• 생물환경조절학회지
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• 제27권1호
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• pp.34-39
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• 2018

본 연구는 초분광 영상을 이용하여 오이 및 수박과 같은 박과 묘의 수분함량을 추정하기 위해 수행되었다. 오이와 수박 묘 샘플에 수분 스트레스를 가한 후 초분광영상 취득 시스템을 이용하여 오이와 수박 묘 잎을 촬영하여 반사율을 계산하였고, 건조기를 이용하여 해당 모종의 수분함량을 측정하였다. 마지막으로 영상의 반사율과 수분함량을 이용하여 부분최소제곱회귀분석을 통해 수분함량 추정모델을 개발하였다. 오이 묘 수분함량 추정모델은 $R^2$ 0.73, RMSE 1.45%, RE 1.58%의 성능을 보였으며, 수박 묘 수분함량 추정모델은 $R^2$ 0.66, RMSE 1.06%, RE 1.14%의 성능을 보였다. 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거하여 모델의 성능을 다시 분석한 결과, 오이 모델의 경우 $R^2$ 0.79, RMSE 1.10%, RE 1.20으로 상승하였다. 오이와 수박 묘를 함께 분석하여 모델을 제작한 결과, $R^2$ 0.67, RMSE 1.26, RE 1.36으로 분석되었다. 오이 모델이 수박 모델보다 비교적 높은 성능을 보였는데, 이러한 원인은 오이의 수분함량 변이가 넓게 분포되어 있었기 때문이라고 판단된다. 또한 데이터셋에서 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거한 결과 오이 모델의 정확도 및 정밀도가 상승하였다. 결론적으로 오이 및 수박 묘 수분함량 추정모델들의 추정선의 기울기 차가 크지 않고, 서로 교차되기 때문에 두 모델들은 모두 수분함량을 추정하는데 있어서 유의한 것으로 판단된다. 또한 샘플의 변수가 넓게 분포된 변이를 갖는다면 추정모델의 정확도와 정밀도는 분명 상승할 것이며, 개선된 모델을 이용하면 저가형 센서를 개발하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권4호
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• pp.166-177
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• 2022

시베트 하이르한 유적은 알타이지역 바양 울기 아이막 가운데 쳉겔 솜에 위치하며 다양한 유적이 확인된 유라시아 초원의 중요한 지역이다. 본 연구에서는 몽골 시베트 하이르한 유적의 1~3세기 선비 시기 고분에서 출토된 직물의 섬유와 염료의 특성을 조사하였다. 섬유 식별을 위해 현미경 관찰과 감쇠전반사 푸리에 변환 적외선 분광기를 이용해 분석한 결과, 녹색과 황색 직물은 견직물로 확인되었다. 염료의 분석은 비파괴 분석이 가능한 자외-가시광분광광도계를 이용하여 염직물의 표면 반사도를 측정하였다. 그 결과 녹색 직물은 인디고 염료의 반사스펙트럼과 유사하게 나타났다. 또한 기체 크로마토그래피-질량분석기를 이용한 성분 분석 결과에서도 인디고 염료의 이사틴과 인디고틴이 검출되었다. 이사틴과 인디고틴은 인디고 염료의 특성 성분으로 선비 시기 고분의 녹색 직물은 인디고 염료를 사용하여 염색한 것을 알 수 있었다. 황색 직물은 반사스펙트럼과 기체 크로마토그래피-질량분석 결과 염료의 종류를 규명하기 어려웠다. 인디고 식물은 수천 년 전부터 청색계 염색에 사용하는 염료이자 전 세계에 다수 종이 분포한다. 선비 시기 고분에서 출토된 직령의(直領衣)는 약 1,800년의 시간이 지났음에도 녹색 직물에서 인디고 염료 성분인 인디고틴과 이사틴이 잘 남아있음을 확인할 수 있었다. 직물 문화재에 대한 과학적 조사는 보존처리, 원형 복원, 전시 및 보존환경 조성 등을 위해 필수적인 과정이다. 앞으로도 관련 연구가 활성화되어 당시 생활 문화 해석과 직물 문화재의 보존처리 및 보존환경 조성에 도움이 되길 기대한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권2호
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• pp.79-87
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• 2009

