본 연구는 국내 5대강 수계 중 하나인 섬진강 수계의 6개 지점을 선정하여 수체 안정기인 2005년 4월과 6월, 2회에 걸친 조사를 실시하여 섬진강의 생태 건강성을 진단하였다. 생물통합지수(Index of Biological Integrity, IBI)모델 분석은 국내 특성에 맞게 수정 보완된 10개 다변수 메트릭 모델(Multimetric model)을 이용하였고, 정성적 서식지 평가 지수(Qualitative Habitat Evaluation Index, QHEI) 분석은 국내 하천 특성에 맞게 변형한 11개의 다변수 메트릭 모델을 적용하였으며, 이 화학적 수질 분석은 섬진강 수계의 환경부 측정망 지점 자료 중, 2002년부터 2005년까지 4년간 측정된 자료를 이용하였다. 섬진강의 생물통합지수는 33(n=12)로서 "보통${\sim}$양호상태" (Fair${\sim}$Good)로 나타났다. 지점별 모델값은 지점 5에서 40 "양호상태" (Good)로 생물통합지수가 가장 양호한 지점으로 나타난 반면에 지점 3은 23 "악화${\sim}$보통상태" (Poor${\sim}$Fair)로 생물통합지수가 가장 악화된 지점으로 나타났다. 서식지 건강성 지수는 평균 109(n=6)으로 "일부훼손상태"(Marginal)로 나타났으며, 지점별 모델값은 지점 6에서 136으로 "양호상태" (Suboptimal), 지점 3은 54로서 "악화${\sim}$일부훼손상태" (Poor${\sim}$Marginal)로 나타났다. 이 화학적 수질자료의 지점별 분석에 따르면, 지난 4년간 평균 BOD와 COD값은 각각 1.3 mg $L^{-1}$(범위: $0.9{\sim}1.8$ mg $L^{-1}$)과 3.3 mg $L^{-1}$ (범위: $2.8{\sim}4.0$ mg $L^{-1}$)로 나타나 유기물에 의한 화학적 오염은 적은 것으로 나타났다. TN과 TP의 평균값은 각각 2.5 mg $L^{-1}$과 0.067 mg $L^{-1}$로 나타나 영양염류는 상 하류간 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 생물통합지수와 정성적 서식지 평가, 이 화학적 수질 분석에 따르면, 섬진강의 수환경은 5대강 수계 중 어류가 서식함에 있어 가장 적합한 상태인 것으로 나타나, 서식지 교란과 화학적 오염으로부터 계속적으로 보호되어야 할 것으로 사료되었다.
본 연구는 태화강 수계 14개 지점을 선정하고, 2009년 5월과 9월 2차례 조사를 실시하여 이 화학적 수질, 물리적 서식지 분석을 통하여 어류 분포특성 및 생태 건강도를 진단하였다. 생물통합지수(Index of Biological Integrity, IBI)모델 분석은 국내 하천의 특성에 맞게 수정 보완하여 8개 다변수 메트릭 모델을 이용하였고, 물리적 서식지 평가 지수(Qualitative Habitat Evaluation Index, QHEI)분석은 11개의 다변수 메트릭 모델을 적용하였다. 이 화학적 수질 분석은 태화강 수계의 환경부 수질 측정망 자료 중 2000년부터 2009년까지 10년간의 자료를 이용하여 분석하였다. 태화강의 지난 10년간 평균 BOD 값은 $1.7\;mg\;L^{-1}$로서 Ib(좋음) 등급을 보였고, $0.1{\sim}31.8\;mg\;L^{-1}$의 넓은 변이폭을 보였다. COD 값은 $3.6\;mg\;L^{-1}$로서 역시 큰 변이를 보였고($0.4{\sim}33\;mg\;L^{-1}$) TN의 평균값은 $2.8\;mg\;L^{-1}$ (범위: $0.1{\sim}14.8\;mg\;L^{-1}$)로 나타났으며, TP의 평균값은 $96.8\;{\mu}g\;L^{-1}$ (범위: $0{\sim}1675\;{\mu}g\;L^{-1}$)로 나타났다. 태화강의 물리적 서식지 평가 지수 값은 67.5로 "보통상태"(C)에서 164.5 "양호상태"(B)의 분포를 보이는 것으로 나타났다. 본류의 QHEI 값은 T9 지점 이후 하류로 갈수록 울산시의 영향으로 감소하는 것으로 나타났다. 태화강의 1, 2차 조사 결과 평균 26.1(n=14)로 "양호상태"(B)로 나타났다. 태화강 수계의 본류는 울산 시내를 관통하면서 점오염원 및 비점오염원의 영향을 받아 하류로 갈수록 건강성이 악화되는 경향을 보였다. 태화강 수계의 IBI, QHEI, 이 화학적 수질을 살펴보면 서식지질과 수질의 악화로 본류는 하류로 갈수록 건강성 이 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 정수 생태계의 건강성 평가를 위하여 물리적, 화학적, 생물학적 다변수 메트릭 평가모델을 개발하고, 개발된 모델을 이용하여 2005년 9월에 대청호의 생태 건강성을 평가를 실시하였다. 