• 농업생명과학연구
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• 제46권1호
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• pp.123-131
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• 2012

본 연구는 한우 성장형질간의 상관분석을 통하여 6, 12, 18, 24개월 체중, 일당증체량, 도체형질과 18개월 체형형질간의 성장단계별 형질간의 상관관계를 파악하고자 실시하였다. 분석에 이용한 자료는 농협중앙회 한우개량사업소에서 후대 검정을 실시한 2004년에서 2008년까지의 거세우 1,838두의 체중과 체형형질을 이용하였고 도체형질은 24개월령 도축성적을 이용하였다. 본 논문에서 상관분석은 관측치 상관과 고정효과를 고려한 잔차상관으로 하였다. 도축 전 생체중과 도체중은 0.92의 높은 상관관계를 가지고 있었다. 도체형질에서는 육량지수와 등지방두께 간에 -0.92의 높은 부의 상관을 보였다. 체형형질에서 십자부고와 체고는 0.89로서 높은 상관관계가 있었으며 흉폭과 흉심이 0.73의 상관관계를 나타냈다. 체위 형질간 상관에서 요각폭에 대해 흉심과 흉폭이 각각 0.75, 0.74의 상관을 보였고 곤폭은 요각폭과 0.74의 상관을 보였다. 좌골폭에 대해서는 흉심, 흉폭, 요각폭, 곤폭이 각각 0.73, 0.70, 0.75, 0.75로 정의 높은 상관을 나타냈다. 체장과 도체중간의 관측치상관은 0.48이였고, 흉위는 도체중과 잔차상관이 0.51로 다른 도체형질보다 상관정도가 높게 나타났다. 따라서 본 연구결과는 한우 후대검정우 유전평가시 기초 자료로 활용 가능할 것으로 예상된다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.1-24
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• 2014

2012년 상반기 미국의 옥수수 생산량은 재배면적의 증가 등으로 20% 이상 증가할 것으로 예측되었다. 하지만 2012년 봄 미국의 폭염과 가뭄이 발생하였고, 그 현상이 지속될 것으로 예측되면서 많은 경제학자들, 국제곡물수급 관련 전문가들은 미국의 옥수수 생산량이 감소할 것으로 예측했다. 실제로, 2013년 미국 농무부 (USDA)의 작물생산 총 보고서에서 2012년 미국 폭염과 가뭄으로 미국의 2012년 옥수수 생산량은 2011년에 비해 20% 감소했다고 발표했다. 많은 연구에서 곡물 생산량을 예측하지만 기상이변과 함께 작물의 생물학적 반응뿐 아니라 경제모형이 결합된 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 기상이변과 작물모형, 경제모형을 결기상합하여 미국의 최대 옥수수 생산지역의 옥수수 생산량을 예측하고 생산량의 변화가 개발도상국의 식량안보에 어떤 영향을 줄 것인가를 예측하였다. 기상이변 시나리오를 재현하기 위해 미국 NOAA의 NCDC에서 미국의 폭염 발생 연도의 정보를 획득하고 해당 연도에 대하여 미국 전역의 기상관측소에서 6월부터 8월까지의 월별 일 기상자료 (최고 및 최저기온, 강수량)를 수집하였으며 기준연도 (1950-2000)에 산술평균 방법으로 폭염/가뭄 정보를 적용했다. 미래 시나리오 (2050)는 CGIAR의 CCAFS에서 $CO_2$ emission scenario에 따라 A1B와 B1, 전지구 모형에 따라 CSIRO-MK 3와 MIROC 3.2를 다운로드하였으며, 해상도는 5 arc-minutes (적도에서 10km)이다. 작물모형 (CERES-Maize)으로부터 출력된 옥수수의 생물리학적 결과는 경제모형의 단위 (FPU)로 다시 정리되어 사회경제, 정책과 농업생산을 예측하기 위해 글로벌 경제모형 (IMPACT2)에 입력되었다. 작물모형에서 기준연도에 비해 미국 폭염과 가뭄에 의한 옥수수 생산량은 29% 감소할 것으로 예측되었다. 미래 시나리오 B1의 CSIRO-MK 3과 MIROC 3.2에서는 36% 감소할 것으로 예측되었으며, A1B의 CSIRO-MK 3에서는 38%, MIROC 3.2에서는 58% 감소할 것으로 나타났다. 미국의 기상이변으로 인한 옥수수 생산량의 감소는 전세계 옥수수 시장에 부정적 영향을 끼칠 것으로 예상되면서 세계 옥수수 소비의 감소로 이어질 것으로 예측되었다. 사하라 사막 이남 아프리카 (SSA)의 나라들에서 가장 많은 기아인구가 발생하고 그 외 남아시아와 라틴 아메리카, Caribbean 지역의 나라들에서 기아와 함께 식량 불안이 증가할 것으로 나타났다. 옥수수를 매일 섭취하는 사람들은 옥수수 생산량 감소에서 비롯된 옥수수 소비 감소에 즉각적으로 반응하지 못함으로써 영양불균형에 처하는 등 식량수급의 불안정은 이러한 개발도상국 지역에서 계속 악화될 것으로 나타났다.

