• 한국환경보건학회지
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• 제50권2호
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• pp.125-137
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• 2024

Background: The Korea Risk Information Surveillance System (K-RISS) was developed to enable the early detection of food and drug safety-related issues. Its goal is to deliver real-time risk indicators generated from ongoing food and drug risk monitoring. However, the existing K-RISS system suffers under several limitations. Objectives: This study aims to augment K-RISS with more detailed indicators and establish a severity standard that takes into account structural changes in the daily time series of K-RISS values. Methods: First, a Delphi survey was conducted to derive the required weights. Second, a control chart, commonly used in statistical process controls, was utilized to detect outliers and establish caution, attention, and serious levels for K-RISS values. Furthermore, Bai and Perron's method was employed to determine structural changes in K-RISS time series. Results: The study incorporated 'closeness to life' and 'sustainability' indicators into K-RISS. It obtained the necessary weights through a survey of experts for integrating variables, combining indicators by data source, and aggregating sub K-RISS values. We defined caution, attention, and serious levels for both average and maximum values of daily K-RISS. Furthermore, when structural changes were detected, leading to significant variations in daily K-RISS values according to different periods, the study systematically verified these changes and derived respective severity levels for each period. Conclusions: This study enhances the existing K-RISS system and introduces more advanced indicators. K-RISS is now more comprehensively equipped to serve as a risk warning index. The study has paved the way for an objective determination of whether the food safety risk index surpasses predefined thresholds through the application of severity levels.

• Animal Bioscience
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• 제37권4호
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• pp.555-566
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• 2024

Objective: This study aimed to assess the genetic parameters and accuracy of genomic predictions for twenty-four linear body conformation traits and overall conformation scores in Korean Holstein dairy cows. Methods: A dataset of 2,206 Korean Holsteins was collected, and genotyping was performed using the Illumina Bovine 50K single nucleotide polymorphism (SNP) chip. The traits investigated included body traits (stature, height at front end, chest width, body depth, angularity, body condition score, and locomotion), rump traits (rump angle, rump width, and loin strength), feet and leg traits (rear leg set, rear leg rear view, foot angle, heel depth, and bone quality), udder traits (udder depth, udder texture, udder support, fore udder attachment, front teat placement, front teat length, rear udder height, rear udder width, and rear teat placement), and overall conformation score. Accuracy of genomic predictions was assessed using the single-trait animal model genomic best linear unbiased prediction method implemented in the ASReml-SA v4.2 software. Results: Heritability estimates ranged from 0.10 to 0.50 for body traits, 0.21 to 0.35 for rump traits, 0.13 to 0.29 for feet and leg traits, and 0.05 to 0.46 for udder traits. Rump traits exhibited the highest average heritability (0.29), while feet and leg traits had the lowest estimates (0.21). Accuracy of genomic predictions varied among the twenty-four linear body conformation traits, ranging from 0.26 to 0.49. The heritability and prediction accuracy of genomic estimated breeding value (GEBV) for the overall conformation score were 0.45 and 0.46, respectively. The GEBVs for body conformation traits in Korean Holstein cows had low accuracy, falling below the 50% threshold. Conclusion: The limited response to selection for body conformation traits in Korean Holsteins may be attributed to both the low heritability of these traits and the lower accuracy estimates for GEBVs. Further research is needed to enhance the accuracy of GEBVs and improve the selection response for these traits.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.25-32
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• 2021

미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권2호
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• pp.119-128
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• 2016

