• 한국육종학회지
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• 제51권4호
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• pp.298-317
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• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광분석(NIRS) 예측 모델을 활용하여 측정된 국내외 육성계통 메벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계처리 하여 자원의 지리적 특성과 성분 함량에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해 실시하였다. 정규분포분석 결과 메벼 유전자원의 아밀로스 평균은 23.6%였고, 단백질 평균은 7.9%였으며 전체 자원의 95%를 차지하는 자원들의 함량범위는 아밀로스가 15.7-31.5%, 단백질이 5.3-10.5%였다. 자원의 다양성지수는 아밀로스가 0.83, 단백질은 0.54였다. ANOVA, DMRT에 사용된 자원 수는 한국 자원이 2,386, 중국은 2,136, 일본은 1,219, 필리핀은 1,213자원이었다. 국가별 아밀로스 평균 함량은 한국 자원이 22.1%, 중국 자원은 24.5%, 일본 자원은 21.5%, 필리핀 자원은 25.2%였다. 단백질 평균함량은 한국 자원이 7.6%, 중국 자원은 7.8%, 일본 자원은 7.4%, 필리핀 자원은 8.2%였다. ANOVA 결과 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량은 국가별 차이가 있었고 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. DMRT 결과 국가별 아밀로스 함량은 한국, 중국, 일본, 필리핀의 네 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 아밀로스 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 단백질 함량은 한국, 중국, 일본, 필리핀의 네 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단간 단백질 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 일본 자원은 가장 낮은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈고, 필리핀 자원은 가장 높은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈다. 이러한 지리적 분포에 따른 벼 자원 간 함량차이는 각 지역별 자원 선호도와 계통 특성이 반영된 결과라고 할 수 있다.

• 한국자원식물학회지
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• 제31권5호
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• pp.498-514
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• 2018

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 활용하여 측정된 국내외 육성품종 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계처리 하여 자원의 지리적 특성과 함량에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해 실시하였다. 정규분포분석 결과 육성품종 벼 자원의 단백질 평균은 8.0%였고, 찰벼 아밀로스 평균은 8.8%였고, 메벼 아밀로스 평균은 22.7%였다. 전체자원의 95%를 차지하는 자원들의 함량범위는 단백질의 경우 5.4-10.6%, 찰벼 아밀로스는 5.9-11.5%, 메벼 아밀로스는 16.9-28.5%였다. 자원의 다양성지수는 단백질의 경우 0.59, 찰벼 아밀로스는 0.81, 메벼 아밀로스는 0.64였다. ANOVA, DMRT 처리 자원 수는 중국 자원의 경우 1,542, 일본은 1,409, 한국은 413, 인도는 287자원이었다. 국가별 아밀로스 평균함량은 일본 자원의 경우 18.85%, 한국 자원은 19.99%, 중국 자원은 20.27%, 인도 자원은 25.46%였다. 단백질 평균함량은 한국 자원의 경우 7.23%, 일본 자원은 7.73%, 중국 자원은 8.01%, 인도 자원은 8.17%였다. ANOVA 분석결과 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량은 국가별 차이가 있었고 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. DMRT 분석결과 국가별 아밀로스 함량은 일본, 중국과 한국, 인도의 세 집단으로 나눌 수 있었으며 각 집단 간 아밀로스 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 단백질 함량의 경우 한국, 일본, 인도와 중국의 세 집단으로 나눌수 있었으며, 각 집단 간 단백질 함량차이는 1% 유의수준에서 차이가 인정되었다. 일본 자원은 가장 낮은 아밀로스 평균함량을 나타냈고, 한국 자원은 가장 낮은 단백질 평균함량을 나타냈다. 이에 비해 인도 자원은 가장 높은 아밀로스와 단백질 평균함량을 나타냈다. 이러한 지리적 분포에 따른 육성품종 벼 자원 간 함량 차이는 각 지역별 자원 선호도와 육종 방향이 반영된 결과라고 할 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권4호
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• pp.400-406
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• 2018

