• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제55권3호
• /
• pp.165-171
• /
• 2013

돼지 유전체 전장의 고밀도 단일염기다형 유전자형을 이용하여 혈연관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. 이상치를 제거한 랜드레이스 순종돈 448두의 40,706개 단일염기다형 유전자형 정보를 이용하였으며, G05, GMF, GOF, $GOF^*$ 및 GN의 5가지 방법을 이용하여 유전체 관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. GOF 방법에 의하여 계산된 혈연계수가 기존의 혈통정보를 이용한 혈연계수와 가장 작은 편차를 나타내고 평균소수대립유전자빈도를 이용하는 GMF 방법에서는 큰 차이가 나타나 대립유전자빈도 기준이 혈연계수의 평균이동을 유발함을 확인하였으며, $GOF^*$를 제외한 모든 방법에서 정규 분포형태의 멘델리안샘플링이 나타나는 것을 확인하였다. 등지방두께 평균과 90 kg 도달일령에 대한 육종가 추정 모형을 설정하고 유전체 관계행렬을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정한 결과 혈통정보를 이용한 육종가와의 상관은 GOF 방법에서 가장 높게 나타났으며, 유전체 관계행렬의 척도(scale)에 베타함수를 이용한 $GOF^*$의 경우 모든 형질에서 유전분산이 크게 추정되어 분모부분을 구성하는 척도는 유전모수 추정치 영향하는 것을 확인하였다. 동일한 표현형 정보량을 이용할 경우 유전체관계행렬을 이용한 육종가 추정의 정확도가 혈통정보를 이용한 육종가보다 높게 나타났으며, 90 kg 도달일령보다는 등지방두께 평균에서 그 차이가 더 크게 나타났다. 집단 내 누적 표현형자료가 부족한 경우, 외래 유전자원이 도입되어 집단 내 혈연관계가 부족할 경우 또는 멘델리안 분포가 전혀 고려되지 않는 어린 동복자손의 육종가를 예측해야 하는 경우에 유전체 정보를 활용하면 유전능력 평가의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제55권2호
• /
• pp.119-128
• /
• 2016

본 연구는 양배추에서 무테두리진딧물의 온도발육실험, 성충수명, 산자실험을 통해 매개변수를 추정하여, 약충의 온도발육모형, 무시성충의 산자모형 작성에 필요한 기본모형들을 제공하기 위해 실시하였다. 6개의 온도(10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1^{\circ}C$, 16L:8D)에서 실험한 결과로 저온인 $10^{\circ}C$에서는 성공적으로 발육하지 못했다. 약충 발육기간은 온도가 증가할수록 $30^{\circ}C$까지는 감소하였고 $35^{\circ}C$에서는 다시 증가하였는데, $15^{\circ}C$에서 18.5일, $30^{\circ}C$에서 5.9일 이었다. 약충전체 직선회귀식에서 발육영점온도(DT)는 $7.9^{\circ}C$로 나타났으며, 유효적산온도(DD)는 126.3일이었다. 전기약충(1+2령), 후기약충(3+4령), 전체약충 발육률에 대한 비선형모형(Lactin 2 model)과 발육기간 분포 모형(Weibull model)을 작성하였다. 성충수명은 $15^{\circ}C$에서 비정상적으로 18.2일을 보였고, $20^{\circ}C$에서 24.4일, $30.0^{\circ}C$에서 16.4일의 범위에 있었으며, 성충 생리적 연령계산을 위한 노화율 모형작성에 이용되었다. 총 산자수는 $20^{\circ}C$에서 91.6마리로 최대값을 보였다. 본 연구를 통하여 무테두리진딧물 무시성충 산란모형 작성에 필요한 온도별 총산자수, 연령별 누적산자율, 연령별 생존율 모형 등 3개의 기본모형을 추정하였다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.43-51
• /
• 2003

