항로에서의 위험도 평가 모델은 해상 교통량을 기초로 다양한 형태의 수학적 분석 방법 등이 응용되고 있다. 국내 해상교통안전진단에서는 항로를 통항하는 선박 규모를 표준화시킨 해상교통혼잡도 모델을 활용하고 있으며, 해상교통혼잡도가 높으면 충돌과 같은 위험상황이 발생할 개연성이 높다고 해석하고 있다. 그러나 항로의 특정 지점에서 관측된 해상 교통량의 밀도 변화가 항로의 위험도를 표현할 수 있는지 보다 면밀한 과학적 검토가 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 항로에서의 충돌 및 좌초 등의 위험도를 확률적 기법으로 평가하는 IWRAP Mk2(IALA 공식 추천 평가모델) 모델로 항로 위험도를 체계적으로 평가하고, 동일 해역에서 해상교통혼잡도 모델로 해상교통혼잡도를 평가하여 항로 위험도와 해상교통혼잡도의 연관성을 분석하였다. 분석 결과, $R^2$이 0.943인 선형함수가 도출되었으며, 유의수준에서도 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Pearson 상관계수가 0.971로 높게 나타나 강한 정적 상관관계를 보였다. 이처럼 각각의 수학모델의 공통적인 입력 변수의 영향으로 항로 위험도와 해상교통혼잡도는 강한 연관성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 기반으로 항로 위험도를 예측할 수 있는 평가 기법이 고도화될 수 있는 모델 개발을 위한 응용 자료로 활용되기를 기대한다.
Objective: The objectives were to compare variance components, genetic parameters, prediction accuracies, and genomic-polygenic estimated breeding value (EBV) rankings for milk yield (MY) and fat yield (FY) in the Thai multibreed dairy population using five single nucleotide polymorphism (SNP) sets from GeneSeek GGP80K chip. Methods: The dataset contained monthly MY and FY of 8,361 first-lactation cows from 810 farms. Variance components, genetic parameters, and EBV for five SNP sets from the GeneSeek GGP80K chip were obtained using a 2-trait single-step average-information restricted maximum likelihood procedure. The SNP sets were the complete SNP set (all available SNP; SNP100), top 75% set (SNP75), top 50% set (SNP50), top 25% set (SNP25), and top 5% set (SNP5). The 2-trait models included herd-year-season, heterozygosity and age at first calving as fixed effects, and animal additive genetic and residual as random effects. Results: The estimates of additive genetic variances for MY and FY from SNP subsets were mostly higher than those of the complete set. The SNP25 MY and FY heritability estimates (0.276 and 0.183) were higher than those from SNP75 (0.265 and 0.168), SNP50 (0.275 and 0.179), SNP5 (0.231 and 0.169), and SNP100 (0.251and 0.159). The SNP25 EBV accuracies for MY and FY (39.76% and 33.82%) were higher than for SNP75 (35.01% and 32.60%), SNP50 (39.64% and 33.38%), SNP5 (38.61% and 29.70%), and SNP100 (34.43% and 31.61%). All rank correlations between SNP100 and SNP subsets were above 0.98 for both traits, except for SNP100 and SNP5 (0.93 for MY; 0.92 for FY). Conclusion: The high SNP25 estimates of genetic variances, heritabilities, EBV accuracies, and rank correlations between SNP100 and SNP25 for MY and FY indicated that genotyping animals with SNP25 dedicated chip would be a suitable to maintain genotyping costs low while speeding up genetic progress for MY and FY in the Thai dairy population.
Lee, Kyung Ha;Jeong, Hae Jin;Kang, Hee Chang;Ok, Jin Hee;You, Ji Hyun;Park, Sang Ah
ALGAE
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제34권3호
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pp.237-251
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2019
The dinoflagellate genus Alexandrium is known to often form harmful algal blooms causing human illness and large-scale mortality of marine organisms. Therefore, the population dynamics of Alexandrium species are of primary concern to scientists and aquaculture farmers. The growth rate of the Alexandrium species is the most important parameter in prediction models and nutrient conditions are critical parameters affecting the growth of phototrophic species. In Korean coastal waters, Alexandrium affine and Alexandrium fraterculus, of similar sizes, often form red-tide patches together. Thus, to understand bloom dynamics of A. affine and A. fraterculus, growth rates and nitrate uptake of each species as a function of nitrate ($NO_3$) concentration at $100{\mu}mol\;photons\;m^{-2}s^{-1}$ under 14-h light : 10-h dark and continuous light conditions were determined using a nutrient repletion method. With increasing $NO_3$ concentration, growth rates and $NO_3$ uptake of A. affine or A. fraterculus increased, but became saturated. Under light : dark conditions, the maximum growth rates of A. affine and A. fraterculus were 0.45 and $0.42d^{-1}$, respectively. However, under continuous light conditions, the maximum growth rate of A. affine slightly increased to $0.46d^{-1}$, but that of A. fraterculus largely decreased. Furthermore, the maximum nitrate uptake of A. affine and A. fraterculus under light : dark conditions were 12.9 and $30.1pM\;cell^{-1}d^{-1}$, respectively. The maximum nitrate uptake of A. affine under continuous light conditions was $16.4pM\;cell^{-1}d^{-1}$. Thus, A. affine and A. fraterculus have similar maximum growth rates at the given $NO_3$ concentration ranges, but they have different maximum nitrate uptake rates. A. affine may have a higher conversion rate of $NO_3$ to body nitrogen than A. fraterculus. Moreover, a longer exposure time to the light may confer an advantage to A. affine over A. fraterculus.
