최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.
협동로봇은 4차 산업혁명에서 제시하고 있는 생산시스템 중 하나로 작업자의 정교한 손기술과 로봇의 단순 반복작업 능력을 조합하여 효율성을 극대화할 수 있는 시스템이다. 또한, 작업자와 로봇 간의 작업공간 공유에서 발생하는 안전문제의 해결과 함께 효율적인 인터페이스 방법 개발에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 작업자의 편리성과 집중도를 강화하기 위해 작업자의 수신호를 인식하여 로봇을 제어하는 방법을 제시하였으며 안전공간의 개념을 도입하여 작업자의 안전을 확보하였다. 이를 구현하기 위하여 로봇제어, PLC, 영상처리, 기계학습, ROS 등 다양한 기술을 사용하였다. 또한 이를 교육매체로 활용하기 위하여 제시된 기술들의 역할과 인터페이스 방법을 정의하여 제시하였다. 학습자들은 소개된 여러 기술들을 연계하여 시스템을 구축하고 조정하는 일을 수행한다. 따라서 현장에서 필요한 기술의 필요성을 인식시키고 이에 대한 심화 학습을 유도할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 문제를 제시한 뒤 스스로 문제를 해결하는 방법을 모색하는 형태로 진행해 자기 주도적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있다. 이를 통해 4차 산업혁명의 주요 기술들을 학습하고 다양한 문제에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 시료 및 스펙트럼의 전처리 방법이 근적외선 분광법을 이용한 옥수수 사일리지의 화학적 조성분의 예측능력에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행되었다. 시료의 전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법(Oven Dried Grinding), 액화 질소처리 후 분쇄하는 방법(Liquid Nitrogen Grinding) 그리고 생사일리지(Intact Fresh)처리로 하였으며 4개의 스펙트럼의 수처리(1,4,4, 2,6,4, 2,10,5) 방법을 이용하여 다변량회귀분석법인 변형부분최소자승회귀법(MPLS)을 통해 검량식을 작성하였다. 시료의 전처리 방법에 의해서 유도된 검량식의 예측 능력은 섬유소 성분(NDF, ADF)과 일반 조성분(CP, Ash) 모두에서 Oven dried grinding (ODG) > Liquid nitrogen grinding (LNG)>Intact fresh (IF) 처리 순으로 우수하였다. 또한 스펙트럼의 수처리 방법에 의한 결과는 시료의 전처리 방법에 따라 그 예측 능력이 다르게 나타났다. 옥수수 사일리지의 섬유소 함량을 예측하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 NDF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2=0.86)$, ADF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2v=0.93)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 나타났다. 조단백질 함량과 조회분 함량을 측정하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 조단백질은 ODG 처리에 1,4,4 수처리 방법$(R^2v,=0.91)$, 조회분은 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법$(R^2v=0.89)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 판단된다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 근적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.
스프레이 국화품종 'Argus'와 감마선 조사에 의해 화색변이가 일어난 돌연변이체의 꽃잎으로부터 안토시아닌 생합성 경로에서 중요한 역할을 담당하는 신규 $DgF3'H$의 전장 cDNA와 genomic DNA를 분리하였다. 전장 cDNA는 1,527bp(509 아미노산)의 ORF를 포함하고 있으며, 원품종 'Argus'와 화색변이체 사이의 염기서열 상동성은 97% 이상을 나타내었다. Genomic DNA의 크기는 야생형 'Argus'에서 3,831bp이었고, 3가지 화색 변이체에서는 3,828부터 3,838bp의 크기를 나타내었다. $DgF3'H$ 유전자는 세 개의 exon사이에 두개의 intron을 갖고 있는 구조이고, 3'과 5' UTR 부분을 제외한 intron의 크기는 야생형 'Argus'에서 2,157bp이지만 3가지 화색 변이체에서는 2,155부터 2,159bp의 크기를 갖고 있었다. 이것은 감마선 조사에 의해 intron 부분의 유전자가 결실 또는 삽입된 것으로 추정된다. Southern 분석 결과 국화의 genome 내에서는 복수의 F3'H 유전자를 갖는 것이 확인되었다. $DgF3'H$ 유전자의 발현 정도를 분석한 결과, 연분홍의 'Argus'와 두 개의 보라색 변이체(AM1 and AM3)에서 높게 발현되었으나 흰색 변이체(AM2)에서는 매우 약하게 발현되었으며, 염기서열 변이에 의한 F3'H 유전자의 구조적 차이가 화색의 변이에 관련된 것으로 추정되었다. 국화 'Argus' 및 화색 변이체를 이용하여 본 연구에서 분리한 신규 F3'H 유전자의 구조 및 유전자 발현 등을 포함하는 유전정보들은 화색 변이의 유전적 기작을 밝히는데 중요한 자료로 이용될 것으로 기대되나 향후 다른 유전적 발현요소들이 국화의 F3'H 유전자의 발현에 관여하는지에 관한 추가적인 연구가 필요하다고 하겠다.
