Ebrahimian, Neda;Montazeri, Fatemeh;Sadeghi, Mohammad Reza;Kalantar, Seyed Mehdi;Gilany, Kambiz;Khalili, Mohannad Ali
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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제47권4호
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pp.293-299
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2020
Objective: The goal of the present study was to investigate the rate of chromosomal aneuploidies in surplus embryos after sex determination at the cleavage stage. Then, the same chromosomal aneuploidies were evaluated in blastocysts after extended culture. Methods: Sixty-eight surplus embryos were biopsied at the cleavage stage and incubated for an additional 3 days to allow them to reach the blastocyst stage. The embryos were reanalyzed via fluorescence in situ hybridization (FISH) to examine eight chromosomes (13, 15, 16, 18, 21, 22, X, and Y) in both cleavage-stage embryos and blastocysts. Results: Although the total abnormality rate was lower in blastocysts (32.35%) than in cleavage-stage embryos (45.58%), the difference was not significant (p=0.113). However, when we restricted the analysis to autosomal abnormalities, we observed a significant difference in the abnormality rate between the cleavage-stage embryos (44.11%) and the blastocysts (17.64%, p=0.008). A higher rate of sex chromosomal abnormalities was also observed in cleavage-stage embryos (29.4%) than in blastocysts (14.70%, p=0.038). Conclusion: The data indicated that embryo biopsy should be conducted at the blastocyst stage rather than the cleavage stage. The results also emphasized that examination of common chromosomal aneuploidies apart from sex selection cycles can be conducted in the blastocyst stage with the FISH method.
4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.
Climate change is a complex phenomenon having its impact on diverse sectors. Temperature and precipitation are two of the most fundamental variables used to characterize climate, and changes in these variables can have significant impacts on ecosystems, agriculture, and human societies. This study evaluated the historical (1981-2010) and future (2011-2100) climatic trends in the Seti-Gandaki basin of Nepal based on 5 km resolution Multi Model Ensemble (MME) of 18 Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) for SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-85 scenarios. For this study, ERA5 reanalysis dataset is used for historical reference dataset instead of observation dataset due to a lack of good observation data in the study area. Results show that the basin has experienced continuous warming and an increased precipitation pattern in the historical period, and this rising trend is projected to be more prominent in the future. The Seti basin hosts 13 operational hydropower projects of different sizes, with 10 more planned by the government. Consequently, the findings