본 연구는 양배추에서 무테두리진딧물의 온도발육실험, 성충수명, 산자실험을 통해 매개변수를 추정하여, 약충의 온도발육모형, 무시성충의 산자모형 작성에 필요한 기본모형들을 제공하기 위해 실시하였다. 6개의 온도(10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1^{\circ}C$, 16L:8D)에서 실험한 결과로 저온인 $10^{\circ}C$에서는 성공적으로 발육하지 못했다. 약충 발육기간은 온도가 증가할수록 $30^{\circ}C$까지는 감소하였고 $35^{\circ}C$에서는 다시 증가하였는데, $15^{\circ}C$에서 18.5일, $30^{\circ}C$에서 5.9일 이었다. 약충전체 직선회귀식에서 발육영점온도(DT)는 $7.9^{\circ}C$로 나타났으며, 유효적산온도(DD)는 126.3일이었다. 전기약충(1+2령), 후기약충(3+4령), 전체약충 발육률에 대한 비선형모형(Lactin 2 model)과 발육기간 분포 모형(Weibull model)을 작성하였다. 성충수명은 $15^{\circ}C$에서 비정상적으로 18.2일을 보였고, $20^{\circ}C$에서 24.4일, $30.0^{\circ}C$에서 16.4일의 범위에 있었으며, 성충 생리적 연령계산을 위한 노화율 모형작성에 이용되었다. 총 산자수는 $20^{\circ}C$에서 91.6마리로 최대값을 보였다. 본 연구를 통하여 무테두리진딧물 무시성충 산란모형 작성에 필요한 온도별 총산자수, 연령별 누적산자율, 연령별 생존율 모형 등 3개의 기본모형을 추정하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권4호
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• pp.158-166
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• 2008

호박과실파리(Bactrocera depressus)는 파리목 과실 파리과에 속한 곤충으로 박과류 작물의 중요한 해충이다. 이 연구는 호박과실파리의 호박 피해관련 기초생태를 구명하고 성충우화시기 예찰모형을 개발하고자 수행하였다. 애호박 생산농가에서 호박과실파리 산란 흔적은 7월 중하순부터 발생되기 시작하여 8월 하순 최성기를 보였으며 9월 하순부터는 발견되지 않았으며, 이 기간이 호박과실파리 산란활동 시기로 판단되었다. 숙과호박 농가에서는 7월 하순 어린 과실에 산란 흔적이 발견되었고 8월 이후 유충에 의한 호박의 부패가 시작, 10월까지 피해과가 급격히 증가하였다. 호박과실파리 산란흔적은 호박 과실 당 평균 2.2개가 발견되었으며, 과실 당 $28.8{\sim}29.8$개의 산란수를 보였다. 우화트랩으로 조사한 호박과실파리 월동번데기의 우화시기는 초발일이 5월 중순에서 하순 사이로 나타났고, 최성기는 5월 하순 내지 6월 상순이었다. 호박과실파리 월동번데기의 우화까지 발육기간은 $15^{\circ}C$에서 59.0일, $20^{\circ}C$ 39.3일, $25^{\circ}C$ 25.8일, $30^{\circ}C$ 21.4일이었고 $35^{\circ}C$에서는 발육하지 못하였다. 온도와 월동번데기 발육기간 관계에 대한 선형모형 추정결과는 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$로 추정되었고 발육완료에 필요한 적산온도는 482.3 DD 이었다. 또한 월동번데기 발육률과 온도와 비선형적 관계는 Gaussian 모형으로 잘 설명되었다. 적산온도 모형으로 50% 성충우화일을 예측한 결과 실측치와 편차가 1일로 적중률이 높았다. 또한 발육모형과 발육완료시기 분포모형(Weibull 함수)을 이용한 발율률 적산모형의 예측치는 실측치의 우화양상과 유사하였다. 본 연구결과는 향후 호박과실파리의 관리전략 수립에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제42권1호
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• pp.43-51
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• 2003

