기후변화는 곤충의 밀도와 분포, 몸의 형태와 개체의 크기 등 생물학적인 형질 변화, 생식 및 유전적 특성, 그리고 멸종 등에 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 기후변화의 영향을 예측하여 피해를 줄이기 위해서는 분산되어 있는 곤충 종별 기본적인 생물학적/생태학적 정보들을 종합하여 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기후 및 환경의 변화에 대한 곤충, 특히 해충의 발생 변화 예측에 필요한 생물학적 정보를 정리하여 이를 활용한 미래 피해 예측을 위한 기초 자료를 제공하고자 수행하였다. 또한 국내외 문헌을 비교 분석하여 국내에서 기후변화 연구를 수행하는데 있어 제한 요인들을 확인하고 향후 필요한 연구소요를 제시하고자 하였다. 국내의 연구들은 단기 모니터링 자료를 이용하여 환경 요인과의 관계를 분석하는 수준에 그치고 있는 반면, 국외 연구들은 장기 모니터링 자료를 이용한 분포 변화 분석이나 기 개발된 생물 종의 파라미터를 이용한 발생 및 분포 변화 예측 그리고 곤충 군집의 구성 변화를 모니터링하는 등 다양한 내용을 주제로 기후변화의 영향을 연구하고 있었다. 결론적으로 기후변화에 대응하기 위해서는 체계적인 모니터링 기술 개발을 통해 곤충의 계절발생, 분포, 월동 특성 및 유전적 구조 변화에 대한 연구가 필수적이며, 주요 해충 및 잠재적인 해충에 대한 기후변화의 영향을 예측하기 위해 곤충 개체군 모델의 개발 역시 중요한 부분이 될 것이다.
가축의 체중은 사료 요구량과 영양 상태를 평가하는 데 필요한 주요 지표에 해당한다. 본 연구는 한우의 3-D 영상으로부터 몸통 체적을 산출한 후 체중을 추정하고자 시도되었다. 한우의 3-D 영상 획득에 640×480 픽셀의 해상도, 44fps의 프레임속도 및 47°(H)×37°(V)의 화각을 갖는 TOF 카메라가 사용되었다. 획득된 3-D 영상에서 배경과 몸통 분리, 이상치 제거 등의 전처리 과정을 거쳐서 몸통에 대한 격자 영상을 얻었다. 또한 각각의 격자에 깊이 정보를 적용한 수치적분으로 몸통 체적을 결정하였다. Calibration dataset에서 체중과 몸통체적의 선형회귀에 대한 결정계수는 0.8725로 나타났다. 한편 몸통 체적에 월령을 설명 변수로 추가한 체중 추정의 중회귀 모형에서 결정계수는 0.9083으로 나타났다. Validation dataset에서 중회귀 모형을 이용한 체중 추정의 MAPE와 RMSE는 각각 8.2%, 24.5kg으로 나타났다. 결과적으로 체중 추정을 위한 회귀 모형의 성능이 개선되고, 체중 추정에 소요되는 노력이 절감됨을 고려한다면 3-D 영상에서 결정된 몸통 체적이 한우의 체중 추정에 유효한 변수로 사용될 것이다.
국내 생태계의 환경유전자 적용도 가속화되고 있으나 생산된 데이터를 처리하고 분석하는 데 한계를 느끼고 있으며, 분석 생산된 생물데이터의 신뢰성에 대한 의구심이 제기되기도 하고 시료 매체(대상 시료, 물, 공기, 퇴적물, 위내용물, 분변 등) 간의 방법에 따른 차이와 분석 방법의 정량화와 개선 등이 필요한 상태이기도 하다. 따라서 국내 생태계의 환경유전자를 활용한 생물다양성 연구의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위해서는 생태분류학으로 축적된 데이터베이스를 적극적으로 활용하여 검증 절차를 거치고, 유전자 서열 분석으로 높아진 데이터의 해상력을 전문가들이 검증하는 과정이 반드시 필요하다. 환경유전자 연구는 분자생물학적인 기술 적용으로만 해결될 수 없으며, 생산된 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 생태-분류-유전학-인포메틱스 등 학제 간의 연구 협력이 중요하며, 다양한 매체를 다루는 연구자들이 함께 접근할 수 있는 정보 공유 플랫폼이 절실한 분야이며, 발전의 속도도 급격하게 진행될 것이고 축적되는 데이터는 수년 내에 빅테이터로서 성장할 수 있을 것으로 기대된다.