of this study could be leveraged to design adaptation measures for existing hydropower schemes and provide a framework for policymakers to formulate climate change policies in the region. Furthermore, the methodology employed in this research could be replicated in other parts of the country to generate precise climate projections and offer guidance to policymakers in devising sustainable development plans for sectors like irrigation and hydropower.
작물 생산량의 시 공간적 분석은 정책입안자와 이해관계자들에게 중요한 정보를 제공할 수 있으나, 이를 위해서는 공간적 기상자료를 처리하고 이에 맞추어 작물 모형을 구동할 수 있는 작업들이 필요하다. 이에 따라 DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)을 기반으로 지역내 작물 생산성 자료를 생산할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 하였다. 이 시스템은 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 아니더라도 사용가능한 R과 shell script를 기반으로 개발되었다. 먼저, 격자형 기상자료의 각 격자에 해당하는 정보를 텍스트 형식의 기상 입력자료 형식으로 변환하는 기능을 가지는 모듈을 작성하였다. 다음으로 R 패키지를 사용하여 GIS자료 처리와 병렬 처리기능이 구현된 R script을 작성하였다. 또한, 작물 모델을 자동으로 구동하는 기능을 shell script를 사용하여 구현하였다. 사례 연구로, 미국 Illinois 주에서 콩의 최대 수량을 얻을 수 있는 재배관리 조건의 공간적인 분포를 파악하고자 하였다. 개발된 도구를 통해 AgMERRA 자료로부터 Illinois 주의 1981 - 2005년 까지의 기상입력자료를 생산하였다. 해당 지역에서 1개의 CPU 코어를 사용하여 1년간의 자료를 처리하기 위해 7.38 시간이 걸렸으나, 병렬처리를 통해 16개의 CPU 코어를 사용하였을 때 처리 시간이 크게 줄어, 35분만에 처리가 가능하였다. 이렇게 생산된 기상 입력자료들을 작물 모형 자동 구동 시스템에 활용하여 해당 지역에서의 최대 수량과, 최대 수량을 가지는 성숙군 및 파종일 지도를 작성할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 개발된 도구는 DSSAT 모델뿐만 아니라 국내에서 사용되는 다른 작물모델들에게 적용될 수 있어 공간적 작물 생산성 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 북한 및 비무장지대 등 접근불능지역에 대한 기상에 의한 산불발생예측 알고리즘을 개발하고, 실제 현장과 현업에서 활용할 수 있는 실시간 산불위험예보 체계를 개발하는데 있다. 산불기상위험지수 산출 모형 개발을 위해 자료의 취득과 검증을 위한 현장조사가 불가능하다는 연구적 한계가 존재하므로, 이를 해결하기 위해 MODIS 위성자료를 활용하여 접근이 불가능한 지역의 산불발화지점(fire spot)을 과학적 근거를 가지고 추정하였다. 추출된 산불발화지점을 대상으로 기상청에서 생산된 과거 기상 재분석자료(5㎞ 해상도)를 활용하여 산불발화지점에 대한 기상특성을 추출하여 데이터베이스화 하였다. 접근불능지역의 산불발화지점에서 추출된 기상요소들은 산불발생과 기상요인들과의 통계적 상관성과 산불발생 유무(산불발생 1, 산불 미발생 0)를 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 활용하여 실시간 기상변화에 의한 산불기상위험지수(Fire Weather Index, FWI)를 개발하였다. FWI 모형의 예측정확도는 66.6%로 나타나 모형의 적합도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 남 북한의 산불 방지를 위한 정책 입안자들의 의사결정에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
2018년 8월 6일 영동지역에서 강한 대류 세포에 의해 천둥과 번개를 동반한 집중호우(강릉: 93 mm hr-1)가 발생했다. 집중호우 사례의 특성을 조사하기 위하여 COMS 위성의 구름 산출물 자료, 상하층 종관 일기도, ECMWF 재분석 자료, 라디오존데 자료를 이용하였다. 분석결과, 상층의 차고 건조한 공기가 동해상(영동지역)으로 유입되면서 상대적으로 중·하층에 따뜻하고 습한 공기와 만나 대기의 불안정을 만들고 대류운이 급격하게 발달하면서 단시간에 많은 강수가 내렸다. COMS 위성의 구름 운정 온도가 약 -65℃ 이상, 구름 광학 두께는 약 20-25 이상의 높은 값을 보일 때 강수량은 10 mm hr-1 이상으로 나타났다. 따라서 강수량은 구름 내의 수분 양 그리고 구름의 키와 밀접한 관련성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 라디오존데 자료의 연직 분석에서는 상하층 간의 연직 바람 쉬어가 크게 나타났다. 약 700 hPa 고도에서는 역전층이 나타나면서 상층과 하층간의 상당온위의 차이를 유발하여 대기불안정을 더욱 강화시켰으며 구름층은 고도 약 13 km 이상으로 발달하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 ECMWF 재분석 자료의 연직 분석에서도 확인할 수 있었다.
풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.