이 기술 노트에서는 중간복잡도 지구시스템모델의 하나인 LOVECLIM의 1.3 버전의 특성과 설치 및 운영 방법을 살펴보았으며, 두 종류의 홀로세의 기후 실험을 수행하고 그 결과를 기존 CMIP5/PMIP3실험결과와 비교, 분석하였다. 이 연구에서 수행된 홀로세 중기 평형기후실험과 홀로세 중기부터 현재까지의 점진적 기후변화 실험 결과를 CMIP5/PMIP3 실험 결과와 비교하여 살펴본 결과, 연직 3층의 준지균 근사 방정식을 사용하는 LOVECLIM의 대기모델은 지면대기 온도, 200 hPa 동서방향 바람, 800 hPa 남북방향 바람의 전구 분포의 공간상관도와 편차에서 CMIP5/PMIP3에 참여한 최신의 기후모델들에 비하여 상대적으로 낮은 대기장의 모의정확도를 보였지만, 전구 지면온도의 분포 및 변화, 대륙 연안 지역의 800 hPa 바람장, 200 hPa 동서방향 바람장 등은 최신의 기후모델과 유사한 모의 특성을 보였다. 특히 최근 6천년간의 장기 기후변화 실험은 단일 CPU 환경에서 약 4일 정도의 적분을 통해 수행되었음에도 CMIP5/PMIP3 기후모델들에서 모의된 두 시기의 지면온도의 주요한 차이를 잘 모의하고 있는 것으로 나타났다. 이렇듯 중간복잡도 지구시스템모델은 상대적으로 낮은 정확도로 인하여 범용적인 연구 도구로 활용되기에는 한계가 있지만, 고기후 등 특정 분야의 연구에서는 매우 유용한 연구 도구로 활용될 수 있다. 이러한 활용성은 중간복잡도 지구시스템모델을 이용한 여러 연구 결과들에서도 살펴볼 수 있으며, 이 기술 노트에서 소개된 LOVECLIM의 특성 및 설치 과정이 LOVECLIM을 이용한 다양한 국내 연구에 기여할 수 있길 기대한다.
이 연구에서는 표면반응분석법의 기법 중 하나인 박스-벤켄법을 사용하여 밀가루 반죽의 물리적 특성을 예측하고 조절 할 수 있는 방법을 연구하였다. 반죽의 주요한 물리적 특성으로는 경도, 응집성 그리고 탄력성을 선정하였고 주요한 영향인자들로서 물, 이스트 그리고 발효시간을 선정한 후에 영향인자들과 물리적 특성들의 관계를 나타내는 모델링을 수행하였다. 얻어진 모델을 통하여 설계공간을 설정하고 제조를 위한 최적조건과 예상 결과를 계산할 수 있었으며, 예측된 결과와 실제 결과들은 모두 90% 이상의 정확성을 나타내었다. 결론적으로 표면반응분석법에 의한 최적화 기법은 식품산업에서 반죽특성과 최종제품의 품질을 예측하는데 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 열수 탄화(hydrothermal carbonization)에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 조사하였고, 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱(partial least squares) 회귀를 이용하여 탄화 거동을 예측하기 위한 모델을 수립하였다. 온도 200℃에서 열수 탄화된 리그닌의 탄소 함량은 무처리 시료 보다 약 3 wt% 높았으며 가열 시간이 증가할수록 탄소 함량도 서서히 증가하는 경향이 나타났다. 열수 탄화는 리그닌을 더욱 탄소 집약적으로 변화시키고 마이크로 파티클을 제거하여 더욱 균질한 특성을 부여하였다. 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱 회귀를 이용한 판별 및 예측 모델은 수열 탄화의 적용 여부를 완벽히 구분했으며 높은 정확도로 열수 탄화 리그닌의 탄소 함량을 예측하였다. 본 연구로부터 근적외선 분광법과 결합된 부분 최소 제곱 회귀 모델을 이용하여 열수 탄화에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 빠르고 비파괴적으로 예측할 수 있다는 것이 확인되었다.
