드론을 이용하여 고도 100 m에서 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 천해 해저지형 측량을 시도하였다. 쇄파대 내의 수심측량은 해안침식의 원인분석 등 관련 연구를 위해 가장 중요한 입력자료 중의 하나이다. 특히 이동한계수심 이내의 천해 수심자료는 연안 침퇴적 수치모델링을 위한 가장 중요한 입력자료 임에도 불구하고 정확한 해저지형측량 자료를 얻을 수 없었다. 그 이유는 선박을 이용한 상세 수심측량이 흘수 등을 고려할 때 수심 2 m 이내에서는 거의 불가능하며, 또한 쇄파와 연안류로 인해 선박 또는 사람이 직접 충분한 해상도로 측량하기에 매우 어렵기 때문이다. 따라서 소형 드론과 고해상도 카메라 이미지를 이용한 광학원격탐사는 매우 효과적인 천해수심측량 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지의 적색, 녹색, 청색 그리고 회색 밴드 이미지를 다변수 선형회귀분석법으로 분석하여 천해 수심을 추정하고 실측한 수심자료와 비교하여 천해수심측량의 가능성과 정확도를 검토하였다. 드론에서 촬영한 이미지를 해저 지질, 바닷물의 색상, 부유사의 농도 등의 영향을 고려하지 않고 수심추정 알고리즘을 이용하여 분석한 결과 수심 5 m 이내에서 상관계수 0.99 이상, 절대오차 0.2 m 이하로 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다.
잔나비걸상버섯과 영지(靈芝)버섯간(間)에 원형질체융합(原形質體融合)을 실시하여 융합(融合)된 균주(菌株)를 선발하있으며, 융합(融合)된 균주(菌株)를 배양(培養)하여 자실체(子實體)의 형성(形成)하였는 바 그 결과(結果)를 요약하면 다음과 같다. 1. 잔나비걸상버섯 영지(靈芝)버섯간(間)의 종간원형질체융합률(種間原形質體融合率)은 $0.77{\sim}l.38%$였다. 2. 융합(融合)된 균총(菌叢)은 MMM배지상(培地上)에서 균총(菌叢)의 형태적(形態的) 차이를 보이거나 균총(菌叢)의 중앙부위(中央部位)에 잃은 황양색(黃楊色)을 띄고 있었다. 3. 융합주(融合株)는 두 모균주(母菌株)의 장점을 지녔고 대체로 모균주(母菌株)보다 빠른 성장(成長)을 보였으며, 균주(菌株)에 따라서는 GCM 배지상(培地上)에서 segregation이 일어난다. 4. 융합주(融合株)의 균사체(菌絲體)에는 clamp connection이 없으나 segregation이 일어난 균사(菌絲)에서는 있는 것과 없는 균사(菌綿)가 혼재(混在)해 있있다. 5. 균사체(菌絲體)를 마쇄하여 전기영동(電氣泳動)에 의한 esterase isozyme pattern을 확인해 본 결과 모균주(母菌株)와는 전혀 다른 band를 나타내 었다. 6. 선발(選拔)한 30균주중(菌株中) 4균주(菌株)에서 자실체(子實體)가 형성(形成)되었으며 그 형태(形態)는 모균주(母菌株)의 자실체(子實體)와 차이를 보였다.
Crystal violet와 malachite green색소 분해에 관여하는 유전자들을 규명하기 위하여 색소분해능을 가진 Citrobacter sp.의 염색체 DNA속에의 transposon 도입에 의해 생성된 무작위 변이주들이 분리되었다. 이들 변이 주들로부터 두가지 색소분해능을 소실한 14개의 변이주들이 선별되었고, 이들로부터 염색체 DNA를 분리하여 EcoRl으로 절단한 후 Tn5 단편을 probe로하여 Southern hybridization을 행한 결과, 염색체 DNA상의 각각 다른 부위에 Transposon이 Single 삽입된 5개의 변이주 (Cmg2, Cmg6, Cmg8, Cmgll, Cmg12)가 최종적으로 분리되었다. 이들 변이주들의 Transposon 삽입부위 주위의 염기서열과 이로부터 유추되는 아미노산서열을 database상에 등록되어 있는 유전자의 염기서열과 단백질의 아미노산 서열에 대한 상동성을 비교한 결과, Cmg2는 대장균 maltose trnasporter (Mal C)이고, Cmg6은 LysR-type 전사조절 단백질이며, Cmg12는 산화환원효소를 코드하는 유전자인 것으로 알려졌고, 나머지 Cmg8과 Cmg11은 아직까지 기능이 알려져 있지 않은 단백질을 코드하는 유전자인 것으로임이 판명되었다.