• 한국패류학회지
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• 제27권2호
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• pp.107-114
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• 2011

바지락 (Ruditapes philippinarum) 은 모래와 진흙이 많은 연안에 주로 분포하지만 드물게 울산의 태화강처럼 하천의 중류나 하류에서도 분포한다. 울산 태화강에서는 예전부터 바지락이 서식해 왔으며 인근 어민들의 전통적인 소득원으로서 주요 수산자원의 대상이 되어 왔다. 본 연구는 2009년 6월부터 2010년 6월까지 바지락의 현장조사를 통하여 자원생태학적 특성, 자원량 및 적정어획량 등의 자원평가를 실시하고 지속가능한 자원관리의 방안 제시 및 어업정책 수립을 위한 기초자료를 확보하고자 하였다. 태화강 바지락의 수명은 6세로 추정되었고 von Bertalanffy growth function에 의하여 성장계수 K 및 $L_{\infty}$은 0.341 및 46.64 cm로 구해졌다. Pauly 방법에 의한 순간전사망계수 (Z) 및 어획개시연령 ($t_c$) 은 1.171/년과 1.37년으로 구해졌고 현재의 순간어획사망계수는 0.626/년으로 계산되었다. 바지락의 자원량은 총 서식면적 $1.46\;km^2$과 평균 면적당 생체량 1,005.3 g/$m^2$으로 1,483톤으로 추정되었다. 조사해역 바지락의 순간어획사망계수 (F) 에 대한 가입당생산량 (Y/R) 과 어획개시연령 ($t_c$) 과의 관계는 현재의 어획개시연령인 1.37세, 현재의 순간어획사망계수 F 에서 가입당생산량이 1.38 g임을 나타내고 있으며 적정어획사망계수 ($F_{0.1}$)에 의한 연간 생물학적 허용어획량 (ABC) 은 512톤으로 산정되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.7-17
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• 2005

천부 탄성파 굴절법 탐사를 이용하여 굴절이 발생하는 지층의 속도를 산출하는 것은 ill-posed 문제이다. 계산된 시간 변수들에서의 작은 변화들이 이로부터 산출된 속도들에 커다란 수평적 변화를 가져올 수 있으며 이는 종종 역산 알고리듬의 인위적인 오차를 유발한다. 이러한 인위적인 오차들은 모델링을 통해 인지되거나 보정되지 않는다. 그러므로 만약 모델에 근거한 역산을 통해 정밀한 지하 굴절 모델을 얻고자 한다면 정확한 초기 모델이 필요하다. 탄성파속도에서 인위적인 오차의 원인은 일반적으로 불규칙한 굴절면에 있다. 대부분의 경우에 GRM 방법을 이용하면 불규칙한 굴절면을 다룰 수 있고 굴절면의 정밀한 초기 모델을 만들 수 있다. 하지만 지표에 매우 가까운 극천부 지역 또한 불규칙하다면 GRM 방법의 효능은 감소하고 풍화대 보정이 필요하다. 천부 불균질대에 대한 일반적인 보정방법들은 수평적 확장이 제한된 극천부지역의 불균질대의 경우 효과적이지 못하다. 이럴 경우 GRM 평활화 통계적 방법(Smoothing Statics Method; SSM)이 지층의 속도를 좀 더 정확하게 평가할 수 있는 간단하고 실용적인 방법이다. GRM SSM 방법은 제로 XY 값을 가지고 계산된 시간-심도값들로부터 실제 XY 값을 가지고 얻어진 시간-심도값들의 평균값을 빼줌으로써 평활화 정보정을 수행한다. 심도가 깊어질수록 시간-심도값들이 XY 값에 따라 크게 변하지 않으므로 이들의 평균값은 최적값과 훨씬 더 같아진다. 그러나 극천부의 불균질대에 대해 시간-심도값들은 XY 값들이 증가함에 따라 수평적으로 이동하고 평균화 과정을 통해 대폭 감소한다. 결과적으로, XY값들에 대해 평균화된 시간-심도단면도는 천부의 불균질대에 대한 보정에 효과적이다. 또한 제로 XY 값을 가지고 계산된 시간-심도값들은 천부 불균질대의 영향과 대상 굴절면에 대한 시간-심도값들의 합으로 주어지므로 그들의 차는 정보정을 위해 주시로부터 빼주어야 할 대략적인 값들을 제공한다. GRM SSM 방법은 결정론적인 풍화대에 대한 보정법이라기 보다는 평활화 과정이다. 이 방법은 수평적으로 확장이 매우 제한된 천부 불균질대에 대해 가장 효과적이다. 모델과 현장 적용 결과들을 통해 GRM SSM 방법을 이용하여 불규칙한 굴절면을 가진 지층들에 대해 좀 더 신뢰할 수 있는 정밀한 탄성파 속도를 산출할 수 있음을 보여주고 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.648-657
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• 2021

