본 연구는 수박의 EST-SSR 마커를 이용하여, 네 개의 주요 박과(Cucurbitaceae) 작물인 수박, 호박, 오이, 멜론의 유연 관계를 분석하고 마커의 타 박과 작물에 활용 가능성을 알아보기 위해 수행되었다. Cucurbit Genomics Initiative(ICuGI) database로부터 선발된 120 EST-SSR 프라이머 중 51(49.17%)가 PCR이 성공하였고, 49(40.8%)가 8개 박과 유전자원에서 다형성을 보였다. 총 24개 박과 유전자원을 24개 EST-SSR 프라이머로 분석한 결과 총 382개 대립유전자 특이적 PCR 밴드를 얻었으며, 이를 토대로 짝유사행렬과 계통도를 작성하였다. 짝유사행렬의 범위는 0.01-0.85였으며, 작성된 계통도에서 24개 유전자원이 두 개의 주요그룹(Clade I, II)으로 분류되었다. Clade I은 다시 수박으로 구성된 하위집단 I-1[I-1a, I-1b-2: 각 1개와 2수박 야생종(Citrullus lanatus var. citroides Mats. & Nakai)으로 구성, I-1b-1: 6개수박 재배종(Citrullus lanatus var. vulgaris Schrad.)로 구성]과 멜론과 오이로 구성된 하위집단I-2[I-2a-1: 4개 멜론 재배종(Cucumis melo var. cantalupensis Naudin.), I-2a-2: 2개 참외 재배종(Cucumis melo var. conomon Makino.), I-2b: 5개 오이 재배종(Cucumis sativus L.)]로 분류되었다. 호박으로 구성된 Clade II는 다시 Cucurbita moschata(Duch. ex Lam.) Duch. & Poir와 Cucurbita maxima Duch.로 구성된 하위집단 II-1과 Cucurbita pepo L.과 Cucurbita ficifolia Bouche로 구성된 하위집단 II-2로 나누어졌다. 이러한 결과는 기존의 종명법에 따른 분류와 일치하며, 따라서 수박 EST-SSR 마커를 이용한 타 박과 작물의 비교 유전체 등 연구분야에 적용 가능성을 확인하였다.
충남 아산 곡교천 유역에 있어서 최종빙기 최성기~만빙기의 기후 및 식생환경을 밝히기 위하여 아산 장재리 지역의 곡저평야 충적층을 대상으로 화분분석을 실시하였다. 시료채취지점은 현재 낙엽활엽수림대(냉온대 남부)에 포함된다. 그 결과는 다음과 같다. (1) 조사지역의 약 19,300-14,100yrB.P.의 식생환경은 크게 YJ-I 기(期)와 YJ-II 기(期)로 구분되며, YJ-Ia 기(期)는 다시 YJ-Ia 기(期)와 YJ-Ib 기(期)로 세분된다. YJ-Ia 기(期)(19,300-17,500yrB.P.)는 최종빙기 최성기에 대비되며 당시의 식생은 삼림에 비해 초지의 분포역이 상대적으로 약간 넓으며 이 시기의 삼림식생은 침활혼합림이다. YJ-Ib 기(期)(15,400-14,750yrB.P.)는 만빙기(또는 최종빙기 최성기)에 대비되며 YJ-Ia 기(期) 보다 삼림에 비해 초지의 분포역이 더욱 넓어졌으며 이 시기의 삼림식생은 침활혼합림이지만 우점 수종에 있어 차이가 있다. YJ-II 기(期)(약 14,650-14,100yrB.P.)는 만빙기에 대비되며 당시의 식생은 YJ-Ib기(期)에 비해 삼림보다 초지의 분포역이 더욱 넓어졌으며 이 시기의 삼림식생은 침엽수림이다. (2) YJ-I 기(期)와 YJ-II 기(期)는 모두 만빙기 후기(약 12,000-10,000yrB.P.)~홀로세 초기(10,000-8,500yrB.P.)에 비해 상대적으로 한랭 건조했다, 그리고 YJ-II 기(期)가 YJ-I 기(期) 보다 상대적으로 한랭했으며, YJ-Ib 기(期)가 YJ-Ia 기(期)에 비해 약간 더 습윤했다.
