최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에도 많은 영향을 주고 있다. 꿀벌의 개체수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 이에 따라 양봉에도 IoT 기술을 도입한 스마트 양봉에 관심이 집중되고 있다. 양봉의 특성에 따라 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하고, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 특히, 벌통 내부에 꿀벌의 이동 경로와 이동량을 측정하는 부분에 대한 연구는 전무한 상황이다. 벌통 내부의 꿀벌의 이동에 대한 부분은 양봉에서 가장 중요한 분봉 시기를 예측할 수 있는 기본적인 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 꿀벌의 이동 경로를 파악하고 벌집(소비)간 입·출입 데이터를 실시간 측정하고 기록하는 장치를 제안한다. 본 연구에서 제안한 장치를 양봉 농가에서 활용할 수 있도록 기존 벌통의 벌집(소비) 규격에 맞춰서 개발했다. 개발방법은 꿀벌의 이동을 감지할 수 있는 포토 디텍터를 활용하여 16개의 이동통로를 구성하고 꿀벌의 이동상황을 실시간 감지할 수 있도록 했다. 이렇게 측정한 꿀벌의 이동상황을 활용하게 된다면 분봉시기를 놓치지 않기 위해 육안으로 봉군을 직접 관찰해야하는 문제를 해결할 수 있다. 나아가 꿀벌의 벌집 간 입출입 기록 데이터를 AI 알고리즘을 적용하면 자동으로 봉군 확장 시기를 예측할 수 있는 시스템 구현도 가능할 것이다.
그동안 국내 연구에서 PAL을 산출하기 위해 사용해온 18단계 신체활동분류표로 신체활동을 평가하는 데 한계가 있었기에 새롭게 한국인을 위한 신체활동분류표가 보고되었다. 이에 본 연구에서 총에너지소비량을 측정하는 gold standard인 이중표식수법을 이용하여 새로 보고된 신체활동분류표의 타당도를 평가한 결과, TEEDLW와 TEEPACT 간의 유의한 차이가 없었으며 TEEDLW와 TEEPACT 간의 스피어만 상관관계 (r = 0.769)는 유의한 높은 양의 상관성을 보였다. 즉, 본 연구에서 TEE 및 PAL 산출을 위해 새로운 신체활동분류표의 사용이 타당한 것으로 평가되었으며, 앞으로 이와 관련된 연구 결과는 2025 한국인 영양소 섭취기준에서 에너지필요추정량 산출식에 필요한 신체활동단계별 계수 (PA)를 결정하는데 유용한 자료가 될 것으로 기대된다. 또한 개인별 및 연구 목적으로도 쉽게 사용하기 위해서, 신체활동분류표를 이용한 웹 버전의 소프트웨어 프로그램 및 스마트폰 어플리케이션의 개발이 필요하다.
공간 스케일에 따른 생물 종 별 영향의 차이가 발생함에 따라, 도시 개발 사업에 따른 영향을 정량적으로 평가하기 위해서는 경관규모에서의 분석이 필요하다. 선행연구에서는 도시개발에 따라 변화하는 환경에 대한 생물종 영향을 분석하기위해 메타개체군 이론을 기반한 Incidence Function Model (IFM)을 활용하여 분석하고 있다. 하지만 해당 모델은 최소 점유영역이 10개 이상이 되어야 하므로, 모니터링이 어려운 생물종에 대한 활용은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 삵(Prionailurus bengalensis)을 중심으로 종 분포 모델을 통해 구축된 데이터를 바탕으로 IFM 모델을 분석하고자 하였다. 또한, 본 모델을 통해 환경영향평가서 중 자연생태환경분야에서의 활용 가능성을 검토하였다. 연구결과, 도시개발에 따른 삵의 최소 점유율은 56.5%, 생존가능성은 28.7%로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 서식지 개수 감소에 따른 개체군 수용력에 대한 분석을 통해 230개소와 70개소에서 개체군의 수용 능력이 급격하게 감소함을 확인하였다. 본 연구는 환경계획 관점에서 서식지 면적 감소에 따른 삵의 환경영향을 평가하였으며, 삵을 보호하기 위한 최소한의 서식지 개수 및 면적 설정에 대한 의사결정을 지원할 수 있다. 이는 개발 프로젝트 전, 후 영향평가 및 저감방안 계획에 기초자료로 활용됨으로써, 저감방안의 실효성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.
