본 연구에서는 2016-2017년 봄철(3-5월) 동안 보성 지역에서의 해풍 발생 시 연직 기상 특성을 분석하기 위해, 해풍 발생에 대한 선정 기준을 마련하였다. 이를 위해 지상에서 측정된 강수량, 운량, 풍향과 지상과 해상 기온의 차이, 1km 고도에서의 윈드프로파일러 및 수치모델 자료를 이용한 풍속 값이 사용되었다. 선정 기준에 따라 보성지역에서의 해풍일을 분류하였고, 해풍 발생 시간 및 고도와 풍속의 크기 분석을 통해 해풍의 시공간적 특성을 파악하였다. 해풍의 발생일은 총 183일 중 23일(12%)로서, 보성지역의 경우 봄철 10일 중 최소 1.2일은 해풍이 나타났다. 해풍은 1200 LST부터 1800 LST로 낮 시간에 지상에서부터 700 m 고도까지 주로 발생하였다. 또한, 최대 풍속은 평균 4.9 m s-1로 1600 LST에 40 m 고도에서 나타나, 선행연구보다 비교적 낮은 값을 보였다. 이는 해안지형이 복잡하여 지형 효과에 따른 풍속 감소로 인한 것으로 보인다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.36-36
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2017
Out of twenty common protein amino acids, there are many kinds of non protein amino acids (NPAAs) that exist as secondary metabolites and exert ecological functions in plants. Mimosine (Mim), one of those NPAAs derived from L. leucocephala acts as an iron chelator and reversely block mammalian cell cycle at G1/S phases. Cysteine (Cys) is decisive for protein and glutathione that acts as an indispensable sulfur grantor for methionine and many other sulfur-containing secondary products. Cys biosynthesis includes consecutive two steps using two enzymes-serine acetyl transferase (SAT) and O-acetylserine (thiol)lyase (OASTL) and appeared in plant cytosol, chloroplast, and mitochondria. In the first step, the acetylation of the ${\beta}$-hydroxyl of L-serine by acetyl-CoA in the existence of SAT and finally, OASTL triggers ${\alpha}$, ${\beta}$-elimination of acetate from OAS and bind $H_2S$ to catalyze the synthesis of Cys. Mimosine synthase, one of the isozymes of the OASTLs, is able to synthesize Mim with 3-hydroxy-4-pyridone (3H4P) instead of $H_2S$ for Cys in the last step. Thus, the aim of this study was to clone and characterize the cytosolic (Cy) OASTL gene from L. leucocephala, express the recombinant OASTL in Escherichia coli, purify it, do enzyme kinetic analysis, perform docking dynamics simulation analysis between the receptor and the ligands and compare its performance between Cys and Mim synthesis. Cy-OASTL was obtained through both directional degenerate primers corresponding to conserved amino acid region among plant Cys synthase family and the purified protein was 34.3KDa. After cleaving the GST-tag, Cy-OASTL was observed to form mimosine with 3H4P and OAS. The optimum Cys and Mim reaction pH and temperature were 7.5 and $40^{\circ}C$, and 8.0 and $35^{\circ}C$ respectively. Michaelis constant (Km) values of OAS from Cys were higher than the OAS from Mim. Inter fragment interaction energy (IFIE) of substrate OAS-Cy-OASTL complex model showed that Lys, Thr81, Thr77 and Gln150 demonstrated higher attraction force for Cys but 3H4P-mimosine synthase-OAS intermediate complex showed that Gly230, Tyr227, Ala231, Gly228 and Gly232 might provide higher attraction energy for the Mim. It may be concluded that Cy-OASTL demonstrates a dual role in biosynthesis both Cys and Mim and extending the knowledge on the biochemical regulatory mechanism of mimosine and cysteine.