우리나라의 해외 곡류 수입량과 수입국가의 다변화를 고려 해 볼 때, 호밀, 밀, 귀리 등 맥류에서 주로 발생하는 것으로 알려져 있는 맥각알칼로이드의 노출가능성도 배제할 수 없다. 따라서 본 연구는 곡류 및 곡류가공품 중 맥각알칼로이드에 대한 선제적 안전관리를 위해 호밀 및 가공품 (크래커, 맥주) 으로 부터 에르고메트린을 포함한 12종 맥각알칼로이드의 공인 시험법을 개발하고자 하였다. 아세토니트릴이 함유된 2 mM 탄산암모늄용액 추출과 Mycocep catridge를 이용한 정제 농축이 전처리 방법으로 적합함이 확인되었고, 기기분석을 통해 표준물질 첨가 검량선의 직선성이 12개 알칼로이드 모두 $R^2$ >0.99 이상이었으며, 정량한계는 $0.01{\sim}0.05{\mu}g/kg$수준이었다. 시험법 검증을 통해 대상 품목간의 차이는 있으나, 12개 맥각 알칼로이드 모두 회수율은 72~113% 수준이었으며, 반복성은 2~10% 수준으로 적합성이 확인되었다.
본 연구는 건조 스트레스에 따른 Prunus maximowiczii(산개벚나무) 및 Prunus serrulate Lindl. var. pubescens(Makino)Nakai(잔털벚나무)의 광합성 특성 및 광계II 활성에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였으며, 건조 스트레스(drought stress, DS)는 30일간의 단수처리를 통해 유도하였다. 건조 스트레스가 진행됨에 따라 토양 수분함량은 감소하였으며, DS 10~12일 사이에 두 수종모두 10% 이하로 건조한 상태가 되고, DS 15일 이후부터는 5% 이하로 나타나 위조가 시작되는 조건에 해당되었다. DS 10일부터 최대광합성 속도, 광보상점의 감소가 두드러졌고, 암호흡 및 순양자수율은 DS 15일에 크게 감소하다가 DS 20일 이후부터 증가하는 경향을 보였다. 또한 산개벚나무의 기공증산속도는 DS 15일에 크게 감소한 뒤 DS 20일 이후부터 증가하였으며, 수분이용효율은 DS 15일에 증가한 뒤 DS 20일 이후부터 감소하였다. 잔털벚나무의 경우 기공증산속도는 DS 20일에 크게 감소한 뒤 이후부터 증가하였으며, 수분이용효율은 DS 20일에 증가한 뒤 이후부터 감소하는 경향을 보였다. 이는 수분 손실을 막기 위해 기공을 닫게 되어 수분이용효율이 일시적으로 증가한 것을 의미한다. 엽록소 형광분석을 통해 산개벚나무는 DS 15일, 잔털벚나무는 DS 20일 이후에 기능지수(PIABS) 및 에너지전달 효율의 감소가 두드려졌으며, 광계II의 활성이 감소되었다. 특히, Ts-Ta, PIABS, DIO/RC, ETO/RC는 토양수분함량의 감소와 광합성 특성과도 유사하게 나타나, 수목의 건조 스트레스를 평가하는데 있어서 유용한 변수로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
사시나무속 수종은 생장이 빠르고 우수한 탄소흡수 능력을 보여주며, 환경정화 효과가 큰 수종으로 이상기후 및 환경오염 문제에 대응하는 기후적응성 품종개발 및 육종집단 조성에 적합하다. 따라서 유전연관지도 작성 및 양적형질 유전자좌 탐색을 통하여 포플러 육종을 신속하게 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 차세대 염기서열 분석기술 방법인 genotyping-by-sequencing 기법을 이용해 인공교배 차대에 대한 고밀도 유전연관 지도를 작성하였다. 또한 사시나무의 수고와 근원경 생장 그리고 해충피해에 대한 회복력 형질을 조사하여 유전연관지도에 위치한 양적형질 유전자좌를 탐색하였다. 서울대학교 학술림에 조성된 사시나무 4년생 육종집단(오대19 × 봉현4 인공교배 차대집단)에서 수고 및 근원경 생장을 조사하였으며, 식엽성 해충인 꼬마버들재주나방 유충의 피해를 받은 후 이에 대해 회복 능력을 조사하였다. 잎 시료의 DNA 추출 후 5개 microsatellite 마커를 이용하여 유전자형을 확인하였으며 친자로 확인된 개체만을 연구재료로 사용하였다. 친자 확인이 완료된 시료의 DNA는 제한효소를 이용해 절단하였으며, 이렇게 얻은 DNA 조각들은 GBS 라이브러리로 제작하여 염기서열을 분석하였다. 분석된 결과는 Populus trichocarpa를 참조유전체로 하여 정렬하였다. 정렬된 SNP 마커는 총 58,040개였으며, 그 가운데 17,755개의 SNP 마커를 유전연관지도 작성에 사용하였다. 유전연관지도는 19개의 연관군으로 나누어졌으며, 전체 길이는 2,129.54 cM으로 나타났다. 조사된 세 가지 형질에 대한 양적형질 유전자좌 분석을 실시한 결과, 수고와 근원경 생장과 연관된 양적형질 유전자좌는 찾을 수 없었으나 전장유전체연관연구(GWAS)를 통하여 4번 연관군(염색체)에 해충피해 회복력과 관련이 있을 것으로 추정되는 유전자를 확인하였다.
꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)는 500종 이상의 기주를 가지고 토마토반점위조바이러스(Tomato spotted wilt virus; TSWV)를 매개하는 해충이다. 전 세계적으로 방제를 위해 노력하고 있지만 살충제를 이용한 방제는 저항성 그리고 환경 및 경제적 부담으로 인한 한계를 보였기 때문에 고정 정확도를 설정한 표본조사법(Fixed-precision level sampling plan)을 개발하였다. 고추(Capsicum annuum)의 꽃노랑총채벌레 성충 방제를 위한 표본 조사법은 공간분포분석, 표본추출 정지선 그리고 의사결정법으로 구성되었다. 표본추출은 식물체를 상단(지상에서 180 cm 이상), 중단(지상에서 120~160 cm 이상), 하단(지상에서 70~110 cm 이상)으로 나누어 각 높이별로 꽃 3개에서 나오는 꽃노랑총채벌레의 성충의 마리 수를 조사하였다. 표본 추출을 통해 꽃노랑총채벌레 성충의 밀도는 다른 식물체 위치(중단, 하단)보다 상단에서 높은 것으로 나왔다. 공간분포분석에서는 Taylor's power law (TPL)를 통해 도출한 각 위치별 계수를 공분산분석(ANCOVA)하여 차이를 비교하였다. ANCOVA 결과에서 도출된 절편과 기울기의 P 값이 각각 0.94, 0.87인 것을 통해 식물체 내 위치별로 차이가 없음을 확인한 후, 자료를 통합(pooling)하여 계산된 TPL 계수를 이용하여 표본추출 정지선을 구하였다. 꽃노랑총채벌레의 방제의사결정을 위한 방제밀도 수준(m0)은 문헌을 참조하여 3과 18로 설정하였으며 설정값(m0)을 이용해 최대표본수(Nmax)도 조사하였다. 조사 결과, m0=3, 18일 때 Nmax값은 각각 약 97개, 1149개로 계산되었다. 개발된 모델의 적합성 검정을 위해 분석에 사용하지 않은 독립자료를 이용해 Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) 프로그램으로 개발된 표본추출법의 적합성 평가를 실시하였고 적합한 정확도를 보이는 것으로 조사되었다.
본 연구에서는 내건성 식물 선발을 위한 최적 인자를 구명하고, 이들 내건성 식물들의 생장특성을 조사하였다. 건조저항인자에 대한 나머지 건조저항일(RD), 엽면적(LD), 단위증산량(UTR), 상대함수량(RWC), 상대수분손실량(RWL), 엽면적(LA), 기공수(SN) 및 기공면적(SA) 등 6개 인자들을 비교한 결과 상대수분손실량과 단위증산량이 건조저항일에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. PCA분석 결과 SA, LA, RD는 한그룹으로 RWC와 SN은 다른 한 그룹으로 구분되었고, UTR은 SA, LA와, RWL은 RWC와 SN과 음의 상관을 보였다. 상기 결과를 종합하여 느릅나무, 도깨비바늘, 뚝갈, 매듭풀, 새, 더위지기, 맑은대쑥, 독말풀, 긴담배풀, 소리쟁이, 비수리, 장구채, 개기장, 도깨비가지를 내건성 식물 종으로 선발하였고, 이들에 대한 생장시험을 수행하였다. 절토사면지에서 내건성 식물의 줄기생장은 식물 종간에 약간의 차이를 보였는데, 줄기생장과 잎의 수는 느릅나무를 제외하고 폿트에서는 차이를 보이지 않았다. 그러나 절토사면지에서 내건성 식물 뿌리 생장과 T/R율은 폿트생장과 큰 차이를 보였고, 특히 T/R율은 폿트묘보다 월등히 낮았다. 이 결과로 보아 선발된 내건성 식물은 절토사면지와 같이 척박한 토양에서도 잘 적응할 것으로 나타나 내건성 식물의 육종 등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
