수집종 아주까리 40종의 유전자원을 농촌진흥청 농업생명공학연구원 유전자원과로부터 분양받아 바이오디젤 가능 작물로서 조지방 및 지방산 분석결과는 다음과 같다. 수집종 아주까리 종자의 gas chromatogram은 6개의 피크를 보였고, ricinoleic acid의 retention time은 12.7분대이었다. 아주까리 수집종의 평균 기름 함량은 $44.6{\sim}49.4%$이었으며, 최저 41.4%와 최고 52.2%로 10.8%의 차이가 있었다. 지방산 조성은 불포화지방산이 97.6%로 대부분이었으며, 포화지방산은 2.4% 정도로 낮은 함량을 보였다. 지방산 조성은 87.3%가 ricinoleic acid이었으며, oleic acid와 linoleic acid가 각각 4.6%, 5.2%이었다. palmitic acid와 stearic acid의 함량은 1% 내외로 차이가 미미하였고, linolenic acid의 함량은 0.6% 정도로 가장 낮았다.
갓 김치용 품종 육성을 위하여 외국 도입종 및 국내 수집종 총 24 계통/품종에 대하여 형태적 특성을 조사하였고, 유연 관계 및 주성분 분석을 실시하였다. 주성분 분석에 있어서 총 생체중(제1), 총 건물중(제2), 지상부 생체중(제3), 엽장(제4)으로 80.5%의 전체정보를 해석할 수 있었다. Eigen value가 1이상인 주성분을 토대로 24계통/품종은 7개 그룹으로 분류되었으며, 그룹별 종수는 I군이 1종, II군이 6종, III군이 5종, IV군이 3종, V군이 3종, VI군이 4종, VII군이 2종으로 분류되었다. 또한 12개의 $F_{1}$ 조합능 검정용 교배조합 중 Sanchiohbachirimen takana A ${\times}$ Akaohba takana, Goheung namyang ${\times}$ Sanchiohbachirimen takana A 및 Goheung namyang ${\times}$ Akaohba takana 조합에서 잡종강세가 크게 나타났다. 고수량성 갓 김치 품종육성을 위한 친능성(Parents ability)이 높은 교배친으로 Sanchiohbachirimen takana A와 Akaohba takana가 선발되었다.
스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다.
홍화 수집종들의 작물학적 특성을 통하여 유전적 다양성 및 유연관계를 밝히고, 품종군을 분류하여 품종육성의 기초자료로 이용코자 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 개화일수는 $74{\sim}88$일 분포로 평균 83일이었고, 80일 이하의 조숙성을 가진 수집종은 21개 이었으며, 1차분지수와 2차분지수는 각각 $3.8{\sim}14.8$개와 $0{\sim}26.9$개의 범위로 분포하였고, 다분지형의 특성을 가진 품종은 IT201434, IT202723 등 이었으며, 생육특성 중 2차 분지수의 변이가 켰다. 수량구성 요소로서 두상화수는 $5.0{\sim}40.7$개, 두상화당 종실수는 $25{\sim}68$개, 100립중 및 주당 종실중은 각각 $2.9{\sim}5.4g,\;3{\sim}47.5g$의 범위로 분포하였고, 종실중 > 두상화수 > 두상화당 종실수 순으로 변이가 큰 경향이었다. 수집종들은 작물학적 특성에 따라 11개군으로 분류되었으며, I군은 25%, II군은 33%, III군은 14%, IV군은 8%, VI군은 3%, IX군은 2%, X군은 1%, ?군은 1%가 속하였으며, III군은 모두 국내재래종 이었다. 분류된 군중 X군은 출아소요일수가 짧고, 개화소요일수가 길었으나 수량 구성 요소인 두상화수, 주당 종실중 및 두상화당 종실수가 가장 우세한 군으로 분류되었다. 수량구성요소인 두상화수와 주당 종실중은 경직경, 제1차분지수, 제2차분지수, 엽수 및 엽장과 높은 정의 상관을 보였다.
연체동물 우리말 사용에 따른 혼란을 해결하고, 한국산 연체동물 총목록 작성의 예비연구로써 이미 국내에 보고된 분류군의 우리말 이름을 수집, 조사하였다. 우리말 이름을 가진 종은 무판류 1종, 군부류 16종, 복족류(고둥류)500종, 이매패류(조개류) 226종, 굴족류 4종, 두족류 34종으로 모두 781종이었다. 그리고 우리말 이름의 어원과 조사결과 나타난 문제점을 제시하고, 우리말 이름의 통일 작업이나 제정에 필요한 원칙을 제언한다.
최근 홈 네트워크를 지원하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 이러한 홈 네트워크를 지원하기 위해서 가정 단위의 네트워크 형성, 해당 네트워크에서 사용자가 요구하는 환경 정보의 효율적인 수집, 그리고 수집된 정보를 통해 서로 다른 기계적 특성이 있는 전자기기 간에 통신할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크와 다양한 전자기기 간의 통신을 가능하게 하는 통신 미들웨어를 제안한다. 제안하는 미들웨어는 이기종의 센서 네트워크에서 다양한 데이터를 수집하고 수집된 정보를 사용자의 요구에 맞게 가공하여, 요구하는 전자기기와 통신을 통해 사용자에서 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
여름철 고품질 돌나물(Sedum samentosum)을 생산하기 위하여, 4지역의 수집종에 대한 토경재배와 NFT 수경재배에 따른 생육특성, 수량 및 품질, 비타민 C와 무기성분 함량등을 조사하였다. 초장은 18.4-21.8cm 범위로 재배방식 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 개체당 신초수, 엽장, 엽폭, 엽수, 생체중 및 건물중 등은 토경재배보다 수경재배에서 유의한 증가를 보였으며, '군산', '완도' 수집종에서 단위면적당 생체중 및 건물중이 높았다. 줄기두께는 수경재배보다 토경재배에서 증가하였으며, 수집종간에도 유의한 차이를 보였다. 줄기의 경도는 수경재배($1.3kg{\cdot}cm^{-2}$)보다 토경재배($2.0kg{\cdot}cm^{-2}$)에서 유의하게 높았으나, 수집종 간에는 차이를 보이지 않았다. 관능검사(1-9)에 의한 쓴맛은 보통이었으며, 쓴맛 정도와 비타민 C 함량은 재배방식 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 무기성분 함량은 Fe를 제외한 대부분이 토경재배보다 수경재배에서 높은 경향이었으며, K, Na, Zn 함량은 2배 이상 높았다.