본 연구는 한우고기를 수입육 및 젖소고기 등의 쇠고기를 판별할 수 있는 DNA marker를 개발 하기 위하여 수행하였다. 첫 번째 실험으로 RAPD 기법을 이용한 종 특이 marker 개발 및 이 marker의 SCAR marker로의 개발을 목표로 수행되었다. Random primer 300개에 대하여 PCR 수행하여 품종 특이적인 양상을 나타내는 14개 primer를 선별하였고 그 중 MG-3, MG-6, MG-12의 primer는 각각 0.9 kb, 1.0 kb, 2.0kb의 위치에서 홀스테인, 한우,헤어포드 특이적인 RAPD 단편을 나타내었다. 이들 단편들 중 한우 특이적인 단편을 클로닝한 후 random primer가 포함된 부분의 염기서열을 결정하였다. 10bp의 RAPD random primer에 10 bp의 염기를 추가하여 SCAR primer를 제작하였다. SCAR marker의 PCR수행 결과, RAPD marker와 같은 1.0 kb의 크기에서 한우에서만 특이적으로 하나의 밴드로 증폭이 되었다. 이러한 결과는 젖소 DNA와의 비교실험에서와 같이 Holstein에서는 나타나지 않으면서 한우에서만 단일밴드가 증폭되어 한우와 젖소의 판별에 이용이 가능할 것으로 판단된다. 두 번째 실험으로 포유동물의 모색과 연관된 MC1R 유전자 변이와 소 품종간의 유전자형 빈도를 파악하고 한우와 흑모를 가진 홀스테이나 앵거스와의 판별 가능한 DNA marker로서의 이용성을 알아보기를 위하여 수행하였다. MC1R 유전자의 변이부분을 증폭시킬 수 있는 한쌍의 primer를 제작하여 350 bp 크기의 PCR 산물를 얻어 제한효소 BsrF I 과 MspA1 I 으로 각각 절단한 후 2.5%의 Metaphore agarose gel에 전기영동하여 유전자형을 결정하였다. 소 품종별 유전자형 빈도를 분석한 결과 한우에서는 $E^+e$와 ee 유전자형이 각각 0.10과 0.90로 나타난 반면 젖소(홀스테인)에서는 유전자형 $E^DE^D,\;E^DE^+$ 및 $E^De$가 각각 0.86, 0.00 및 0.14, 앵거스에서는 각각 0.57, 0.26 및 0.17의 빈도를 보여 젖소와 앵거스 두 품종 모든 개체가 대립유전자 $E^D$를 가지고 있어 한우와는 분명한 차이를 보였다. 그러나 수입육의 경우 분석시료 43%만이 $E^D$를 가지고 있었다. 따라서 MC1R 유전자의 유전자형을 PCR-RFLP 방법을 이용한다면 현재 젖소고기가 한우고기로 둔갑 판매되는 부정유통을 방지할 수 있는 하나의 DNA 지표인자로서 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 한우 특이 SCAR marker와 MC1R 유전자를 이용한다면 국내에서 사육하고 있는 젖소고기가 한우고기로 둔갑 판매되는 부정유통사례를 근접할 수 있는 방법이 될 것으로 판단되나 다양한 품종이 교잡된 수입쇠고기와의 판별기술 개발을 위해서는 보다 많은 연구가 필요할 것으로 사료된다.
전국 각지에서 채집한 토양과 두엄에서 분리한 25종의 내열성 균주 중 내열성 단백질 가수분해효소 활성을 갖는 균주 DF 218을 선별하였다. 본 균주는 Gram 양성 간균의 특징을 나타냈으며 Bergey's manual of systematic bacteriology와 Biochemical tests for identification of medical bacteria에 준하여 생화학적 특성을 검토한 결과 catalase 양성, 포자형성, motility 양성, glucose 발효, hemolysis ${\beta}$균임을 나타내어 Bacillus sp.으로 추정되었다. 165 rDNA sequence 분석 결과 DF 218 균주는 Bacillus flexus과 sequence가 95% 일치하는 유사성을 보였으나 gene bank data base 상에서 165 rDNA sequence가 일치하는 균주는 검색되지 않았다. 이 같은 실험 결과에 따라 strain DF 218은 기존에 발표되지 않은 새로운 균주로 판단되어 Bacillus sp. DF 218로 명명하였다. Bacillus sp. DF 218은 1% trypton, 1% NaCl, 1% glucose의 배지조성과 배양은도 $60^{\circ}C$에서 32시간동안 배양하였을 때 최대의 단백질 분해효소를 생산하였다. Bacillus sp. DF 218로부터 단백질 분해효소를 acetone으로 침전시키고 DEAE-sepharose column chromatography를 통하여 효소를 정제하고 정제된 단백질을 SDS-PAGE를 통해 분석한 결과 61kDa 크기의 단일 band를 확인할 수 있었다. 이 효소의 최적 반응온도는 $60^{\circ}C$이었으며 최적 pH는 7.5로 측정되었다.