기상학적으로 극치강수사상의 특성을 정확하게 이해하기가 어렵고 이를 모형을 통해서 구현하기는 더욱이 어려운 것이 현실이다. 이러한 점에서 본 연구는 극치사상과 연관된 대규모 기상장을 이해하기 위한 수단으로서 과거자료를 바탕으로 한강수장 추출기법을 개발하였다. 본 연구에서 관심을 가지는 수문기상학적 특성은 강수장의 위치, 크기, 방향 등이며 이를 전지구자료로부터 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 극치강수량에 따른 강우의 이동을 평가하기 위하여 NOAA에서 제공하는 NCEP 전지구기상자료를 활용하였으며 바람벡터자료와 비습도를 활용하여 우선적으로 강우장을 정의하였다. 본 연구에서는 정의된 강수장의 특성을 정의하기 위해서 감시 구역내 강우장의 1, 2차모멘트를 계산하고 이를 토대로 강우장의 공분산을 추정하여 최종적으로 기하학적 타원체를 기본으로 하는 정의방법을 개발하였다. 합성자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가한 결과 정규화된 분포를 가지는 강우장의 형태뿐만 아니라 불규칙하게 분포된 강우장에 대해서도 모멘트개념에 근거한 타원체를 통해서 강우장의 특성을 효과적으로 정의할 수 있었다. 마지막으로 실제 강우장을 대상으로 모멘트개념에 근거한 타원체를 정의하여 강우장의 위치, 이동방향, 영향반경 등을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 조선시대 측우기(1777~1907년)와 현대적 기상장비(1908~2015년)로 측정한 강우량 자료를 종합 분석하여 서울의 장마철 강수량과 극한강수현상에 나타난 장기간 변화 양상을 밝히고자 하였다. 또한 이와 관련된 동아시아 영역의 종관 기후장에 나타난 변화 특징을 밝히고자 하였다. 약 239년 동안의 서울의 강수자료 시계열을 분석한 결과, 20세기 후반으로 올수록 장마철(6월 하순~9월 초순) 강수량이 증가하고, 경년변동성도 더 커짐을 알 수 있다. 특히 1990년대 초반부터는 장마철 중에서도 여름장마기(6월 하순~7월 중순)와 장마 휴지기(7월 하순~8월 초순)에 극한강수현상 중심의 강수량이 뚜렷하게 증가하면서 장마기의 구분이 모호해지고 있음을 알 수 있다. 이와 관련하여 변화가 뚜렷한 1990년 전후의 상층 종관기후장을 비교해 보면, 최근에는 북서태평양 주변의 해수면 온도가 상승하고 북태평양 아열대 고기압 강도가 강화되어 해양성 기단이 한반도 방향으로 더 확장하고, 유라시아 대륙 내부 몽골 지역을 중심으로 강한 고기압 편차핵이 형성되면서 고위도로부터 기류가 더 활발하게 유입되고 있음을 알 수 있다. 즉, 서로 다른 성질의 기류들이 강해지면서 이들 기류들이 만나는 북서태평양 연안 지역에 상승 기류 흐름이 활발해지면서 최근에는 서울의 장마철 강수평균 및 극한강수현상이 증가하였다고 할 수 있다.
본 연구에서는 지난 40년 동안(1973~2012)의 우리나라 기상청 산하 61개 지점 일기온 자료와 NCEP/NCAR 재분석 자료를 바탕으로 우리나라 지역별 겨울철 극한저온현상 발생 시 동아시아 영역의 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 하였다. 일최고기온과 일최저기온 하위 10 퍼센타일 기준으로 정의된 겨울철 극한저온현상은 주로 겨울철 전반기(12월 초순~1월 중순)에 2~7일 간격으로 우리나라 전역 또는 주요 산맥 기준 동서지역으로 구분되어 발생함을 알 수 있다. 해수면기압과 바람벡터 등의 지상 종관 자료 합성장 분석에 따르면 총 13개로 구분되는 우리나라 겨울철 극한저온현상 발생 공간 패턴은 산맥뿐만 아니라 시베리아 고기압과 알류샨 저기압의 상대적인 확장 범위와 강도와 밀접한 관련성이 있음을 알 수 있다. 대류권 중층(500 hPa) 종관기후도 분석에 따르면, 블러킹 형태의 저기압이 상층 찬 공기를 고위도 지역에서 한반도로 이류시킬 때 우리나라에 겨울철 극한저온현상이 발생하기에 적합한 조건이 형성됨을 알 수 있다. 이러한 결과들은 지역규모 이상의 동아시아 겨울철 극한저온현상 예보를 향상시키기 위해 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 블러킹 등의 종관 기후 요소를 모니터링하는 것이 중요함을 가리킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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