Sa, Kyu Jin;Choi, Ik?Young;Park, Kyong?Cheul;Lee, Ju Kyong
Genes and Genomics
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제40권12호
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pp.1319-1329
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2018
SSRs were successfully isolated from the Perilla crop in our current study, and used to analyze Perilla accessions from East Asia. Analyses of the clear genetic diversity and relationship for Perilla crop still remain insufficient. In this study, 40 new simple sequence repeat (SSR) primer sets were developed from RNA sequences using transcriptome analysis. These new SSR markers were applied to analyze the diversity, relationships, and population structure among 35 accessions of the two cultivated types of Perilla crop and their weedy types. A total of 220 alleles were identified at all loci, with an average of 5.5 alleles per locus and a range between 2 and 10 alleles per locus. The MAF (major allele frequency) per locus varied from 0.229 to 0.943, with an average of 0.466. The average polymorphic information content (PIC) value was 0.603, ranging from 0.102 to 0.837. The genetic diversity (GD) ranged from 0.108 to 0.854, with an average of 0.654. Based on population structure analysis, all accessions were divided into three groups: Group I, Group II and the admixed group. This study demonstrated the utility of new SSR analysis for the study of genetic diversity and population structure among 35 Perilla accessions. The GD of each locus for accessions of cultivated var. frutescens, weedy var. frutescens, cultivated var. crispa, and weedy var. crispa were 0.415, 0.606, 0.308, and 0.480, respectively. Both weedy accessions exhibited higher GD and PIC values than their cultivated types in East Asia. The new SSR primers of Perilla species reported in this study may provide potential genetic markers for population genetics to enhance our understanding of the genetic diversity, genetic relationship and population structure of the cultivated and weedy types of P. frutescens in East Asia. In addition, new Perilla SSR primers developed from RNA-seq can be used in the future for cultivar identification, conservation of Perilla germplasm resources, genome mapping and tagging of important genes/QTLs for Perilla breeding programs.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
다소의 부침(浮沈)이 있기는 하지만 보혁(保革)을 떠나 우리 정부는 북한지역 개발에 대한 구상을 발표해왔다. 그 백미는 현 정부의 경협(經協) 구상이다. 거기에 북미관계의 호전 가능성이 더해지면서 우리의 기대감은 한껏 높아지게 되었다. 그러한 일반의 기대감 이면에는 문화유산의 조사와 관리를 우려하는 목소리도 있다. 자칫 개발 논리에 밀려 문화 유산이 훼손되지는 않을지, 계획의 추진이 임박해서 종용하는 바람에 부실한 조사가 자행되지는 않을지 등이 그 대략이다. 그런데 현재 북한의 조사 관리 역량을 감안하건대, 우려의 불식은 남한 학계나 관계기관의 몫인 듯하다. 본고는 현재까지 발표된 경협 구상의 내용을 검토하고 대규모 국책사업에 관련된 지난 수십 년간의 우리 문화재 조사 경험을 되짚어보고 현재 우리의 조사 역량을 점검하면서 북한지역 개발에 따르는 조사 수요의 대략적인 규모나 직접적인 조사에 앞서 선결해야 할 문제들에 대해 논의한다. 그 선결작업의 첫걸음으로 이미 알려진 북한 문화유산에 대한 디지털지도 체계 구축을 제안한다. 현재 북한 문화유산의 위치나 입지에 대한 정보가 갖춰지지 않은 것을 감안하면 그 중요성은 재차 강조해도 지나치지 않을 것이다. 청동기시대를 대상으로 한 시험적 시도의 수행 결과 여러 지역, 특히 황해도 및 평양 일대에서는 경협사업 예상지역 내 유적이 밀집하고 있을 뿐만 아니라, 미래 발견 가능성도 매우 높아 그 중요성이 더 부각된다.
본 연구에서는 전국 및 지역별 지중 흰개미 정기 모니터링 실시 기관들의 결과보고서를 바탕으로 국내 목조문화재의 지역별, 지정별 지중 흰개미 피해 및 관리 현황을 파악하였다. 또한 조사 내용들을 바탕으로 GIS 프로그램을 이용하여 전국 2,805건의 조사 대상 목조문화재에 대한 지중 흰개미 가해흔 및 가해 진행 현황 지도를 제작하였다. 현황 지도 제작 결과, 2018년~2019년의 기간 동안 총 486건의 목조문화재에서 지중 흰개미 가해흔이 확인되었으며, 그중 143건(약 29.4%)에서 지중 흰개미 권역 유입 및 목부재 가해가 진행 중인 것으로 확인되었다. 위와 같이 조사된 피해 현황 자료의 접근성을 높이기 위하여 Map API를 활용한 웹 플랫폼 및 웹 어플리케이션을 제작하였다. 또한 기관별 결과보고서에서 확인된 지중 흰개미 모니터링 방안으로는 탐지견, 육안관찰, 예찰기, 극초단파 장비 등이 지중 흰개미의 유입 유무 파악 방안으로 적용되고 있으나 유입된 지중 흰개미 군체의 영역 범위를 판단할 모니터링 조사 방안은 현재 적용되고 있지 않은 것으로 확인되었다. 이에 따라 지중 흰개미 군체 모니터링 조사 시, 대상 목조문화재의 가해 영역 범위 산정 등 현황 파악을 위한 염색약 처리 및 Mark-Release-Recapture법의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
Gloeostereum incarnatum has edible and medicinal value and was first cultivated and domesticated in China. We sequenced the G. incarnatum monokaryotic strain GiC-126 on an Illumina HiSeq X Ten system and obtained a 34.52-Mb genome assembly sequence that encoded 16,895 predicted genes. We combined the GiC-126 genome with the published genome of G. incarnatum strain CCMJ2665 to construct a genetic linkage map (GiC-126 genome) that had 10 linkage groups (LGs), and the 15 assembly sequences of CCMJ2665 were integrated into 8 LGs. We identified 1912 simple sequence repeat (SSR) loci and detected 700 genes containing 768 SSRs in the genome; 65 and 100 of them were annotated with gene ontology (GO) terms and KEGG pathways, respectively. Carbohydrate-active enzymes (CAZymes) were identified in 20 fungal genomes and annotated; among them, 144 CAZymes were annotated in the GiC-126 genome. The A mating-type locus (MAT-A) of G. incarnatum was located on scaffold885 at 38.9 cM of LG1 and was flanked by two homeodomain (HD1) genes, mip and beta-fg. Fourteen segregation distortion markers were detected in the genetic linkage map, all of which were skewed toward the parent GiC-126. They formed three segregation distortion regions (SDR1-SDR3), and 22 predictive genes were found in scaffold1920 where three segregation distortion markers were located in SDR1. In this study, we corrected and updated the genomic information of G. incarnatum. Our results will provide a theoretical basis for fine gene mapping, functional gene cloning, and genetic breeding the follow-up of G. incarnatum.