본 연구는 국가산림자원조사를 활용하여 임상별 및 주요 수종별 재적생장량을 추정하고, 연평균생장량(MAI)과 연년생장량(CAI) 등을 도출하여 벌기령을 제시하고자 수행하였다. 재적생장 추정을 위하여 Chapman-Richards 모델을 적용하였다. 도출된 임상별 재적추정식에서는 침엽수림이 가장 높은 생장을 하는 것으로 나타났다. 주요 수종별 추정식은 침엽수종(3종) 중에서는 일본잎갈나무가, 그리고 활엽수종(3종)에서는 굴참나무가 가장 높은 생장이 예측되었다. 그리고 이들 추정식은 적합도지수가 일본잎갈나무 0.32, 굴참나무가 0.21 등으로 대체적으로 낮게 나타났다. 그러나 재적 추정식의 적용 가능성을 알 수 있는 잔차도 분석에 있어서는, 일부 30년 이상의 임령에서 추정식의 추정치가 과소 추정되는 경향을 보였으나, 대부분 0을 중심으로 잔차가 고르게 분포하고 있었다. 따라서 이들 식이 우리나라 현실림의 수종들에 대한 재적을 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 재적을 이용하여 연평균생장량을 계산한 결과, 침엽수림 중 중부지방 소나무 34년, 일본잎갈나무 35년, 리기다소나무 31년일 때 MAI가 최대시기에 도달하는 것으로 나타났다. 그리고 활엽수림에 있어서는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다. 또한 MAI와 CAI를 계산하여, 이들이 만나는 지점을 재적수확 최대 벌기령으로 결정하였다. 그 결과는 현재 산림청이 제시한 기준 벌기령과 큰 차이를 보이지 않아 정책자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제31권12호
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• pp.1079-1087
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• 2021

본 연구는 국내 가축의 장내 미생물 군집 분포와 시료간 미생물학적 차이에 대하여 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. 전국의 축사에서 닭, 돼지, 소의 분변시료를 무작위로 채집하여 α-diversity를 분석한 결과, 종 추정치와 종 풍부도가 세 종류의 가축 모두에서 통계학적 유의성을 가지면서 소, 돼지, 닭 순으로 높게 분석되었다. 그러나 조류에 속하는 닭과 포유류에 속하는 돼지, 소에 대한 각 사이의 종 다양성은 통계학적 유의성이 있는 것으로 분석되었으나, 돼지와 소의 사이의 종 다양성은 통계학적 유의성이 없는 것으로 분석되었다. 각 가축 내 장내 미생물 군집의 분포를 분석한 결과, 문 수준에서 세 종류의 가축 모두 Firmicutes가 우점한 것으로 나타났으며, 속 수준에서는 닭의 분변시료는 Weissella, 돼지의 분변시료는 Prevotella, 소의 분변시료는 Acinetobacter가 우점 속으로 나타났다. 각 가축 분변시료의 미생물 군집 분포에 차이가 있는지 분석하기 위해 PERMANOVA 분석을 수행한 결과, 닭, 돼지, 소의 분변시료 내 미생물 군집의 중심과 산포는 통계학적으로 유의성을 가진 것으로 나타났다. 또한 각 가축 분변시료의 미생물 군집을 대표하는 biomarker를 분석하기 위해 LEfSe 분석을 수행한 결과, Weissella와 Lactobacillus는 닭의 분변을 다른 두 가축과 구분할 수 있는 미생물로, Preveotella는 돼지의 분변을 다른 두 가축과 구분할 수 있는 미생물로, Acinetobacter는 소의 분변을 다른 두 가축과 구분할 수 있는 미생물로 분석되었다. 본 연구를 기반으로 축사 여건에 적합한 체증 관련 미생물의 탐색, 생애주기별 장내 미생물 군집과 유전체 분석 및 각 가축에 특화된 생균제 개발 등 추가적인 연구 진행에 필요한 미생물학적 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 철학연구
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• 제119호
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• pp.129-159
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• 2017