한국항공우주연구원은 지속적으로 증가하는 공공분야의 위성영상 수요에 대응하기 위해 정부 위성정보활용협의체를 운영하고 있으며, 사용자 편의성 증진 및 위성영상 활용 활성화를 위해 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하는 등 다양한 지원사업을 수행하고 있다. 특히 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이고 사용자가 손쉽게 분류 영상을 현업에 활용할 수 있도록 모자이크 영상을 분류 및 갱신하는 방안을 모색하고 자 하였다. 그러나 한반도 모자이크 영상은 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등을 적용하기 때문에 분광정보, 즉 색상왜곡이 발생하고 R, G, B 밴드만 보유하고 있다는 한계점이 있기 때문에 모자이크 영상으로 만들어낸 분류 결과가 현업에서 활용될 수 있는 수준인지 확인 및 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모자이크 영상으로 분류를 수행했을 때 그 결과물의 신뢰도를 KOMPSAT-3 영상과 비교하여 확인해보고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT-3 영상의 분류 정확도는 약 81~86%(전체 정확도 약 85%)로 나타난 반면, 모자이크 영상분류 결과의 정확도는 약 69~72%(전체 정확도 약 72%)로 다소 낮게 나타났다. 이러한 현상은 모자이크 영상을 생성하는 과정에서 영상 융합과 모자이크 과정을 거치며 본래의 분광정보가 왜곡되었을 뿐만 아니라, 컬러밴드인 R, G, B 세 가지의 밴드만 제공함에 따라 NDVI나 NDWI 정보를 실제 모자이크 영상이 아닌 KOMPSAT-3 영상에서 추출하였기 때문으로 해석된다. 비록 현재로서는 모자이크 영상으로 토지피복분류를 수행하여 사용자에게 배포하기에는 무리가 있을 것으로 판단되나, 추후 모자이크 영상을 제작할 때 분광정보 왜곡을 최소화할 수 있는 방법을 모색하고 R, G, B 밴드뿐만 아니라 NIR 밴드도 함께 제공하거나 모자이크 영상에 적합한 영상분류 기술을 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또한 지형특성별 분류결과 비교분석과 관심객체별 기계학습 등을 통한 영상분류 방법을 개발하는 등 관련 연구를 지속한다면, 추후 분광정보가 제한된 영상들도 활용도가 높아질 수 있을 것으로 기대된다.
단백질 및 기능성 식품인 Lentinus tuber-regium의 분말을 이용하여 버섯분말의 입도, 이화학적 특성과 제빵시 반죽의 이화학적 특성에 미치는 영향 및 제빵 적성 등에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 버섯분말 입자크기는 $38\;{\mu}m$에서 $450\;{\mu}m$까지 비교적 큰 입자로 골고루 분포되어 있었으며, 특히 밀가루 입자 크기의 범위에 해당되는 $150\;{\mu}m$이하는 약 64% 정도를 나타냈다. 버섯분말의 일반성분 분석결과 수분 11.32%, 조단백질 11.22%, 회분 2.10%, 조지방 1.60%의 함량을 보였다. 버섯분말 2-10% 첨가에 따른 복합분 반죽의 mixogram 특성 측정 결과 수분 흡수율은 버섯분말 첨가에 따라 67.0-79%로 증가하였으며, peak time, peak height, band width, seven minute height는 대조구과 비슷한 경향을 나타냈다. Sedimentation value와 PK value는 버섯의 첨가량이 증가할수록 그 값은 감소하는 경향을 나타냈다. 호화특성 중 호화개시온도는 10% 첨가구외는 대조구와 버섯분말 첨가시 큰 차이가 없었으며, 최고점도는 버섯분말 첨가량이 증가할수록 약간 증가하는 경향을 보였다. 버섯분말 첨가에 의한 제빵특성 중 부피변화는 버섯분말 2, 4% 첨가구가 703.50cc로 가장 큰 값을 나타냈으며, 6% 이상의 첨가구에서는 대조구보다 크게 감소하는 경향을 보였다. 무게 변화는 버섯분말 첨가에 의해 증가하는 경향을 보였다. 비체적은 버섯분말 2, 4% 첨가구가 각각 3.98, 3.95cc/g으로 대조구 3.94cc/g보다 높은 값을 보였으나, 버섯분말 6% 이상의 첨가구에서는 첨가량이 증가할수록 비체적이 감소하는 경향을 나타내었다. 버섯분말을 0-10% 수준으로 첨가하여 제조한 빵의 표피와 내부의 색도 변화는 crust 색의 경우 버섯분말 첨가량이 증가할수록 L값, b값이 증가하는 경향을 보였으며 a값은 버섯분말 첨가량이 증가할수록 값이 감소하는 경향을 보였다. Crumb 색중 L값의 변화는 crust에서와는 대조적인 결과로 버섯분말 첨가량이 증가할수록 감소하는 경향을 보였다. 