본 연구는 가루깍지벌레 방제적기 예측을 위한 모형을 개발하고자 수행하였다. 포장에 서 가루깍지벌레 발생시기 조사 및 온도별 발육기간을 조사하였으며 각 발육단계 전이(우화)모형 을 작성하였다. 성충발생 최성기는 1세대 6월 중하순,2세대 8월 중하순,3세대는 10월 하.순으로 수원지방에서는 연 3회 발생하였다. 가루깍지벌레 각 발육단계의 발육기간은 $25^{\circ}C$ 까지는 온도가 증가할수록 감소하였으나 그 이상 온도에서는 증가하였다. 발육영점온도 추정결과 알 14.5$^{\circ}C$, 1령 약충+2령 약충 8.4$^{\circ}C$, 3령 약충 10.2$^{\circ}C$, 산란전기간 11.8$^{\circ}C$, 그리고 1령 약충부터 산란전까지는 10.1$^{\circ}C$ 이었다. 발육완성을 위한 적산온도(DD)는 알 105 DD, 1령 +2령 315 DD, 3령 143 BD, 산란전기간 143DD이었다. 알부터 산란기까지 필요한 적산온도는 599DD이었다. 생물리적 발육모형과 발육완료시기 분포를 나타내는 Weibull함수를 이용 가루깍지벌레의 특정 발육단계에서 다음 발육단계로 전이되는 개체수의 비율을 추정하는 발육단계 전이모형을 작성하였다. 1령부터 산란전기간까지 적산온도를 이용하여 성충발생 세대별 50%산란시기를 예측한 결과 Mean-minus-base 추정법을 사용한 경우 실측일과 비교하여 1992년과 1993련 1세대와 2세대 모두 2-3일의 편차를 보였고,Sinewave추정법을 이용한 경우는 1-7일의 편차를 보였다. Rectangle추정법은 0-6일의 편차를 보였다. 발육모형을 이용 일별 발육률을 추정하고 이것을 누적하는 발육률 적산모형의 경우 1세대와 2세대의 성충산란 시기 예측 결과 모두 50%산란시기까지는 1-2일의 편차를 보였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권4호
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• pp.445-452
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• 2016

야외에서 채집된 멸강나방(Mythimna separata) 유충 및 번데기로부터 우화한 기생파리를 NCBI 데이터베이스에 등록되어 있는 유전자 염기서열 정보(16S, 18S, 28S 그리고 CO I)와 비교하여 긴등기생파리(Exorista japonica)로 동정하였다. 긴등기생파리의 알부터 성충우화까지 발육 기간을 담배거세미나방(Spodoptera litura) 5~6령 유충을 숙주 곤충으로 하여 7개 항온조건(16, 19, 22, 25, 28, 31, $34{\pm}1^{\circ}C$)에서 조사하였고 온도에 따른 발육율과 발육완료 모델들의 매개변수들을 추정하였다. $34^{\circ}C$를 제외한 다른 항온 조건에서 알부터 성충우화까지 발육이 가능하였다. 알부터 번데기까지 발육 기간을 보면 $16^{\circ}C$(23.4일)에서 가장 길었고 $34^{\circ}C$(8.3일)에서 가장 짧았으나, 번데기부터 성충까지 발육기간은 $28^{\circ}C$(7.3일)에서 가장 짧았다. 알부터 성충우화까지 전체 발육 기간은 $31^{\circ}C$에서 16.3일로 가장 짧았고 $16^{\circ}C$에서 45.4일로 가장 길었으며 온도가 상승함에 따라 발육기간은 짧아졌다. 선형 발육율 모델을 이용하여 추정한 알부터 성충우화까지 발육영점온도와 유효적산온도는 각각 $7.8^{\circ}C$, 370.4DD 였다. 4개 비선형 발육율 모델(Briere 1, Lactin 2, Logan 6, Performance) 중에서는 Briere 1 모델($r^2_{adj}=0.96$)이 가장 높은 해석력을 보여주었다. 동일 연령 집단의 발육완료 분포를 설명하기 위해 사용된 3개 모델(2-parameter Weibull, 3-parameter-Weibull, Sigmoid)은 모두 같은 결정력($r^2_{adj}=0.90$)을 보였다.

• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제5권2호
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• pp.225-237
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• 2018

The difficulties of satellite vibration testing are due to the commonly expressed qualification requirements being incompatible with the limited performance of the entire controlled system (satellite + interface + shaker + controller). Two features cause the problem: firstly, the main satellite modes (i.e., the first structural mode and the high and low tank modes) are very weakly damped; secondly, the controller is just too basic to achieve the expected performance in such cases. The combination of these two issues results in oscillations around the notching levels and high amplitude beating immediately after the mode. The beating overshoots are a major risk source because they can result in the test being aborted if the qualification upper limit is exceeded. Although the abort is, in itself, a safety measure protecting the tested satellite, it increases the risk of structural fatigue, firstly because the abort threshold has been already reached, and secondly, because the test must restart at the same close-resonance frequency and remain there until the qualification level is reached and the sweep frequency can continue. The beat minimum relates only to small successive frequency ranges in which the qualification level is not reached. Although they are less problematic because they do not cause an inadvertent test shutdown, such situations inevitably result in waiver requests from the client. A controlled-system analysis indicates an operating principle that cannot provide sufficient stability: the drive calculation (which controls the process) simply multiplies the frequency reference (usually called cola) and a function of the following setpoint, the ratio between the amplitude already reached and the previous setpoint, and the compression factor. This function value changes at each cola interval, but it never takes into account the sensor signal phase. Because of these limitations, we firstly examined whether it was possible to empirically determine, using a series of tests with a very simple dummy, a controller setting process that significantly improves the results. As the attempt failed, we have performed simulations seeking an optimum adjustment by finding the Least Mean Square of the difference between the reference and response signal. The simulations showed a significant improvement during the notch beat and a small reduction in the beat amplitude. However, the small improvement in this process was not useful because it highlighted the need to change the reference at each cola interval, sometimes with instructions almost twice the qualification level. Another uncertainty regarding the consequences of such an approach involves the impact of differences between the estimated model (used in the simulation) and the actual system. As limitations in the current controller were identified in different approaches, we considered the feasibility of a new controller that takes into account an estimated single-input multi-output (SIMO) model. Its parameters were estimated from a very low-level throughput. Against this backdrop, we analyzed the feasibility of an LQG control in cancelling beating, and this article highlights the relevance of such an approach.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권4호
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• pp.417-424
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• 2010

The purpose of this study was to detect significant SNPs for carcass quality traits using DNA chips of high SNP density in Hanwoo populations. Carcass data of two hundred and eighty nine steers sired by 30 Korean proven sires were collected from two regions; the Hanwoo Improvement Center of National Agricultural Cooperative Federation in Seosan, Chungnam province and the commercial farms in Gyeongbuk province. The steers in Seosan were born between spring and fall of 2006 and those in Gyeonbuk between falls of 2004 and 2005. The former steers were slaughtered at approximately 24 months, while the latter steers were fed six months longer before slaughter. Among the 55,074 SNPs in the Illumina bovine 50K chip, a total of 32,756 available SNPs were selected for whole genome association study. After adjusting for the effects of sire, region and slaughter age, phenotypes were regressed on each SNP using a simple linear regression model. For the significance threshold, 0.1% point-wise p value from F distribution was used for each SNP test. Among the significant SNPs for a trait, the best set of SNP markers were selected using a stepwise regression procedure, and inclusion and exclusion of each SNP out of the model was determined at the p<0.001 level. A total of 118 SNPs were detected; 15, 20, 22, 28, 20, and 13 SNPs for final weight before slaughter, carcass weight, backfat thickness, weight index, longissimus dorsi muscle area, and marbling score, respectively. Among the significant SNPs, the best set of 44 SNPs was determined by stepwise regression procedures with 7, 9, 6, 9, 7, and 6 SNPs for the respective traits. Each set of SNPs per trait explained 20-40% of phenotypic variance. The number of detected SNPs per trait was not great in whole genome association tests, suggesting additional phenotype and genotype data are required to get more power to detect the trait-related SNPs with high accuracy for estimation of the SNP effect. These SNP markers could be applied to commercial Hanwoo populations via marker-assisted selection to verify the SNP effects and to improve genetic potentials in successive generations of the Hanwoo populations.