메트릭의 특성을 위하여 사용된 변수로는 생물학적 변수, 물리적 변수, 화학적 변수를 적용하였다. $M_1{\sim}M_8$의 메트릭은 어류를 이용한 생물지수 모델을 적용하였고, $M_9{\sim}M_{11}$의 메트릭은 문헌에 의거하여 수정보완 하였다(U.S. EPA, 1998). $M_9$의 메트릭은 호소 연안대의 서식지 특성을 반영하였고, $M_{10}$의 메트릭은 호소의 화학적인 수질상태를 반영하였다. 즉, $M_{10}$의 결과에 따른 회귀식은 $COD_{Mn}=4.42{\times}Log_{10}(Cond)-5.43(R^2=0.774$, <0.01, n=150) 로서 전국의 150개 호소에서의 전기전도도 값은 $COD_{Mn}$의 변이를 77.4%설명하고 있다. $M_{11}$의 메트릭은 호소의 엽록소-${\alpha}$에 의거한 부영양화도 지수(Tropic State Indek, TSI)를 이용하였다. 호소의 TSI(Chl-${\alpha}$)값에 따라 50 이상은 "1", $40{\sim}50$은 "3", 40이하는 "5"로 산정하였다. 상기 11개 다변수 모델을 이용한 대청호 생태계 건강성 평가 결과에 따르면, 대청호의 4개 지점 생태건강성 평균값은 "30"으로서 미국환경부(U.S. BPA, 1993)의 등급에 의거하여 "보통상태${\sim}$악화상태" $(Fair{\sim}poor)$로 나타났다.
본 연구에서는 어류 메트릭 속성을 이용한 우리나라의 정수생태계 건강성평가 모델을 적용하기 위하여 국내 인공호인 남양호를 대상으로 2005년 10월과 2006년 5월 2차례에 걸쳐 생태 건강성 평가를 실시하였다. LEHA 모델은 생물학적 변수, 물리적 변수, 화학적 변수를 포함한 총 11개의 메트릭으로 구성되어 있다. 상기 변수의 시공간적인 분석을 위해 남양호의 상류부에서 하류부까지 6개의 지점을 선정하였다. 남양호의 생태 건강성 평가 결과 내성종($M_3$)이 80%로 나타났으며, 잡식종($M_4$)이 92%로 나타나 섭식구조의 단순화로 인하여 내성종과 잡식종의 우점현상을 보였으며, 특히 외래종의 상대 풍부도($M_7$)가 8%로 나타나 생태계가 교란되어 생태건강성이 크게 악화된 것으로 나타났다. 상기 LEHA 다변수 모델을 이용한 남양호의 생태 건강성 평가 결과, 생태 건강성 지수의 평균값은 24.3(n=12)으로서 안과 한(2007)의 등급에 의거하였을 때 "악화상태"로 나타났다. 지점별 LEHA 모델값은 $21{\sim}26$의 변이를 보여 낮은 건강성을 갖는 것으로 나타났으며, 장마철 집중강우에 의하여 시간적인 변이가 발생되었다. 전기전도도와 엽록소-$\alpha$를 이용한 부영양화지수(TSI)는 장마 후보다 장마 전에 더 높게 나타났다.
본 연구에서는 지리산에서 자생하는 한국 특산종인 노각나무(Stewartia koreana Nakai)의 EST library를 제작하고 서열을 분석하였다. 노각나무의 유엽을 재료로 cDNA library 만들었고 1,392개의 cDNA에 대한 부분 서열 분석을 진행하였다. EST와 unigene 서열의 분석은 컴퓨터를 기반으로한 filtering과 수작업 그리고 NCBI의 BLAST 분석을 통해 수행하였다. 벡터 서열과 100bp 이하의 서열을 제거한 후 1,301개의 EST를 분석하였다. 전체 150개의 contig와 743개의 singleton을 분리하여 총 893개의 unigene을 분리해냈으며 서열 분석을 통해 95개의 microsatellite를 확인하였다. NCBI 데이터베이스의 BLASTX로 상동성을 검색한 결과 EST의 65%는 기능을 알고 있는 유전자와 11.6%의 EST는 아직까지 기능이 보고되지 않은 유전자와 높은 상동성을 보였다. 남아 있는 23.2%의 EST는 기존에 데이터베이스에 보고된 유전자와 상동성을 보이지 않는 유전자로 밝혀졌다. 다양한 데이터베이스를 기반으로 한 유사성 기반 기능 분석은 노각나무의 EST가 포도나무와 포플러와 높은 유사성을 보인 것을 확인하였다. 기능에 따른 분류에 있어 molecular function은 nucleotide binding, biological process는 transport, cellular component는 plastid가 가장 높은 비율로 나왔다. 본 연구를 통해 얻어진 EST 자료는 노각나무의 새로운 유전자원에 대한 연구의 기본 자료로 유용하게 활용될 것이다.
