분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.
최근 균형적 (또는 지속가능한) 발전에 매우 중요한 인자로서, 능력개발에 대한 토의 및 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 다면적 성격의 능력은 국제 학술단체 및 국제기관에서 여러가지 의미로 해석되고 있다. 능력개발은 지식과 행위의 배움을 증진시키는 자생적 능력향상의 프로세스로 간주되고 있다. 그러나 균형적 발전측면에서 볼 때, 대부분 주요능력의 연구는 추상적이고 실현적인 못한 수준에 머물고 있다. 이 연구는 균형적 발전과 연관되어 있는 능력개발의 국제적인 의미를 설명하고, 능력개발을 위한 에이전트 기반의 새로운 방안을 제시한다. 또한 자산, 자본 그리고 자원을 지닌 에이전트가 균형적 발전에서 어떻게 능력개발을 향상 시키는가를 설명한다. 균형적 능력개발의 정의를 국제적으로 처음 규명하고, 관련된 국제기관을 지원하도록 개념적 틀이 독창적으로 고안되었다. 이 연구는 균형적 능력개발을 측정하는 도구로서 에이전트 기반의 조직능력과 연계된 실용적인 공간자산매핑을 제시한다.
Next generation sequencing (NGS) technologies have led to the rapid accumulation of genome sequences through whole-genome sequencing and re-sequencing of crop species. Genomic resources provide the opportunity for a new revolution in plant breeding by facilitating the dissection of complex traits. Among vegetable crops, reference genomes have been sequenced and assembled for several species in the Solanaceae and Cucurbitaceae families, including tomato, pepper, cucumber, watermelon, and melon. These reference genomes have been leveraged for re-sequencing of diverse germplasm collections to explore genome-wide sequence variations, especially single nucleotide polymorphisms (SNPs). The use of genome-wide SNPs and high-throughput genotyping methods has led to the development of new strategies for dissecting complex quantitative traits, such as genome-wide association study (GWAS). In addition, the use of multi-parent populations, including nested association mapping (NAM) and multiparent advanced generation intercross (MAGIC) populations, has helped increase the accuracy of quantitative trait loci (QTL) detection. Consequently, a number of QTL have been discovered for agronomically important traits, such as disease resistance and fruit traits, with high mapping resolution. The molecular markers for these QTL represent a useful resource for enhancing selection efficiency via marker-assisted selection (MAS) in vegetable breeding programs. In this review, we discuss current genomic resources and marker-trait association analysis to facilitate genome-assisted breeding in vegetable species in the Solanaceae and Cucurbitaceae families.
벡터형 공간 객체는 장거리에 걸쳐 존재하고 있으며 폭이 좁은 특성을 가지고 있다. 벡터형 공간 객체에 대한 영상지도를 제작하기 위해서는 통상의 면형 영상지도에서 사용되는 기법과 전혀 다른 접근이 필요하다. 벡터형 공간 객체의 이와 같은 특성을 고려하여 원격동영상과 인터넷 GIS 기술을 결합한 영상지도 제작기법이 개발되었다. 인터넷상에서 원격동영상과 수치지도의 결합은 지형경관의 실제 모습을 시각적으로 제시할 수 있는 등 두 가지 기술의 장점을 효율적으로 활용할 수 있다. 원격 동영상지도는 사용자가 다양한 검색 방법에 의거 광역 공간정보를 단시간에 체험할 수 있는 기회를 제공하였으며 전통적인 지도는 위치 정보를 제공하여 동영상에 나타나는 물체가 실시간대에 확인할 수 있도록 하였다. 동영상 지도는 전통적인 지도학에서 확립된 지도의 개념 자체에 대한 재정립을 요구하게 되는 바, 본 연구는 '벡터형 공간 객체에 대한 인터넷 원격 동영상지도'라는 새로운 개념을 제시하였다는 데 가장 큰 의의가 있다. 향후 본 시스랩이 도입되어 본격적으로 서비스 될 경우 주민들에게 벡터형 공간 객체에 대한 다양한 유형의 영상정보 -다른 축척, 다양한 응용분야- 를 제공하여 지리정보의 대중화를 더욱 촉진할 수 있을 것으로 사료된다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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