월동기 논과 논두렁에서 서식하고 있는 다양한 절지동물의 발생밀도를 조사하여 생물다양성에 대한 정보를 제공하고자 본 연구를 수행하였다. 동력흡충기를 이용하여 논과 논두렁에서 각각 5지점씩 50×50 cm 격자 내에 있는 지표면과 식물을 흡입하여 채집하였다. 논과 논두렁에서 채집한 총개체수는 41,197개체였으며, 대부분 Collembola, Hemiptera, Diptera가 많이 채집되었다. 영농형태별 유기농법 재배지와 관행농법 재배지에서의 절지동물 출현패턴은 거의 유사하였으나 채집된 개체수는 유기농법 재배지에서 더 많았다. 종다양성지수, 종풍부도지수, 종균일도 지수는 논보다는 논두렁에서 모두 높게 나타났고, 시기별로 큰 차이를 보였는데 이는 통계적으로 유의하였다(P < 0.05).
본 연구에서는 제주 지역의 토양 및 해양 환경으로부터 약 70주의 미생물들을 분리하였으며, 16S ribosomal RNA 유전자 분석을 통하여 최종 21종의 미생물을 발굴하였다. 이들 미생물들은 5 강(Class) 16 속(Genus)에 속하며, 모두 국내 미기록종으로 확인되었다. 분리된 미생물의 기질 특이성 및 고분자 물질 분해능을 바탕으로 내산성과 호염성 미생물들의 생리활성 표현형은 서로 구별되는 것으로 관찰되었다. 본 연구결과는, 국내 미생물 자원활용에 기초적 정보를 제공할 것으로 기대된다.
사초과의 좀목포사초(Carex brevispicula G. H. Nam & G. Y. Chung)가 한국에서 처음으로 발견되었다. 좀목포사초는 수과의 중앙부가 함몰되는 점에서 큰청사초(C. chungii Z. P. Wang) 및 목포사초(C. genkaiensis Ohwi)와 유사하다. 그러나 좀목포사초는 식물체, 웅화서와 자화서가 소형이고, 자인편이 연녹색인 특징으로 큰청사초와 구분되며, 자인편과 웅인편에 까락이 있다는 점에서 목포사초와 차이를 보인다. 새로운 국명은 목포사초보다 작다는 의미로 좀목포사초로 하였고, 주요형질에 대한 기재, 도해, 사진, 분포정보 및 근연분류군과의 차이점을 검색표로 제시하였다.
본 연구는 GIS를 기반으로 한 미더덕 SFG를 이용하여 미더덕 양식장의 적지를 선정하는데 있다. 미더덕 양식은 2001년 15,084M/T의 생산량을 기록하였으나 2005년 1,412M/T로 생산량이 급격히 감소하였다. 이후 연간생산량은 조금씩 증가하여 2012년 2,484M/T를 나타냈으나 여전히 초기 생산물량에 미치지 못하고 있는 실정이다. SFG는 환경과 생물간의 상호연관성을 나타내고 양식생물의 성장도를 나타낸다. SFG 개념을 이용하여 GIS 기반의 적지선정이 가능하며, 양식장의 지속적인 생산성확보를 위한 어장관리시스템 구축에 활용할 수가 있다. 진동만 미더덕 양식장에 대한 GIS 기반의 미더덕 SFG를 이용한 적지 선정을 하여본 결과 해역 전체의 SFG는 0.054~0.57J/day의 범위를 보였으며, 대상해역과 중첩시킨 미더덕 양식장의 SFG 역시 0.054~0.57J/day로 분포하고 있다. 또한 미더덕 양식장의 SFG와 실제 생산량의 상관성 r=0.786, p<0.05 로 높은 상관성을 보이고 있다. GIS 기반 양식장의 서식지적합도 산정을 통한 어장관리시스템 구축은 양식장의 적지선정과 양식장의 지속가능한 생산량을 확보할 수 있으며, 환경의 변동과 양식생물성장의 인과관계를 객관화 할 수 있는 체계를 도입함으로서, 지속적인 어장관리를 위한 의사결정방안을 도출 할 수 있다.
본 연구는 토마토의 풋마름병 감염 여부를 더 빠르게 예측하고 객관적으로 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위해 식물 생체정보 센서를 이용하여 풋마름 병원균을 접종한 토마토에서 풋마름병에 감염되어 증상을 보이기까지의 식물체의 양수분 이동 속도를 측정하였다. 토마토의 양수분 이동 속도를 측정했을 때 육안으로 보이는 풋마름 증상이 나타나기 약 2 내지 3일 전부터 풋마름병에 감염된 토마토의 양수분 이동 속도가 감염되지 않은 토마토에 비해 감소하는 것을 볼 수 있었고 이 결과는 생물검정과 생육조사 결과와도 일치하는 것을 볼 수 있었다. 따라서 이상의 결과를 볼 때 식물 생체정보 센서를 이용하여 식물의 양수분 이동 속도를 측정함으로써 풋마름병을 조기 진단할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.
사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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