대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터는 위양성(false positive) 데이터의 비율이 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오류가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터를 입력으로 받아 각 단백질 상호작용의 신뢰도를 검증하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안 시스템은 단백질 상호작용 데이터에 상호작용의 근거로서 사용될 수 있는 다양한 생물학적 특징들에 관한 데이터를 통합하고 특징 선택 방법을 사용하여 통합된 속성들 중 위양성 여부를 판별하는데 가장 적합한 특징들을 선택한 후 데이터 마이닝 분류 알고리즘을 적용하여 대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 평가한다. 특징 선택의 결과와 분류 기법의 성능은 데이터 특성에 매우 의존하므로, 제안시스템에 가장 적합한 속성 부분집합과 가장 좋은 성능을 내는 분류 알고리즘을 찾기 위해 다양한 특징 선택 방법과 데이터 마이닝 분류 알고리즘들을 적용하고 그 성능을 다각적으로 비교분석 하였다. 실험 결과, 특징 선택 방법과 분류 알고리즘을 결합시킨 제안 시스템은 오류 데이터가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터에서 실제로 상호작용하는 단백질 쌍을 골라내는 작업에 있어 기존 연구들에 비해 매우 뛰어난 성능을 보여줬다. 또한 본 연구를 통해 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증함에 있어서 다양한 특징 선택 방법들과 분류 알고리즘들이 성능에 미치는 영향에 관해서도 정리할 수 있었다.
본 연구는 PCR 기반 RFLP (Restriction Fragment Length Polymorphism; 제한절편 길이 다형성) 분자기법을 활용하여 난 및 치어 대상 납자루아과 어류 3종의 동정을 좀 더 빠르고 정확하게 파악하고 납자루아과 어류의 종별 산란양상 및 번식생태 이해에 대한 기여가 목적이다. 본 연구를 위해 기존 선행된 문헌자료를 확인하고 납자루아과 어류가 2종 이상 동서하고 있는 지역을 확인하여 현지조사를 수행하였다. 현지조사 결과 확인된 납자루아과 어류는 묵납자루(Acheilognathus signifer), 줄납자루(A. yamatsutae) 및 각시붕어(Rhodeus uyekii)로 총 3종이 확인되었으며, 확인된 납자루아과 어류와 동서하고 있는 숙주조개(작은말조개; Unio douglasiae sinuolatus)를 채집하여 숙주조개 속 납자루아과 어류의 난 및 치어를 확보하였다. 현지조사 결과 확인된 납자루아과 어류 3종을 대상으로 미토콘드리아 DNA COI과 cyt b 유전자 염기서열을 비교하여 각각 종별로 특이성을 지닌 부위(단일염기변이; Single Nucleotide Variation: SNV)에 맞는 제한효소를 선정하였고, 숙주조개 속 난 및 치어를 대상으로 genomic DNA를 추출하여 PCR-RFLP 실험을 수행한 결과 현지조사 시 확인된 납자루아과 어류 3종의 독특한 제한절편 길이 양상을 전기영동을 통하여 확인하였다. 본 연구를 통해 묵납자루, 줄납자루 및 각시붕어의 종을 판별할 수 있는 RFLP 마커를 개발하였으며, 숙주조개 난 및 치어를 대상으로 정확한 종의 동정을 보다 빠르고 효과적으로 수행하여 각각 납자루아과 종별 산란양상을 보다 정확히 규명하고 향후 이들 자연개체군의 효과적인 유지, 관리 및 보전 방법 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 영산강 수계 내 10개 지점의 이화학적 수질에 관한 시공간적 변이상태를 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 측정된 환경부 수질데이터를 이용하여 분석하였다. 이용된 수질 변수는 전기전도도(Conductivity), 생물화학적 산소요구량(BOD), 화학적 산소요구량(COD), 용존산소량 (Dissolved oxygen), 총인 (Total phosphorus), 총질소 (Total nitrogen) 및 총부유물 (Total suspended solids)의 7개 항목으로서 계절별, 연별, 및 조사지점별 농도변이가 큰 것으로 나타났다. 영산강 수계 내에서의 이화학적 수질측정값은 계절성 강우에 따라 수질측정값의 변동 폭이 심하며, 대부분의 수치 농도변이는7 ${\sim}$ 8월에 집중되는 하절기 몬순 강도에 의해 조절되었다. 장마기에 이온희석의 지표로 사용되는 전기전도도와 총인, 총질소와 같은 영양염류들의 경우 강우량과 역 상관관계 (|r|> 0.32, P< 0.01, n=119)를 보였으나, 생물학적 산소 요구량과 화학적 산소요구량의 경우에는 강우분포와 통계학적 유의성 (p>0.05, n=120)을 보이지 않았다. 총인, 총질소 및 전기전도도는 대부분 장마 중인 7 ${\sim}$ 8월에 최소값을 보였는데, 이는 강우에 의해 오염물질이 희석되기 때문으로 사료되었다. 