현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
화학·생물(화생) 위험을 초기 단계에 효과적으로 대응하기 위해서는 화생 대응 계획을 체계적으로 발전시켜야 하며, 모델링 및 시뮬레이션은 이를 위한 과학적 수단으로 활용될 수 있다. 그러나 오염 확산 모델링 분야는 많은 발전을 이루고 있으나, 화생 대응 계획을 모의하고 적절성을 분석하는 시뮬레이션 분야는 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. 이에 본 논문에서는 화생 오염 탐지, 보호, 제독 등 대응 계획을 과학적으로 모의하기 위한 모델을 제안한다. 먼저 기상 및 지형 조건을 고려하여 예측된 오염 확산 결과를 교전 모델에 반영하는 방법을 제시한다. 이어서 공개된 사상자 예측 기법을 기반으로 전투 모의 개체의 화생 피해를 모의하는 화생 전투 피해 모의 기법을 설계한다. 그리고 화생 위험 탐지·정찰, 제독, 보호 등 화생 위험 대응 계획을 체계적으로 모의하는 과업을 모델링한다. 끝으로 화생 감시소 운용에 의한 오염 탐지의 신속성을 분석하는 한편, 화생 제독소 운용 시 오염 부대 규모와 제독 부대 규모에 따른 제독 소요 시간을 분석함으로써 화생 전투 모의 실험의 가능성을 확인한다. 제안된 모델을 이용하면 향후 군의 화생 방호 체계 및 운용개념에 대한 효과 분석은 물론 재난 방재 및 모의 훈련 분야에서도 일부 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한반도 중심 해역을 포함하는 북서태평양 영역에서의 폭풍해일 예측을 위해 NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean) 모형을 이용하여 지역규모의 폭풍해일 예측시스템을 구축하였다. 이 시스템은 조석과 해일 예측으로 구성되어 있으며보다 정확한 폭풍해일을 예측하기 위해 수심자료와 대기-해양 경계에서의 모수화(parameterization) 최적화 과정을 수행하였다. 이를 통해 2018년 8~10월과 태풍 솔릭 사례에 대하여 국립해양조사원 조위 관측자료를 이용한 통계 방법을 적용하여 검증을 수행하고, 이를 POM(Princeton Ocean Model) 기반의 예측모델 결과와 비교하였다. 수행결과 NEMO 기반의 폭풍해일 예측시스템이 POM 기반의 예측결과에 비해 평균오차와 RMSE가 각각 약 29%와 약 20% 감소한 것으로 나타났으며, 태풍 시기에도 NEMO 기반 예측결과에서 전반적으로 오차가 낮게 나타났다.
본 연구는 근적외선분광법을 활용한 조사료의 Ca과 P 함량의 분석 가능성을 검토하고 예측 정확성이 높은 검량식을 개발하기 위하여 전국 건초 수입상, TMR 회사와 축산 농가에서 수집한 수입 화본과와 두과 목건초 392점 중에서 무작위로 126점을 선택하여 검량식 개발에 이용하였다. 선택된 시료는 시료측정 전처리 방법을 생시료 처리와 건조분쇄 처리구로 나누어 근적외선 스펙트라를 측정하고 근적외선 파장대역을 가시영역, 근적외선, 전파장영역으로 구분하여 검량식을 개발하여 예측 정확성을 평가하였다. 수입건초의 Ca과 P 함량에 대한 예측 정확성은 시료 전처리 방법과 파장대역별에 따라 다양하게 나타났으며, 시료전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법과 파장대역별로는 근적외선 파장(1,100~2,500 nm)대역에서 예측 정확성이 높게 나타났다. 수입건초의 Ca 함량 예측 정확성은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 292.3 mg/kg(R2=0.99)와 SECV 468.6 mg/kg(R2=0.98)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 수입건초의 P 함량은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 204.4 mg/kg(R2=0.91)과 SECV 224.7 mg/kg(R2=0.89)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 조사료의 주요 광물질인 Ca과 P 함량을 신속하고 정확하게 분석이 가능하였으며, 시료 측정시 건조하여 분쇄하는 전처리 방법과 근적외선 파장대역에서 검량식을 개발하는 것이 예측 정확성이 가장 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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