지상 원격탐사 센서를 이용하여 질소 스트레스에 의한 고추의 생체량을 평가하기 위하여 사경재배를 이용한 포트실험을 수행하였다. 고추의 질소 스트레스 처리는 Hoagland 영양액 질소농도를 기준으로 40%에서 140% 까지 20% 간격으로 6개 수준으로 하였다. 고추는 이식후 120일 동안 생육시켰고 지상부의 생체중과 건물중, 잎의 질소흡수량과 엽록소 함량 그리고 수량을 조사하였다. 지상 원격탐사의 센서종류는 SPAD-502(Minolta)와 $Field\;Scout^{TM}$(CM1000, Spectrum) 엽록소 측정기, Spectroradiometer(LI-1800, Licor Inc.), $Crop\;Circle^{TM}$(Holland Scientific), 그리고 $GreenSeeker^{TM}$(Ntech Industries)를 사용하였다. 이식 후 120일째 고추의 지상부 건물중은 48.2 g/plant에서 196.6 g/plant로 큰 차이를 보였으며 변동계수는 27.8%였다. 이식후 40일, 50일 및 80일째 각 생육시기에서 원격탐사 반사율 지수들은 고추의 지상부 생체 중 및 건물중과 유의성 있는 정의 상관을 보였으며, 특히 $Crop\;Circle^{TM}$에 의한 반사율 지수들이 가장 양호한 상관계수를 보였다. 또한 고추 수확기인 이식후 120일째 고추수량, 지상부 건물중, 그리고 잎의 질소 흡수량은 생육중반기 원격탐사 센서의 반사율 지수들과 유의성 있는 정의 상관을 보였고, 특히 이식후 80일째 측정된 $Crop\;Circle^{TM}$의 aNDVI는 가장 양호한 상관계수를 보였다. 이러한 결과로부터 이식후 80일째 aNDVI는 수확기 고추의 생체량 및 질소 시비수준을 신뢰성 있게 예측할 수 있었다. 따라서 비파괴 실시간 지상원격 탐사 반사율 지수는 고추의 생육중반기 질소관리를 위한 효율적 도구로 활용 가능할 것으로 생각되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제30권1호
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• pp.38-49
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• 2017

본 연구에서는 벼 유전자원의 이화학적 대량 분석체계 구축을 위하여 비파괴 분석 방법 중의 하나인 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 개발하고, 미지 시료 적용 시 분석 정확도와 실재 적용가능성을 평가하기 위해 교차 검정과 외부 검정을 수행하였다. NIRS 예측모델 개발을 위해 농업유전자원센터 보유자원 중 511자원을 사용하였고, 그 중 아밀로스 농도 대표자원 200점을 추가 선정하여 보존자원과 증식자원의 아밀로스 및 단백질 성분 변화를 비교하였다. 습식분석 상호비교, t-Test를 통한 통계처리 결과로 볼 때 저장고 보존자원과 증식자원 간의 중대한 이화학적 성질의 변이 현상은 관측되지 않았으므로 NIRS 예측모델 개발에 보존자원을 사용하는 것은 가능할 것으로 판단되었다. 511 자원의 습식분석 결과 아밀로스 농도는 6.15-32.25%, 단백질 농도는 4.72-14.81%였다. 현미와 현미가루의 두 가지 시료 형태에 대한 NIR 스펙트럼을 얻었고 일련의 통계적 처리를 이용하여 NIRS 예측모델을 얻었다. 현미의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.906, 1.741, 0.995였고, 단백질 농도의 경우 0.941, 0.276, 1.011 이었다. 현미가루의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.956, 1.159, 1.001이었고, 단백질 농도의 경우 0.982, 0.164, 1.003이었다. 이와 같은 결과로 NIRS 예측모델 개발에는 가루형태의 시료가 효율적임을 알 수 있었다. 아밀로스 농도의 경우 9.62-16.58%의 자원밀도가 상대적으로 낮은 구간에 대한 보완을 위해 추가 200자원의 습식분석, NIRS 측정 수행하였으며, 보완된 최적 NIRS 예측모델의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.970, 1.010, 1.000 이었고 단백질 농도의 경우 0.983, 0.158, 0.998이었다. 최적 NIRS 예측모델의 미지시료 적용 시 정확도를 평가하기 위해 아밀로스는 132자원, 조단백질은 124자원을 검정자원으로 사용하여 외부 검정과정을 거친 결과 $R^2$, SEP 값은 아밀로스 농도의 경우 0.962, 2.349였고, 단백질 농도의 경우 0.986, 0.415였다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 본 연구에서 개발된 NIRS 예측모델은 습식분석방법을 대체하여 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 농도의 대량 분석에 효율적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.