L. salicaria L. are appropriate for food development. Methods : L. salicaria L. was extracted in 20% EtOH at 100 ℃ for 4 hours. Cytotoxicity was investigated in 3T3-L1 cells after treatment of 10-500 ㎍/ml L. salicaria L. for 24 hours. Total polyphenol content (TPC) was estimated using 1 N Folin-ciocateu reagent. 2,2-Diphenyl-1-picryhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity was estimated using DPPH reagent and gallic acid. The chemical composition was analyzed by high-performance liquid chromatography (HPLC). 1) Results : The half maximal inhibitory concentration (IC50) in the extracts of the whole plant, aerial parts, and root parts was 350 ㎍/ml, over 500 ㎍/ml, and 150 ㎍/ml, respectively. The TPC in the extracts of the whole plant, aerial parts, and root parts was 527.1 mg/g, 422.6 mg/g, and 781.1 mg/g, respectively. The averages of vitexin contents in the aerial parts, and root parts were 256.7 ± 154.9 ㎍/g and 266.1 ± 63.2 ㎍/g, respectively. The averages of TPC in the leaves, roots, flower stalks and stems were 224.0 ± 53.7 tannin acid (TA) mg/g, 221.8 ± 70.2 TA mg/g, 249.8 ± 34.4 TA mg/g, and 67.7±8.9 TA mg/g, respectively. The averages of DPPH radical scavenging activity in the leaves, roots, flower stalks, and stems were 282.01 ± 43.3 gallic acid equivalent (GAE) 𝜇mole/g, 260.16 ± 44.1 GAE 𝜇mole/g, 288.0 ± 9.3 GAE 𝜇mole/g, and 97.6 ± 10.7 GAE 𝜇mole/g, respectively. Conclusions : There were no significant differences in the content of components or antioxidant activity in the aerial parts compared to those in the whole plant of L. salicaria L. Furthermore, the root parts had low extract yield, cytotoxicity, and quality control problems, therefore our results suggest that the use of the aerial part of L. salicaria L. would be the most appropriate for food development.
본 연구는 발효노니 다당체 추출물(Vitalbos)을 건강기능식품 소재로 활용하기 위해 DAA, 총당 함량, 단당류 3종(galacturonic acid, glucose 및 galactose)을 지표성분으로 설정하고, 지표성분에 대한 효과적인 분석법 설정 및 검증을 위해 수행되었다. 기존에 보고된 분석법 검증 방법을 수정하여 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 검출한계(LOD) 및 정량한계(LOQ)를 고성능 액체크로마토그래피와 페놀-황산법을 이용하여 측정하였다. 그 결과 DAA 및 단당류 3종의 표준용액과 Vitalbos의 머무름 시간이 일치하였으며 스펙트럼 또한 동일하여 분석법의 특이성을 확인하였다. 지표성분의 검량선 상관계수(R2)는 0.9995-0.9998 범위로 0.99 이상의 우수한 직선성을 나타냈다. Intra-day 및 inter-day 정밀도는 0.14-3.01%의 범위로 5% 미만의 우수한 정밀도를 나타냈고 회수율은 95.13-105.59% 범위에서 우수한 정확도를 보였다. DAA 분석의 LOD와 LOQ는 각각 0.39 ㎍/mL 및 1.18 ㎍/mL이었으며 총당 함량의 LOD 및 LOQ는 각각 0.84 ㎍/mL 및 2.55 ㎍/mL로 측정되었다. 단당류 3종에 대한 LOD는 0.48-0.81 ㎍/mL의 범위였으며, LOQ는 1.45-2.44 ㎍/mL 범위에서 정량분석이 가능한 것으로 나타났다. 분석법 검증 결과, 특이성, 직선성, 정밀성 및 정확성 모두 우수한 분석법임을 검증하였으며, LOD와 LOQ 또한 Vitalbos 분석에 적합하였음을 확인하였다. 검증된 분석법을 이용하여 Vitalbos의 지표 성분 함량을 측정하였을 때, DAA, 총당 함량, galacturonic acid, glucose 및 galactose의 함량은 각각 2.31±0.06 mg/dry weight g, 475.92±5.95 mg/dry weight g, 72.83±1.05 mg/dry weight g, 71.63±2.44 mg/dry weight g 및 67.30±2.31 mg/dry weight g으로 측정되었다. 본 연구에서 검증된 분석법을 사용했을 때 Vitalbos의 지표성분 3종에 대하여 우수한 재현성으로 정량분석이 가능하였으며, 건강기능식품 소재로의 품질관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.