본 연구는 HPS (high-pressure sodium lamp, 고압나트륨등, 700W)와 PLS (Plasma Lighting System, 플라즈마등, 1,000W) 램프를 이용하여 겨울재배 오이의 보광재배 효과를 구명하고자, 양지붕형 유리온실 3동에 무보광을 대조구로 하여 오이('후레쉬' 품종)를 2015년 11월 2일에 정식하여 2016년 3월 15일까지 재배하였다. 보광은 2015년 11월 20일부터 2016년 3월 15일까지 약 4개월 동안 명기를 14시간/일(일몰 전 약 30분에 점등 개시)으로 정하여 실시하였고, 낮동안의 일사량이 $100W{\cdot}m^2$ 이하일 경우 자동으로 점등이 되도록 제어하였다. 분광투과특성은 PLS의 경우 광합성유효광(400-700nm)이 전반적으로 고르게 분포하나 HPS는 400-550nm 광량이 매우 적은 반면, 550-650nm 광원이 PLS보다 많이 분포되었다. 330-1,100nm 광은 HPS가 PLS에 비해 6% 많았고 UV와 적색광은 비슷하였다. 광합성유효광(400-700nm)은 HPS에 비해 PLS가 12.6% 많았고, 근적외선(700-1,100nm)은 HPS에 비해 PLS가 12.6% 적었으며, R/FR은 HPS가 높았다. 오이의 초장, 엽수, 마디수, 건물중 등의 생육은 무보광에 비해 두 보광등에서 비슷한 수준으로 높았다. 광합성능력은 두 광원 간에 유의적인 차이가 없었다. 오이의 주당 과실 개수(무게)는 무보광 21.2개(2.9kg)에 비해 PLS가 38.7개(5.5kg), HPS가 40.4개(5.6kg)로 1.8~1.9배 많았다. 보광등의 설치비와 전기에너지 비용을 고려하여 오이 보광재배의 경제성을 분석한 결과, PLS와 HPS 보광등은 각각 37%와 62%의 소득증대효과가 있었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권2호
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• pp.124-143
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• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광법(NIRS) 예측모델을 활용하여 농업유전자원센터에서 보존 중인 국내외 벼유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계 처리하여 자원 분포를 파악하기 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 예측모델의 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.970이었고, 단백질은 0.983이었다. 미지시료 측정 시 정확도를 평가하기 위해 외부검정과정을 거친 결과 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.962였고, 단백질은 0.986이었다. 벼 자원을 재래종, 육성품종, 잡초형, 육성계통으로 나누어 NIRS를 이용하여 성분 분석한 후 함량분포를 확인하였다. 찰벼 평균 아밀로스는 재래종, 육성품종, 잡초형에서 동일하게 8.7%였고, 육성계통은 10.3%였다. 메벼 평균 아밀로스는 재래종 22.3%, 육성품종 22.7%, 잡초형 23.6%, 육성계통 24.2%였다. 전체 벼 자원 중 아밀로스 함량 9%이하 waxy type은 5.0%, low amylose는 5.5%, middle amylose는 20.5%, high amylose는 69.0%를 차지하였다. 단백질 분석 결과 평균함량은 재래종 8.2%, 육성품종 8.0%, 잡초형 7.9%, 육성계통 7.9%였다. 찰벼의 다양성지수 평균은 0.62, 메벼는 0.80이었고, 단백질 다양성지수는 평균 0.51이었다. 임의의 함량구간 내 자원비율은 정규분포의 표준화과정을 통해 확인하였다. 임의 구간에 대한 자원분포비율 산출 결과는, 재래종 아밀로스 6.4-8.7% 구간의 자원비율은 0.45였고, 22.3-26.1% 구간은 0.40, 단백질 7.3-8.2% 구간은 0.26이었다. 육성품종 아밀로스 8.7-9.4% 구간의 자원비율은 0.19였고, 20.1-22.7% 구간은 0.32, 단백질 6.1-8.3% 구간은 0.51이었다. 잡초형 아밀로스 6.6-9.7% 구간은 0.67이었고, 23.6-24.8% 구간은 0.19, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.33이었다. 육성계통 아밀로스 10.0-12.0% 구간의 자원비율은 0.47이었고, 24.2-28.0% 구간은 0.40, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.26이었다. 어떤임의 구간을 지정하여도 자원의 비율을 쉽게 구할 수 있으며, NIRS 분석과 통계분석과정을 통해 얻어진 자원별, 성분함량별 특성 자료는 효율적인 자원관리를 위한 데이터베이스 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.