지구 온난화에 의한 미래의 기후변화는 감자의 생물 계절, 생육 및 수량에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상되므로 그 영향을 평가하여 적응대책을 수립하여야 한다. 본 연구에서는 고온조건을 포함한 다양한 기상 조건에서 감자의 생육과 수량 변화를 확인하고자 하였다. 작기 이동 실험은 2014년과 2015년, 수원의 서울대학교 부속 실험농장에서 실시되었으며, 봄 실험에서는 조생종인 남작과 수미 그리고 중만생종인 대서를 세 번의 파종기에 걸쳐 재배하였다. 가을 실험에서는 수미와 대서를 두번의 파종기에 걸쳐 2014년에만 재배하였다. 괴경형성기는 품종과 파종기에 따라 출아 후 11일부터 22일까지 다양한 시기에 나타났다. 기상요인들이 괴경형성기에 미치는 영향을 분석한 결과, 현재 기후조건에서 괴경형성기는 기온 상승과 단일조건하에서 촉진되었다. 반면에 고온과 장일 조건에서 적은 일사량은 역시 괴경형성기를 지연시켰다. 공시 품종 모두 괴경형성 적온은 $22-24^{\circ}C$ 내외로 추정되었으며, 기온, 일장 및 일사는 괴경형성에 상승적으로 상호작용하였다. 재배기간, 괴경 형성기와 기상요인이 수량에 미치는 영향을 확인하기 위한 능형회귀 결과 가장 큰 영향은 재배기간으로 나타났다. 남한에서 감자의 생육기간은 봄철의 장마와 늦가을의 서리로 제한된다. 이는 봄 작기 동안의 수원의 평균 기온이 감자 수량의 최적온도와 큰 차이를 보이지 않고 2014~2015년 마른장마로 인해 생육시기 동안 충분한 일사량이 확보되어 제한요인으로 작용하지 못하였기 때문이다. 앞당겨진 괴경형성기와 최저기온의 상승은 수량을 감소시켰다. $17-22^{\circ}C$ 범위의 평균기온에서는 일교차만이 수량에 큰 영향을 주었다. 고온반응 실험은 2015년에 서울대학교 부속실험농장의 플라스틱 하우스 4개동에서 수행되었다. 대표 품종으로 수미가 이용되었으며, 4월 29일과 9월 17일에 외기온 프라스틱하우스와 외기온보다 $1.5^{\circ}C$, $3.0^{\circ}C$, $5.0^{\circ}C$ 높게 조절되는 프라스틱 하우스에 각각 80주씩 파종하였다. 가을실험에서는 출아기와 괴경형성기만을 관측하였다. 괴경형성기는 장일효과로 인해 봄 실험에서 가을 실험에 비해 14일 가량 늦어졌으며, $5.0^{\circ}C$ 온실에서는 고온, 저일사와 장일효과로 인해 괴경이 형성되지 않았다. 온도 상승에 따라 괴경 형성 초기의 괴경 숫자가 감소하여, 괴경으로 전류되는 동화산물과 수확기 괴경의 평균 생서중이 감소하였다. 잉여동화산물은 주로 줄기로 집적되어 왕성한 줄기신장을 보였다. 본 실험 결과에 따르면 이미 수원의 현재 기후는 감자재배의 적온 범위를 벗어나기 시작하였으며, 미래기후에서 고온피해는 더 심각하게 나타날 것이다. 하지만, 감자의 괴경 형성 및 비대에 대한 이해는 아직까지도 부족한 상태이므로 미래 기후 변화 영향을 평가하기 위해서는 고온 하에서 감자의 생리적 반응에 대한 구체적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 시험은 우리나라 논에서 적응성이 우수한 forage pea 품종을 선발코자 2004년부터 2006까지 전라남도농업기술원 답리작 포장에서 공시 초종은 자운영 1품종(중국 자생품종)과 forage pea 2품종(cv, 'Austrian Pea', 'Livioletta')이었고 파종량은 120kg/ha으로 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 개화기는 Livioletta 품종이 5월 16일로 빠르고 Austrian Pea품종이 5월 18일로 2일정도 늦었고 월동율은 Austrian Pea 품종이 Livioletta 품종보다 떨어졌다. Austrian pea 품종의 건물률은 20.9% 보다 높았고 ha당 생초수장은 Austrian Pea 품종이 26,870kg으로 많았고 Livioletta 품종이 약 16,235kg/ha로 적었다. 그리고 건물수량에 있어서는 Austrian Pea 품종이 5,986kg/ha으로 Livioletta 품종의 3,652kg/ha보다 훨씬 많은 수량을 얻었고 조단백질 수량에 있어서도 Austrian Pea 품종이 861 kg/ha로 많이 생산되었다. Austrian Pea 품종의 조단백질 함량은 14.4%으로 Livioletta 품종의 15.5%보다 약간 낮았고 건물소화율은 Austrian Pea 품종의 74.3%이 Livioletta 품종의 61.3% 보다 높았다. 그리고 TDN 함량도 Austrian pea 품종의 70.4%이 Livioletta 품종의 62.6% 보다 높은 결과를 얻었다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 논에서 적응성, 조단백질 함량과 건물 생산성 등을 고려한 결과 forage pea 초종이 조사료공급원 작물로 전망이 있고 품종도 Austrian Pea 품종이 우리나라 논에서 적응성이 우수한 품종으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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