생태학 분야에서는 생물의 분포, 변동, 서식환경요인의 변화, 등의 여러 종류의 데이터들이 수집되고 있는데 데이터의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용형태도 다양하게 나타나고 있다. 근래에 들어 각 종 측정기기들이 개발되면서 생태조사 분야에서도 데이터의 양이 급증하는 시점에 있다. 수생태계 분야에서도 전통적인 생물상조사의 데이터는 크게 증가하지 않고 있지만 자동측정센서가 개발된 항목의 경우에는 데이터가 급증하는 단계에 있다. 수생태계에서 흔히 조사되는 플랑크톤의 군집구조 자료를 보면 하나의 조사대상 시료에서 출현하는 종의 수가 50 종정도에 이르며 각 개체의 종을 육안으로 확인하고 있으므로 종조성조사는 아직 자동화가 어렵다. 그러므로 플랑크톤 자료의 특성은 조사의 시료수(case)는 적고 측정항목(변수 variable)이 많은 특성을 가진다. 반면에 센서가 개발된 수질과 관련된 항목들은 자동측정설비가 확대되고 있어 변수는 적지만 장기간의 time series 들이 수집되고 있다. 녹조현상이 관심을 끌면서 여러 곳에 식물플랑크톤의 양을 측정하는 chlorophyll 센서가 설치되고 있는 것이 대표적인 사례이다. 그 외에 정량화되지 못하는 정성적 자료들도 수집되고 있으며 자료수집방법의 표준화도 미흡한 예가 많이 있고, 자료의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용을 어렵게 한다. 환경부는 전국의 주요 하천 지점에서 정기적으로 수질을 측정하여 공개하고 있으며, 일부 지점에는 자동수질측정시설을 설치하여 측정의 빈도를 높이고 있다. 하천이나 호수에서 센서를 이용한 고빈도 모니터링은 그 동안 인지하지 못하였던 단기적 생태계 변화에 대해 새로운 정보를 제공하여 연구의 장르를 넓혀 가고 있다. 도시하천에서 산소를 측정한 사례를 보면 강우 시에 일시적으로 산소가 고갈되는 현상이 관찰되며, 부영양한 호수와 하천에서는 주야간 산소의 급격한 변동이 생태계 스트레스 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 식물플랑크톤 센서의 연구에 의해 단기적인 변동이 크게 나타나고 있음이 새로이 밝혀지기도 하였다. 데이터의 수집과 활용도를 높이려는 노력도 이루어지고 있다. 과거에는 개인단위로 이루어지던 연구가 이제는 데이터를 수집하고 공유하는 플랫폼이 만들어 지면서 공동연구가 확대되고 있고, 국제적으로 지역을 초월하는 공동연구도 가능하게 되었다. 국제호수관측망학회(Global Lake Ecological Observatory Network, GLEON)이 그 사례이며 세계 여러 나라의 학자들이 참여하여 국제적으로 데이터를 공유하고 공동연구를 촉진하는 역할을 하고 있다. 생태계데이터의 증가는 생태학자들의 연구역량을 초과하는 데이터의 관리와 활용의 능력을 요구할 것이며 환경 생태 IT 분야의 융합연구의 필요성이 크게 대두되고 있다. 그간 데이터베이스의 구축에는 일부 성과가 있었으나 아직 수집된 데이터의 활용도를 높이고 타분야와의 협력연구 시너지를 확대하려는 노력은 부족하다. 이제는 데이터의 수집과 저장뿐 아니라 데이터의 활용도를 높일 수 있도록 학제적 협력연구를 촉진하는 off-line 모임도 확대할 때이다.
유색미 27개의 국내외 수집종에 대한 식물학적 및 이삭 특성을 비교 분석한 결과는 다음과 같다. 간장은 대조구인 흑진주벼보다 대부분이 크게 나타났는데 외래종인 Denorado가 113.1cm로 가장 컸다. 분얼수, 유효분얼수에서는 대조구인 흑진주벼와 큰 차이가 없었으나 Iksan #440의 유효분얼수가 18.0으로 가장 높았다. 수장에서는 Denorado가 27.3cm로 높게 나타났고 1차지경수에서는 15.27개로 Milyang #153가 가장 높은 반면에 2차지경수에서는 Iksan #428가 39.87"로 가장 많았다. 립장은 Sinucninul이 10.1mm로 가장 길었고 립폭은 흑진주벼가 2.53mm로 가장 두꺼웠다. 천립중은 Denorado가 31.44g으로 가장 높았고 Ou #3497가 17.15g으로 가장 낮게 나타났다. 공시계통에 대해 Suwon#432 ${\times}$ Heukmi#940이 8의 $F_1$이 주당 분얼수, 수장, 1000 립중에서 높은 편이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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