본 연구에서는 일본전국을 연구대상지로 선정하고 대상지에 서식하고 있는 대표 외래어종인 배스와 블루길의 공간적 서식분포 특성을 평가하였다. 또한 GAM, GLM, CTA 등의 세가지 통계 기법을 이용하여 일본전국에서의 해당 어종에 대한 공간적 분포패턴을 예측하였다. 그 결과 배스와 블루길 등의 외래어종은 인구 및 댐 풍의 인위적인 환경인자와 유의한 정의 관계를 보임에 따라 외래어종의 확산에 미치는 인간활동의 부정적인 영향이 확인되었다. 또한 회귀모델을 통한 해당어종의 서식확률 예측을 통한 배스와 블루길의 서식 분포는 각각 GAM (AUC: 0.88, Kappa: 0.42)과 CTA (AUC: 0.92, Kappa: 0.44)에 의해서 가장 정확하게 예측되는 것으로 평가되었고, 가장 유의한 환경인자는 연평균기온으로 나타났다. 따라서 각 생물종별로 서식확률을 추정하고 예측하는데 있어서 적합한 통계모델에 대한 검증은 생물종별로 선행되어야 할 필요가 있을 것으로 판단된다. 비록 본 연구의 연구대상지는 일본이지만 국내의 경우도 최근 들어 어류를 포함한 생물조사가 다수의 조사연구에서 광역적으로 시행되고 있기 때문에 본 연구와 같은 다량자료를 이용한 광역 스케일에서의 생물종의 서식확률 및 출현종수에 대한 연구가 충분히 가능할 것으로 판단된다.
가공이나 저장 중 쉽게 산화하는 특성을 갖는 ascorbic acid의 안정성을 확보하기 위해 Zein-DP와 HPMC-FCC를 코팅제로 유동층 코팅을 실시하여 ascorbic acid의 저장기간을 예측하고자 하였다. 단분자층 수분함량은 BET식보다 GAB식이 높은 유의성을 나타내었으며, 등온흡습곡선은 ascorbic acid 분말을 제외한 유동층 코팅된 분말의 경우 sigmoid 형태를 나타내었다. 등온흡습곡선의 적합도는 Halsey, Caurie, Oswin Kuhn 모델이 높은 적합도를 보였다. 평형상대습도 예측모델식은 시간과 수분활성도를 변수로 하여 모델식을 수립할 수 있었다 유동층 코팅분말한 ascorbic acid의 DPPH 소거능 변화를 품질지표로 하여 온도와 저장기간에 따른 품질변화 특성을 알아본 결과, DPPH 소거능은 온도가 높을수록 더 큰 영향을 받고 저장기간이 길어질수록 감소하는 경향을 나타내었다. 저장말기에서는 ascorbic acid의 소거능이 유동층 코팅한 분말보다 더 빠르게 감소되는 것으로 보아 유동층 코팅으로 품질 변화를 막을수 있음을 확인하였다. 1차 반응속도식에 따라 반응속도상수를 구하여 10, 20, 30, 50 및 $70^{\circ}C$에서의 반응속도상수를 예측한 결과 온도가 높을수록 높은 반응속도상수를 가져 품질변화가 빠르게 진행되는 것을 알 수 있었다. DPPH 소거능이 50%를 유지하는 저장기간을 예측한 결과 Zein-DP로 코팅한 경우 $20^{\circ}C$에서 45.83일, $10^{\circ}C$에서 63.19일이었고, HPMC-FCC로 코팅한 경우 $20^{\circ}C$에서 28.84일, $10^{\circ}C$에서 36.14일로서, 코팅하지 않은 ascorbic acid보다 저장기간이 연장됨을 확인하였으며 Zein-DP로 코팅한 분말의 경우가 저장기간이 가장 연장될 수 있는 것으로 나타났다.
