• 한국자원식물학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.360-367
• /
• 2010

본 연구는 ISSR 표지자를 이용하여 동강할미꽃 3개 지역, 5개 집단, 총 177 개체로부터 유전적 특성을 구명하기 위하여 수행되었다. 6개 ISSR primer의 56개 표지자에서의 종 수준에서의 유전다양성은 P=94.6, SI=0.377, h=0.240로, 제한된 분포와 작은 집단크기를 고려할 때 상당한 수준으로 평가되었다. AMOVA 분석 결과 전체 유전변이의 약 12%가 지역 간에, 약 13%가 지역 내 집단 간에 존재하는 것으로 나타나, 지역 및 집단에 따른 분화정도는 상대적으로 낮은 것으로 평가되었다. 이는 인근집단 간에 유전자 교류가 비교적 원활히 이루어지기 때문으로 판단되었다. 동강할미꽂 집단 간 분화정도는 주로 지리적 거리에 의해 영향을 받는 것으로 나타났으며, 유집분석과 주좌표분석을 통해서도 이를 확인할 수 있었다. 크기가 작고 고립된 삼척집단(SC)에서는 많은 유전자좌에서의 표지자 밴드의 빈도가 현저히 다르거나 다른 방향으로 고정되어 유전적 부동이 진행되고 있음을 알 수 있었다. 앞으로 동강할미꽃의 집단크기가 계속 감소하면 유전다양성이 심각하게 훼손될 뿐만 아니라 집단 전체의 절멸로 이어질 우려가 있다. 따라서 동강할미꽃의 보전을 위해서는 무엇보다 고유의 서식처 환경을 보호하여 집단크기가 감소하거나 집단 간의 연결성이 훼손되지 않도록 해야 할 것이다. 현지에서의 종자산포나 이식 등의 보전 조치는 생태적, 유전적 특성을 고려하여 신중히 이루어져야 한다. 또한 집단의 유전적 구조 변화 등에 관한 기초연구와 함께 동강할미꽃의 효율적 보전을 위한 통합적인 체계 구축이 시급한 과제 중의 하나이다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제46권2호
• /
• pp.27-37
• /
• 2009

센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있으며 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 어렵기 때문에 노드의 소비 전력을 최소화하기 위한 연구가 중요하다. 많은 연구 중 클러스터링 기법은 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위한 효과적인 기법중의 하나로 각광 받아왔다. 하지만, 클러스터링 기법은 클러스터의 수와 크기, 데이터전송에 참여하는 노드간의 거리등에 따라 에너지 절감 효과가 달라진다. 따라서 이러한 요인들을 최적화해야 클러스터링에 의한 에너지 절감 효과를 최대화할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 최적해 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하여 센서 노드의 에너지 소비를 줄일 수 있는 최적의 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 유전자 알고리즘은 클러스터를 구성할 수 있는 수많은 경우의 수중에서 최적의 클러스터를 찾기 위해 진화의 과정을 거쳐 탐색을 수행한다. 따라서 진화 과정이 없는 LEACH와 같은 클러스터링 알고리즘보다 효과적일 수 있다. 본 연구에서 제안하는 2차원 염색체 유전자 알고리즘은 염색체내에 존재하는 각 노드에게 고유한 위치정보를 부여함으로써 기존 유전자 알고리즘보다 효율적인 유전자 진화를 수행할 수 있다. 그 결과, 센서 네트워크의 수명을 최대화 할 수 있는 최적의 클러스터를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있다.