프로이트의 모세 및 유일신교의 성립 배경에 대한 연구는 정치신학의 논의 확산과 최근 이집트학의 재발견이라는 새로운 분위기 속에서 주목의 대상이 되고 있다. 이 논문은 프로이트의 마지막 저서 인간 모세와 유일신교의 출판 배경과 의도를 살펴보면서, 그의 모세-이집트인설과 유일신교 비판이 독일 나치주의의 반유대주의의 확산을 저지하려는 정치신학적 의도를 숨기고 있다는 사실을 부각시키고자 한다. 이집트학자 얀 아스만에 의하면, 모세의 유대교는 유일신교이나 아케나텐의 아톤교는 우주신교라는 점에서 차이가 있으며, 프로이트가 '역사적 인물' 모세를 중시하는 반면, 문화적 기억이론에서는 '기억의 인물' 모세를 대상으로 한다. 프로이트가 유대인 증오의 근원이 유일신교를 수립한 모세 그 자신에 있다고 말한 것처럼, 아스만 역시 유일신교는 참된 종교와 거짓 종교를 구별하는 이른바 '모세구별'에서 시작되었고, 따라서 모세구별의 폐지를 통해서만 억압과 폭력의 해체가 가능하다고 주장한다. 아스만은 프로이트가 "모세구별의 가장 노골적인 반대자"로서 반유대주의의 확산을 저지하려는 분명한 입장을 가졌다고 평가한다. 반유대주의적 증오가 나치주의 시대의 기독교인들에게 전이되는 가운데, 프로이트는 기독교의 실질적인 창시자 유대인 바울을 '유대교의 파괴자'인 동시에 '유대교의 계승자'라고 평가한다. 바로 이 지점에서 타우베스는 바울을 정치신학적으로 해석하기 시작하였으며, 아스만이 그것을 계승하였다. 프로이트가 기술하는 '역사적 모세'는 '예언자 모세'가 아니라 '법제정자와 정치적 개조로서 모세'이고, 그가 단행한 '구별'에서 유대인 혐오가 발생한 것이다. 따라서 '역사적 환원에 의한 해체'(니체)로서 프로이트의 유일신교 비판은 정치신학적 권능을 가지고 있다. 타우베스가 바울을 정치신학자로 해석한 것처럼, 아스만은 프로이트의 유일신교 비판에서 정치신학적 요소를 발굴한 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권3호
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• pp.375-388
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• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.167-174
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• 2019

작물 생육모형은 기존의 경험적 작물모형과는 달리 벼의 생장과정을 모의 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 작물생육 모형들은 80년대 후반부터 적극적으로 국내도입이 이루어 졌다. 유럽에서 개발된 MACROS로 부터 시작하여 이후 Oryza1 및 Oryza2000 모형과 북미에서 개발된 DSSAT 계열의 모형인 CERES-RICE 모형을 도입하게 되었다. 각각의 모형들은 최초에는 단순히 품종수 적합 후 특정지역에의 수량을 모의하는데 활용되었으나 2000년대에 이르러서는 국내에 적합한 작물모형으로 발전시킬 수 있는 단계에 이르게 되었다. 그러나, 작물생육모형을 기후변화 영향평가를 위한 용도로 주로 사용하였고 실용적인 수준에서의 활용은 미미하였다. 일부 농가 적용을 위한 시도가 있었으나 널리 활용되지는 못하였다. 이러한 활용상의 문제점은 기상자료의 공간해상도가 문제가 가장 크며, 그 다음으로는 각 지역별이 품종에 대한 품종모수 자료가 부족하기 때문이다. 이러한 활용상의 문제점을 극복하기 위해서는 기상관측의 공간해상력을 높이기 위한 관측소의 확대 또는 공간 내삽법이 필요할 것으로 생각된다. 또한 신품종이 일정 재배면적 이상 확대될 경우 이에 대해 품종모수를 적합할 제도적 기술적 방법이 필요하다. 작물모형의 활용 확대를 위해서는 기상 또는 토양 분야와도 연결이 필요하다. 이를 위해서는 군락의 증산 속도와 토양모형에 정보가 필요하며 이는 군락 광합성 관련 부분과 토양 특성에 대해서 새로운 접근이 필요함을 의미한다.