반면, 총부유물의 유입은 하절기 몬순 동안에 최대치를 보여 이온 감소와는 대조적인 특성을 보였다. 생물학적 산소요구량의 계절적 변화패턴은 화학적 산소요구량과 유사한(r.=0.592, P<0.01)양상을 보였으며, 마찬가지로 총질소의 변차패턴 또한 총인과 유사한 (.=0.529, P<0.01) 양상을 보였다. 용존산소량의 계절별 변화에 따르면, 수온이 낮은 겨울에 최대값을 보이며 온도가 높은 여름에 최소값을 보여 수온과의 역 상관관계를 보였다. 지점별 변화 패턴 분석에 따르면, 전기전도도를 제외한 총인, 총질소, 생물학적 산소요구량, 화학적 산소요구량 및 총부유물은 상류 및 하류역 보다 중류역에서 높은 농도를 보인 반면, 전기전도도의 경우에는 하류역에서 높은 농도를 보였다. 특히, 총인, 총질소, 생물학적 산소요구량 및 화학적 산소요구량은 지점 4(광주 2)에서 급격히 악화되는 양상을 보였으며, 이는 광주도심으로부터 유출되는 가정하수 및 인접한 공단에서 배출하는 폐수유입에 의한 영향으로 사료되었다. 따라서, 영산강의 수질 개선을 위해서는 이런 도심지역의 오염부하 저감을 통한 효율적 수질관리가 요구된다.
종분포 모델은 어떤 지역에서 침입외래종이 어떻게 확장되고 어떤 환경 요인이 이들의 분포에 영향을 미치는지를 이해하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구에서는 한반도에서 두 침입외래종인 돼지풀 (Ambrosia artemisiifolia)과 물참새피 (Paspalum distichum)의 분포에 대하여 연구하였다. 이 두 종의 현재의 분포지에서 기후환경 요인을 분석하고 이 두 종의 분포를 예측하기 위하여 Maxent (the maximum entropy) 모델을 이용하였다. 이 두 종의 출현 자료는 Global Biodiversity Information Facility와 우리나라의 식물종 데이터베이스에서, 생물기후 자료는 WorldClim 자료로부터 얻었다. 모델을 수행한 결과, 자생지 위치자료를 이용한 예측 결과보다 전지구 위치자료를 이용한 예측이 연구 대상종의 잠재적 분포지를 잘 설명하였다. 이들 종의 분포에 기여한 기후환경 요인으로서 돼지풀에서는 최건월의 강수량과 연평균온도가, 물참새피에서는 연평균온도와 최한사분기의 평균온도가 선정되었다. Maxent 종분포 모델은 외래종의 침입을 예측하고 이들의 확산을 관리하는데 유용한 도구가 될 것으로 생각된다.
This paper presents a bone metastasis Detection algorithm on abdominal computed tomography images for early detection using fully convolutional neural networks. The images were taken from patients with various cancers (such as lung cancer, breast cancer, colorectal cancer, etc), and thus the locations of those lesions were varied. To overcome the lack of data, we augmented the data by adjusting the brightness of the images or flipping the images. Before the augmentation, when 70% of the whole data were used in the pre-test, we could obtain the pixel-wise sensitivity of 18.75%, the specificity of 99.97% on the average of test dataset. With the augmentation, we could obtain the sensitivity of 30.65%, the specificity of 99.96%. The increase in sensitivity shows that the augmentation was effective. In the result obtained by using the whole data, the sensitivity of 38.62%, the specificity of 99.94% and the accuracy of 99.81% in the pixel-wise. lesion-wise sensitivity is 88.89% while the false alarm per case is 0.5. The results of this study did not reach the level that could substitute for the clinician. However, it may be helpful for radiologists when it can be used as a screening tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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