The global commercial cultivation of transgenic crops, including glyphosate-tolerant soybean, has increased widely in recent decades with potential impact on the environment. The bulk of previous studies showed different results on the effects of the release of transgenic plants on the soil microbial community, especially rhizosphere bacteria. In this study, comparative analyses of the bacterial communities in the rhizosphere soils and surrounding soils were performed between the glyphosate-tolerant soybean line NZL06-698 (or simply N698), containing a glyphosate-insensitive EPSPS gene, and its control cultivar Mengdou12 (or simply MD12), by a 16S ribosomal RNA gene (16S rDNA) amplicon sequencing-based Illumina MiSeq platform. No statistically significant difference was found in the overall alpha diversity of the rhizosphere bacterial communities, although the species richness and evenness of the bacteria increased in the rhizosphere of N698 compared with that of MD12. Some influence on phylogenetic diversity of the rhizosphere bacterial communities was found between N698 and MD12 by beta diversity analysis based on weighted UniFrac distance. Furthermore, the relative abundances of part rhizosphere bacterial phyla and genera, which included some nitrogen-fixing bacteria, were significantly different between N698 and MD12. Our present results indicate some impact of the glyphosate-tolerant soybean line N698 on the phylogenetic diversity of rhizosphere bacterial communities together with a significant difference in the relative abundances of part rhizosphere bacteria at different classification levels as compared with its control cultivar MD12, when a comparative analysis of surrounding soils between N698 and MD12 was used as a systematic contrast study.
Kim, Daeho;Hong, Sanghyun;Na, Hongjun;Chun, Jihwan;Guevarra, Robin B.;Kim, You-Tae;Ryu, Sangryeol;Kim, Hyeun Bum;Lee, Ju-Hoon
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제28권4호
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pp.551-560
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2018
Bellflower root (Platycodon grandiflorum), which belongs to the Campanulaceae family, is a perennial grass that grows naturally in Korea, northeastern China, and Japan. Bellflower is widely consumed as both food and medicine owing to its high nutritional value and potential therapeutic effects. Since foodborne disease outbreaks often come from vegetables, understanding the public health risk of microorganisms on fresh vegetables is pivotal to predict and prevent foodborne disease outbreaks. We investigated the microbial communities on the bellflower root (n = 10). 16S rRNA gene amplicon sequencing targeting the V6-V9 regions of 16S rRNA genes was conducted via the 454-Titanium platform. The sequence quality was checked and phylogenetic assessments were performed using the RDP classifier implemented in QIIME with a bootstrap cutoff of 80%. Principal coordinate analysis was performed using the weighted Fast UniFrac distance. The average number of sequence reads generated per sample was 67,192 sequences. At the phylum level, bacterial communities from the bellflower root were composed primarily of Proteobacteria, Firmicutes, and Actinobacteria in March and September samples. Genera Serratia, Pseudomonas, and Pantoea comprised more than 54% of the total bellflower root bacteria. Principal coordinate analysis plots demonstrated that the microbial community of bellflower root in March samples was different from those in September samples. Potential pathogenic genera, such as Pantoea, were detected in bellflower root samples. Even though further studies will be required to determine if these species are associated with foodborne illness, our results indicate that the 16S rRNA gene-based sequencing approach can be used to detect pathogenic bacteria on fresh vegetables.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다
본 연구는 지역간 형평성을 분석하기 위하여 교통인프라지표와 통행행태를 통합적으로 고려하였다. 교통인프라지표로는 도로시설, 대중교통시설, 지역특수지수를 이용하였다. 통행행태는 1일자의 버스교통카드데이터를 이용하였다. 공간군집 분석과 전역적 국지적 분석을 통해 얻은 결과 분석단위를 읍 면 동으로 하였을 때 해당지역과 주변지역의 인프라수준이 높은지역(High-High)에서 모두 낮은지역(Low-Low)등 4개의 수준으로 구분되었다. HH type의 지역에서는 버스이용자, 통행, 환승 수가 높고, LL Type의 지역은 내부통행수, 통행시간, 통행거리, 통행속도, 요금항목이 높게 나타났다. 전역적 회귀분석에 의해 교통인프라 수준을 통행행태 변수로 회귀한 결과, 버스이용자수(bus users), 평균환승수(mean_trans), 평균내부통행수(mean_inside), 평균통행속도(mean_speed), 총 4개의 통행특성 변수가 유의하게 추출되었다. 이들 변수를 적용하여 국지적 회귀분석(GWR)을 수행한 결과 전역적 회귀분석에 비해 AIC와 ANOVA 결과 모두 모형의 결과를 유의하게 향상시켜, 경기도 내 통행행태 특성이 교통인프라 수준을 설명하는 데 있어 지역 간 차이가 많이 존재하는 것을 다시 한 번 확인시켜주었다.