Terra 위성에 탑재된 MODIS 적외채널의 밝기온도 자료를 이용하여 한반도 지역에 대해 안정도 지수를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 안정도 지수는 정역학 평형 상태하에서 연직 변위에 대한 대기의 안정도로 정의되며, 대류성 폭풍우의 가능성을 나타내는 지수로 사용된다. RDAPS의 온도와 습도 연직분포 자료를 비선형 물리적 방법에 필요한 초기 추정 자료로 사용하여 KI, KO, LI, MB 지수를 산출하였고, RTTOV-7을 이용하여 물리적 복원 방법에 요구되는 긴 계산 시간을 단축하였다. 복사전달 모의를 통해 추정된 밝기온도는 관측값과 잘 일치하는 것으로 나타났다 단기 예보에 대한 유용성을 살펴보기 위해 안정도 지수 산출 알고리즘을 급격히 발달하는 대류성 폭풍우 사례에 적용하였다. RDAPS로부터 계산된 안정도 지수와 NASA에서 산출한 안정도_ 지수에 비해 대류운의 발달이 예상되는 지역을 보다 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘을 사용하여 순간 예보와 단기 예보를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 Mean Absolute Percentage Error (이하 MAPE)와 Symmetric Mean Absolute Percentage (이하 sMAPE)의 새로운 접근법을 이용한 시계열 예측 모델의 평가 방법을 소개한다. MAPE, sMAPE에는 다음과 같은 문제점이 있다. 데이터 집합에서 관측 값이 0일 경우 평가할 수 없고, 관측 값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가 값을 측정한다. 관측 값과 예측 값 간에 동일한 오차를 가지더라도 다른 값으로 평가하는 문제도 가지고 있다. 동일한 오류 값이 과대 예측되었는지 아니면 과소 예측되었는지에 따라 다른 평가 값을 측정하거나 관측 값의 부호와 예측 값의 부호가 서로 다르면 그 오차는 평가 값에 반영되지 않는다. 이러한 문제는 Maximum Mean Absolute Percentage Error (이하 mMAPE)에 의해 해결하였다. 우리는 MAPE 평가 방법의 분모에서 관측 값을 사용하는 대신 최대 절대 값을 사용했다. 최대 절대 값이 1보다 작으면 분모를 제거하여 0 값이 정의되지 않은 문제와 미세한 값일 경우 과대 측정되는 문제를 해결하였다. Beijing PM2.5의 온도 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통해 mMAPE와 다른 평가 방법들의 결과 값을 비교하였으며, 위의 문제들을 해결할 수 있음을 검증하였다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
축육${\cdot}$어육 혼합 가공품의 실제 열처리 온도범위에서 적용가능한 열확산도 추정식을 제시하고자, 식염 $1.5\%$, 중합인산염 $0.2\%$, lard 및 대두단백질을 임의의 농도로 혼합한 돼지고기와 말쥐치육의 혼합육을 사용하여 열전달실험을 행하고 열확산도 추정식을 구하였다. 수분함량 $49.01{\sim}77.55\%$, 가열온도 $80.76{\sim}121.03^{\circ}C$의 범위에서 열확산도는 동일 온도에서는 수분함량의 증가에 따라, 동일 수분함량에서는 가열온도가 높아짐에 따라 커졌으며, 각 온도에서의 실측 열확산도는 다음의 식들로 나타낼 수 있었다. $${\alpha}_{p,(80.76{\pm}0.3^{\circ}C)}=0.0870{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w+0.0689{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$$${\alpha}_{p,(98.57{\pm}0.3^{\circ}C)}=0.0862{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w+0.0845{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$$${\alpha}_{p,(121.03{\pm}0.5^{\circ}C)}=0.0932{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w+0.0939{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$ 이들 식들을 정리하여 구한 임의의 열처리 온도에서의 열확산도 추정식은 다음과 같았으며, 실측치를 기준으로 한 추정치의 최대 오차는 ${\pm}0.8\%$였다. $${\alpha}_p=(3.045+0.59{\cdot}X_w){\cdot}{\alpha}_w+0.0098{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w-0.4287{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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