본 연구는 가루깍지벌레 방제적기 예측을 위한 모형을 개발하고자 수행하였다. 포장에 서 가루깍지벌레 발생시기 조사 및 온도별 발육기간을 조사하였으며 각 발육단계 전이(우화)모형 을 작성하였다. 성충발생 최성기는 1세대 6월 중하순,2세대 8월 중하순,3세대는 10월 하.순으로 수원지방에서는 연 3회 발생하였다. 가루깍지벌레 각 발육단계의 발육기간은 $25^{\circ}C$ 까지는 온도가 증가할수록 감소하였으나 그 이상 온도에서는 증가하였다. 발육영점온도 추정결과 알 14.5$^{\circ}C$, 1령 약충+2령 약충 8.4$^{\circ}C$, 3령 약충 10.2$^{\circ}C$, 산란전기간 11.8$^{\circ}C$, 그리고 1령 약충부터 산란전까지는 10.1$^{\circ}C$ 이었다. 발육완성을 위한 적산온도(DD)는 알 105 DD, 1령 +2령 315 DD, 3령 143 BD, 산란전기간 143DD이었다. 알부터 산란기까지 필요한 적산온도는 599DD이었다. 생물리적 발육모형과 발육완료시기 분포를 나타내는 Weibull함수를 이용 가루깍지벌레의 특정 발육단계에서 다음 발육단계로 전이되는 개체수의 비율을 추정하는 발육단계 전이모형을 작성하였다. 1령부터 산란전기간까지 적산온도를 이용하여 성충발생 세대별 50%산란시기를 예측한 결과 Mean-minus-base 추정법을 사용한 경우 실측일과 비교하여 1992년과 1993련 1세대와 2세대 모두 2-3일의 편차를 보였고,Sinewave추정법을 이용한 경우는 1-7일의 편차를 보였다. Rectangle추정법은 0-6일의 편차를 보였다. 발육모형을 이용 일별 발육률을 추정하고 이것을 누적하는 발육률 적산모형의 경우 1세대와 2세대의 성충산란 시기 예측 결과 모두 50%산란시기까지는 1-2일의 편차를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 광물과 암석
• /
• 제33권3호
• /
• pp.273-291
• /
• 2020

화강암 석산에서 1번 면, 2번 면 및 3번 면으로 알려진 세 직교하는 분할면의 강도 특성을 검토하였다. R, G 및 H 공시체는 거창 및 합천 지역에서 분포하는 쥬라기 화강암류의 블럭 샘플로부터 획득하였다. 이들 세 공시체의 장축의 방향은 세 면 각각에 수직이다. 세 면에 대한 판별에 유용한 주요 사항은 다음과 같다. 첫째, R, G 및 H 공시체의 일축압축강도와 관련된 세 그래프의 스케일링 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 강도의 증가에 따라 세 공시체의 그래프는 H < G < R의 순으로 배열한다. 공시체 내부의 조직균일도를 지시하는 세 공시체에 대한 그래프의 경사각을 비교하였다. H 공시체(θ^H, 24.0°~37.3°)에 대한 상기한 각이 세 공시체 중에서 가장 낮다. 둘째, 두 공시체의 평균압축강도의 조합을 나타내는 RG, GH 및 RH 공시체의 세 그래프와 관련된 스케일링 특성을 도출하였다. 다양한 형태를 취하는 이들 세 그래프는 GH < RH < RG의 순으로 배열한다. 섯째, 강도차(Δσ_t)와 경사각(θ) 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터는 -0.003의 지수(λ)를 갖는 지수함수의 상관성을 보여 준다. 두 화강암에서, RH-그래프의 경사각(θ^RH)이 가장 낮다. 넷째, 세 공시체에 대한 세 종류의 압축강도 그리고 각 공시체에 가해진 압축하중에 평행 배열하는 두 조의 미세균열에 대한 다섯 파라미터 사이의 상관 관계를 보여 주는 여섯 유형의 도면을 작성하였다. 거창 및 합천화강암에 대한 이들 도면으로부터, 빈도수(N, 0.872) 및 밀도(ρ, 0.874)와 함께 총 길이(Lt)에 대한 상관계수(R²)의 평균값(0.877)이 가장 높다. 또한, 세 공시체의 최소(0.768) 및 최대(0.804)의 압축강도에 비하여 평균압축강도와 관련된 상관계수의 값(0.829)이 보다 높다. 다섯째, 거창화강암의 세 공시체에서 발달된 상기의 두 조의 미세균열과 평행한 방향으로 측정한 압열인장강도의 분포 특성을 도출하였다. 관련 도면으로부터, R, G 및 H 공시체에 해당하는 이들 인장강도에 대한 세 그래프는 H(R1+G1) < G(R2+H1) < R(R1+G1)의 순을 보여 준다. 인장강도에 대한 세 그래프의 배열순과 압축강도에 대한 세 그래프의 배열순과 상호 부합한다. 따라서, 세 공시체의 압축강도는 상기한 세 유형의 인장강도와 상호 비례한다. 여섯째, 상기한 세 그래프에서 도출한 각 누적수(N=1~10)에 해당하는 세 인장강도 그리고 각 그래프에 해당하는 다섯 파라미터의 값 사이의 상관 계수를 도출하였다. 10개의 상관도에서 도출한 각 파라미터에 대한 상관 계수의 평균값은 밀도(0.763) < 총 길이(0.817) < 빈도수(0.839) < 평균 길이(Lm, 0.901) ≤ 중앙 길이(Lmed, 0.903)의 순으로 증가한다. 일곱째, 세 공시체에 대한 일축압축강도 그리고 압열인장강도 사이의 상관도를 작성하였다. 상기한 상관도는 세 종류의 압축강도 그리고 다섯 그룹(A~E)의 인장강도를 근거로 아홉 유형으로 분류하였다. 관련 도면으로부터, 최소압축강도를 제외한 평균 및 최대압축강도와 함께 인장강도가 증가할수록, 상관계수의 값은 급격하게 증가한다.