터널 막장 전방의 암반 물성 변화의 예측은 터널 시공 시 붕괴를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 모형 암반의 위상속도를 예측하는 비파괴 시험법을 제안함으로써 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하고자 한다. 실내 실험에서는 암반을 모사하기 위하여 강도가 각각 틀린 두 층으로 이루어진 석고 모형을 사용하였다. 가진윈은 진동 발생 가능한 주파수 대역이 150 Hz에서 5 kHz인 액츄에이터를 사용하였으며, 감지기는 두 개의 가속도계가 사용되었다. 분산곡선을 계산하기 위하여 웨이블렛 변환 해석을 수행하였다. 실내 실험 결과, 근접장 효과를 없애기 위한 최소 감지기 간격이 탐측 가능 깊이의 3배 이상으로 나타났다. 정규 분포 곡선에 기초한 가중치를 이용한 간단한 역산을 제안하였고, 파장 반영계수가 0.2일 때 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 표면파의 전파 깊이는 파장의 $0.42{\sim}0.63$배로 나타났으며, 분산곡선에서 파장에 따라 위상속도가 변하는 구간이 역산을 통해 계산된 구간과 잘 일치하였다. 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 위상속도의 예측은 기존의 표면파 시험법에 비해 실험 구성 및 실험 방법, 역산과정이 간단하므로 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하는데 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단된다.
특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
최근 미세먼지는 국내에서 중요한 사안으로 되어가고 있다. 왜냐하면 미세먼지는 호흡기 질환, 안과 질환과 같은 수많은 질병을 불러일으키기 때문이다. 본 연구는 GIS 공간분석 기술을 이용하여 PM10 관측소의 위치에 대한 적정성을 평가하기 위하여 공간정보의 활용 사례를 제시하였다. 미세먼지 측정소 최적 위치를 평가하기 위한 공간정보 활용사례는 국가 공간자료와 건강위해성과 밀접하게 관련있는 PM10 측정 자료의 최적 위치와 함께 조사되었다. 서울시에는 31개 관측소가 있으며, 이들 측정소에서 관측된 PM10 자료를 가지고 추정된 PM10 농도는 공간보간기법을 적용하여 적정한 측정소 위치평가기법을 제시하는데 적용하였다. 서울시에서 PM10 측정망의 농도지도와 IDW와 크리깅 방법으로 추정된 농도는 강우량, 유동인구, 초등학교 위치정보와 같은 국가공간정보와 비교하였다. 일평균, 계절평균, 연평균 등의 PM10 농도는 현재의 PM10 측정소 위치와 위치적정성을 분석하는데 사용하였다. PM10농도는 2015년 유동인구와 지역 통계분석법에 적용된 계산된 PM10 분포와 비교하였다. 국가공간데이터는 PM10 오염분포와 부가적인 PM10 모니터링 사이트를 분석하는데 적용 가능하였다. 본 연구의 향후 연구과제는 PM10 모니터링 측정소의 새로운 위치를 선정하는데 사용된 국가공간정보의 활용성을 제안하는데 있다.
기근과 산림황폐화를 겪고 있는 북한지역에 대해 농업기후 구분을 위해 일사자원의 분포현황을 파악하는 일이 매우 중요하지만 원자료의 획득이 어렵기 때문에 남한에서 사용중인 국지일사추정기술의 적용이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 남한지역에서 위성영상을 기반으로 한 추정 일사자료와 관측소 실측 일사자료간의 선형 관계식을 작성하였다. 이 관계식을 북한 기상대 위치좌표에 해당하는 위성영상 기반 일사량 값의 보정에 사용함으로써 27개 기상대의 일사자료를 복원하였다. 복원된 27개 지점 일사자료를 기반으로 거리역산가중평균법에 의해 평년(1983-2000)과 10년 단위(1983-1990, 1991-2000, 2001-2010) 월별 수평면일사량 분포도를 제작하였다. 북한 DEM자료를 이용하여 885개 표준유역에 대해 지형인자를 산출한 다음 지형보정계수를 이용한 경사면 일사수광량을 30m 해상도의 격자형 수치자료로 제작하였다. 제작된 일사기후도는 북한의 농업발전계획은 물론 이미 제작완료된 남한일사기후도와 결합하여 한반도의 기후변화 영향 및 생태반응 평가 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN-III), 피어슨-III 분포(P-III), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거리(AWD), 그리고 $Z^{DIST}$ 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.
기온 상승이 '신고' 배나무의 만개일에 미치는 영향을 조사하기 위해 배시험장의 시간별 기온자료로 발육지수를 산정하고, 기상청 관측자료에 있는 67개 지역의 최고 최저 온도에 의한 발육속도로 평년 만개일 분포 및 온도상승에 따른 만개일 변화를 추정하였다. 나주지역에서 '신고' 배나무의 발육지수는 0.9593이었다. 천안지역의 만개일 관측자료와 발육지수에 따른 예측자료와의 차이가 0-7일 범위였고, 일치한 해가 35.3%였다. 67개 지역의 평년 만개일은 4월 4일부터 5월 28일까지 분포하였다. 예측 만개일이 평년기온 보다 $5^{\circ}C$ 상승할 때까지 대부분의 지역에서 빨라졌지만 $3^{\circ}C$ 상승부터 남쪽의 해안가 지역에서 늦어졌으며, $4^{\circ}C$와 $5^{\circ}C$ 상승하면 제주, 고산(제주도 서부), 서귀포 지역에서는 개화되지 않는 것으로 추정되었다. 3월 기온 상승 시 예측 만개일의 변화가 가장 컸고, 4월, 2월, 1월 및 12월 순이었다. 기온상승에 따라 우리나라 배 재배 주산지의 만개일이 빨라질 것으로 전망되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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