버섯가루를 첨가시켜 제조한 빵의 조직감 측정 결과 springiness와 adhesiveness는 대조구와 버섯분말 첨가구 사이에 유의적 차이가 없었으며 chewiness와 gumminess는 버섯분말 첨가량이 증가할수록 그 값이 증가하는 경향을 보였다. Hardness의 경우 버섯분말 첨가량이 증가할수록 hardness도 증가하는 경향을 보였으며, 버섯분말 2% 첨가구는 대조구와 유의적 차이를 보이지 않았다. 버섯분말 첨가 빵의 $4^{\circ}C$ 및 $25^{\circ}C$ 저장 결과 버섯분말 첨가량은 노화의 진행속도를 빠르게 한다는 것을 알 수 있었으며, 버섯분말 첨가 빵의 관능검사 결과 버섯분말 첨가량이 증가할수록 모든 측정치의 값이 감소하는 결과를 나타냈다. 버섯분말을 제빵에 이용시 4%까지 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)이 2010년 6월에 발사된 이후, 영상 자료의 보정과 검증을 위한 여러 차례의 현장 관측이 한반도 주변에서 수행되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center, KOSC)에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 분광 광도계 FieldSpec3나 TriOS사의 분광 광도계 RAMSES와 같은 현장관측장비의 특성 변화를 확인하기 위하여 미국국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 표준화 절차를 거친 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하였다. 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광 광도계의 상대적 복사 검교정 방법에 대해서 소개하고 있다. 광학 실험실은 98% 이상의 광원 균질성을 지니는 20인치 적분구(USS-2000S, LabSphere)와 360 nm 부터 1100 nm 까지 1.6 nm 파장 간격으로 측정이 가능한 표준 분광 광도계(MCPD9800, Photal), 그리고 ${\pm}0.1mm$의 편평도를 가지는 광학테이블($3600{\times}1500{\times}800mm^3$)을 기본으로 구성되어 있다. 실험실 내부는 정확한 검교정 실험을 위하여 일정한 온습도를 유지하고 있으며, 동일한 광원에 동일한 위치에서 표준과 현장관측용 분광 광도계를 동시에 측정하는 방법을 기본으로 한다. 해양위성센터가 보유하고 있는 ASD 를 측정한 결과, 현장관측용 분광광도계의 결과가 푸른 가시광 영역에서 미세한 차이가 측정 시 마다 나타나는 것을 확인하였고, 더불어 1년간의 상대 검교정 실험에 따르면 평균적으로 4.41% 정도의 파장별 광특성이 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 측정 정확도를 유지하고, GOCI 자료의 신뢰도를 확보하기 위하여 지속적인 검교정 실험을 수행해야 하는 이유를 보여주고 있다.
본 연구에서는 밝고 화사한 적색 및 황색의 착색 특성을 가지며, 우수한 발광특을 가진 새로운 무기 형광 안료를 개발하기 위하여, A3V5O14 (A = K and Rb) 및 Cs2V4O11를 water assisted solid state reaction(WASSR) 방법과 고상법을 혼합하여 합성을 하였다. 합성한 A3V5O14 (A = K and Rb ) 및 Cs2V4O11 샘플은 AVO3 및 AV3O8 (A = K, Rb and Cs)가 불순물로 다소 확인되었으나, trigonal 구조의 A3V5O14 (A = K and Rb)와 orthorhombic 구조의 Cs2V4O11가 주상으로 확인되었다. A3V5O14 (A = K and Rb)와 Cs2V4O11는 자외선 영역에서 강한 광흡수를 나타내었으며, 각각 적색광 및 녹색광 발광을 나타내었다. 또한, 합성된 A3V5O14 (A = K and Rb)는 a* 값 (+ : 적색도, -: 녹색도)은 각각 + 35.5와 + 45.9를, Cs2V4O11는 b* 값(+: 황색도, -: 청색도)는 + 50.3을 나타내었으며, 45 이상의 L* 값(명도)을 가지고 있어, 밝고 화사한 느낌을 구현하기위한 황색안료로 응용이 가능할 것으로 기대된다.
우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.
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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.