최근 '묻지마 범죄'가 늘면서 시민들의 불안감이 커지고 있으며, 이로 인해 시민 삶의 질이 저하되고 범죄에 대해 느끼는 두려움의 정도가 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 범죄발생 현황 외 범죄관련 여러 변수를 바탕으로 시민이 심리적으로 느끼는 범죄발생 우려 장소(점 선 면)를 멘탈 맵의 방법론을 사용하여 작성하고, 커널(kernel) 밀도 추정 분석을 활용한 공간중첩분석을 통해 범죄발생 우려 지역 도출을 목적으로 한다. 그 결과 지역주민의 민원요청 지점과 범죄발생 우려 지역이 서로 중복되어 나타났다. 또한, 범죄 두려움을 나타내는 멘탈 맵은 주로 시설간의 점이지역, 좁은 골목, 방범 CCTV 및 가로등 보안등 미설치 지역, 시간대별 유동인구가 적은 지역을 중심으로 지도화하여 구축되었다. 본 연구는 범죄 관련 기존 선행연구와는 달리, 멘탈 맵이라는 방법론을 사용하여 범죄발생 우려 지역을 도출하는 연구를 시도했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 멘탈 맵 등 본 연구의 결과물은 범죄취약지도 구축, 범죄예방 환경설계의 가이드라인 등 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것이다.
도로명주소를 위치를 표시하는 수단으로 확대하여 활용하고자 하는 내용이 담긴 도로명주소법에 대한 전부 개정안이 국회에서 의결되었으며, 개정법에 따라 행정안전부에서는 건물뿐만 아니라 버스정류장이나 택시승강장과 같은 시설물에 주소를 부여하고, 복잡하고 대형화되는 시설물(입체복합공간)에 대해서도 주소를 부여할 계획이다. 여기서 입체주소는 입체복합공간의 내부통로에 실내경로구간을 설정하고, 그 구간을 분할하여 그 간격에 설정된 기초번호를 활용하여 실내경로명과 기초번호로 부여된다. 이렇게 부여된 입체주소는 주소정보기본도에 구축될 예정이다. 입체주소는 입체복합공간(실내공간)을 대상으로 데이터가 구축되고 관리되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 국제 표준에 정의된 주소 개념모델을 바탕으로 입체주소의 개체를 정의하고, IndoorGML을 기반으로 입체주소 데이터 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여 입체주소의 개체가 IndoorGML로 표현이 될 수 있도록 IndoorGML의 Core module과 Navigation module로 매핑하는 방식으로 제안하였다. 본 연구는 입체주소 데이터 모델을 설계만 하였다는 한계가 있으나 향후 입체주소 데이터를 구축하는데 기준을 제시하였다는 의의가 있다.
스마트시티의 성공을 위한 주요한 전략 중 하나로 시민참여와 리빙랩이 주목받고 있다. 리빙랩은 기술의 최종 사용자인 시민들이 문제를 정의하고 해결하기 위한 대안의 탐색에 참여하며, 순환적 과정으로 대안을 검증하기 위한 실험을 반복한다. 본 연구의 목적은 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 이를 구현 및 테스트하여 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 운영모델이 추구하는 기능이 반영될 수 있도록 온라인 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 최종적으로 경기도 고양시 일산서구 소재 오마초등학교를 사례로 하여 기능에 대한 파일럿 테스트를 수행하였다. 본 연구에서 제시한 운영모델은 도시의 여러 문제가 밀집될 수 있는 보행환경과 위험 환경에 취약한 어린이를 염두에 두고 계획되었다. 결과적으로 참여자들 간에 도시문제 사례의 공유와 이에 대한 의사소통이 이루어지는 것을 통해 커뮤니티 플랫폼의 활용 가능성을 확인하였다. 커뮤니티 플랫폼의 관리자는 위치정보를 기반으로 사용자가 게시한 도시문제 사례를 지도로 가시화하여 볼 수 있었으며, 이를 히트 맵 형식으로 가시화함으로써 도시문제가 밀집된 위치들을 파악할 수 있었다.
word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.
본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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