두류는 식량으로서 중요한 자원 중의 하나로 유용한 형질을 이용하여 장기적인 먹거리의 소재로 개발 및 활용하고 있다. 그런데 형질은 작물의 다양성과 관련하여 유전적 혹은 환경적 요인에 따라 형질 변이가 발생하기 때문에 유용한 형질의 장기적인 활용을 위해서는 유전적으로 장기적인 유지가 가능한 유전력이 높은 형질을 선발하는 것이 중요하다. 그러나 유전력의 추정은 복잡한 세대증식의 설계와 재배시간, 농업노동력 공급 등에 필요한 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 이를 해결할 수 있는 대안이 요구된다. 본 연구에서는 두류 6종에 대한 형태적 형질과 엽록체의 총455개 유전자의 계통 분류학적 차이를 통계적으로 상호 비교하여 형질에 대한 유전력을 추정하였다. 그 결과로 개화일수, 협당 립수, 조지방이 유의수준 0.05 이하(P-value≤0.05)에서 상관관계가 있는 유전자가 각각 62.86%, 69.45%, 57.14%로 높은 상관성을 보였고, 생육일수는 유의수준 0.1 이하에서 62.42%로 상관성을 보임으로써 환경적 영향보다 유전적 영향에 의한 변이가 더 크게 작용할 것으로 예상된다. 반면 성숙일수, 100립중, 조단백질, 조섬유, 식이섬유 함량에 대한 변이는 유의수준 0.05이하에서 상관성이 있는 유전자가 평균 11.82%로 환경적 변화영향이 더 클 것으로 추정되었다. 이 가운데 성숙일수와 100립중은 기존의 연구와는 다른 결과를 보였는데 이는 재배환경, 인간활동(농약, 비료 사용 등)과 같은 환경적 영향 뿐만아니라 유전력과 유전적 진전과의 관계에 따른 상위적, 상가적 유전자의 복잡한 영향으로 인하여 다른 연구결과가 나타났을 것으로 판단된다. 비록 엽록체 유전자 정보를 이용한 유전력 추정이 다소 미흡하지만 향 후에 단일염기다형성의 활용, 낮은 계통발생 신호의 보완을 위한 미토콘드리아 유전체 정보, 핵DNA 유전자 정보 등을 활용하고, 실제 조사결과와의 비교검정을 통한 보완이 이루어진다면 유전력 추정을 통한 신품종 개발 및 우수자원 선발과 육종기술 등과 같이 농업유전자원의 보존, 관리, 재배, 증식 등 광범위한 농업분야의 발전에 크게 기여할 수 있을 것이다.
1998~2004년 봄철에 한라산 1100 고지에서 $PM_{2.5}$ 미세입자를 채취하여 수용성 성분을 분석하였다. 연구기간의 연도별 $PM_{2.5}$ 질량농도는 $13.4{\pm}9.6{\sim}21.7{\pm}20.0{\mu}g/m^3$의 범위를 보였고, 이온 성분들의 농도는 nss-$SO{_4}^{2-}$ > $NH{_4}{^+}$ > $NO{_3}{^-}$ > $Ca^{2+}$ > $K^+$ > $Na^+$ > $Cl^-$ > $Mg^{2+}$ 순으로, nss-$SO{_4}^{2-}$ ($3.41{\pm}2.42{\mu}g/m^3$)이 가장 높았다. 이차 오염물질인 $NH{_4}{^+}$, $SO{_4}^{2-}$, $NO{_3}{^-}$의 농도는 각각 0.60~1.50, 2.86~4.42, $0.24{\sim}1.57{\mu}g/m^3$로 전체 이온 성분의 88%를 차지하였으나 해양 기원의 성분들은 5 % 미만의 조성을 보였다. nss-$SO{_4}^{2-}$은 $NH{_4}{^+}$, $K^+$과 높은 상관성을 보였으나 $NO{_3}{^-}$과의 상관성은 상대적으로 낮았고, $NH{_4}{^+}$과 nss-$SO{_4}^{2-}$은 미세입자에서 $(NH_4)_3H(SO_4)_2$와 $(NH_4)_2SO_4$의 형태로 존재하고 있는 것으로 추정된다. 역궤적 분석을 실시한 결과, $NH{_4}{^+}$과 nss-$SO{_4}^{2-}$이 동시에 고농도일 때 기단은 중국에서 발원되어 중국 동부에서 장시간 정체되었다가 제주 지역으로 유입되었다. 또 발생기원이 서로 다른 $NO{_3}{^-}$과 nss-$Ca^{2+}$의 농도가 높을 때 기단은 중국 또는 시베리아에서 발원하여 중국 동부를 거쳐 제주지역으로 이동한 것으로 조사되었다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.