낙동강 하굿둑(이하 하굿둑)은 1987년 부산 사하구와 강서구 사이에 건설되어 하류 지역의 바닷물 유입을 막아 부산, 울산, 경남 등에 안정적으로 생활·농업·공업 등의 분야에 용수를 공급하는 역할을 해왔다. 현재, 하굿둑의 수문은 낙동강 상류로부터 하류로 흘러내려오는 민물(담수)을 방류하기 위해서만 하굿둑 수문을 개방하고 있다. 하구는 하천의 담수와 바다의 염수가 서로 만나는 구역으로 바닷물과 염수의 밀도차에 의한 혼합으로 자연상태의 하구에서는 담수와 염수가 섞이는 기수역이 형성되며, 이러한 특성으로 하구 인근의 지역에서는 일반적인 하천 및 해양, 연안과는 분명히 구별되는 생태계가 조성된다. 하굿둑 건설이후 바닷물(해수)과 민물(담수)이 만나는 낙동강 어귀에 기수생태계가 사라지면서 바닷물이 유입될 수 있도록 하여 생태계를 복원해야 한다는 필요성이 제기되어 왔으며, 하굿둑이 지역에 기여해온 사실은 분명하나 하굿둑으로 인해 생태계 단절이 발생하고 기수생태계가 파괴되었기 때문에 이를 해결하기 위해서는 하굿둑을 개방하여 과거 기수생태계를 복원해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 이에 따라 정부에서는 하굿둑의 기수생태계 복원을 위해서 관계기관 합동으로 의사결정을 하고 효율적인 개방 방안을 모색하는 실무협의회를 구성하여 운영 중이고, 실무협의회 논의를 통해 5개 주요 관계기관(환경부, 국토부, 해양수산부, 부산광역시, K-water) 공동으로 "낙동강하굿둑 운영개선 및 생태복원 방안 연구용역"을 추진 중이다. 2018년 1단계 용역이 완료되었으며, 2019년부터 2단계 연구용역을 추진 중이고 하굿둑 개방의 수준별로 각종 영향을 검토한 후 대책을 마련하여 기수생태계 복원 방안을 수립하는데 그 목적이 있다. 2단계 연구용역에서는 과학적이고 합리적인 기수생태계 복원방안 마련을 위해서 실제로 해수를 유입시키는 3차례의 실증실험 및 수리모형실험 등을 추진한다. 기존 연구들에서도 수문개방에 따른 해수유입 영향에 대해 모델링을 통해서 분석했지만 이는 검증이 이루어지지 않은 결과로 이번 용역에서는 실제 해수를 유입시키고 염분의 침투 및 각종 수생태 영향을 모니터링 한 후 그 결과를 반영하여 모델링을 고도화하고 있다. 최종적으로 고도화된 모델링 결과를 기반으로 기수생태계 조성 방안별로 염분, 수질, 수생태, 침퇴적 등 각종 분야에 대한 정확한 영향을 분석하고 이에 대한 대책을 포함하여 최종적으로 바람직한 기수생태계 복원 방안을 제시할 계획이다. 기수생태계 복원 방안이 계획에만 그치지 않고 실행으로 연결시키기 위해서 필요성에 대한 이해를 바탕으로 공감대를 형성해 나아가고 있으며 지역주민, 전문가, 관계기관 등 민(民)·관(官)·학(學) 다양한 의견을 수렴하여 하구지역내 수량-수질-수생태를 종합적으로 고려하여 복원 방안을 마련 후 사회적인 합의를 추진하여 확정할 예정이며, 하구의 안정적인 관리를 위해 AI 등 4차 산업혁명기술을 적극 적용하는 스마트한 하구물관리(Smart Estuary Watershed Management)"를 활용한 "하구통합물관리" (Estuary Integrated Watershed Management) 등 과학적인 관리를 추진할 계획이다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 육묘장에서 인력 또는 관행 자동관수장치의 활용도 조사를 통해 관수장치의 문제점과 그 개선점을 파악하여 균일관수가 가능한 스마트 관수장치를 개발하고 그 성능을 분석하였다. 자동관수와 인력관수의 평균 관수량은 각각 28.7±4.4g과 14.2±4.3g으로 두 조건 모두 변동계수가 30% 이내로 균일관수로 판단할 수 있다. 그렇지만 변동계수가 30%인 인력관수에 비해 자동관수는 15%로 균일도가 높았다. 개발된 균일관수장치에 탑재된 분사각이 80°인 노즐은 이론상 600mm 높이에서 가장 균일한 것으로 분석되었고, 균일관수 장치를 이용한 관수시험 결과 중앙부의 관수 균일도는 평균 대비 20% 이내이지만 가장자리부는 중앙부에 비해 50% 이상 관수량이 적었다. 균일관수장치를 활용한 토마토 접목묘 재배시험 결과, 시험기간 10일간 중앙부는 초장이 평균 72mm 생장한 데 비해 가장자리부는 평균 28mm 생장하여 가장자리부에 대한 추가 관수가 필요한 것으로 나타났다. 가장자리부 추가 관수장치를 부착하여 관수할 경우 중앙부에 비해 가장자리부의 관수량은 50% 이상이었으며, 중앙부에서는 분사각의 겹침으로 인하여 관수량의 차이는 발생하였으나, 그 차이는 30% 이내였다. 가장자리 집중관수 시스템 활용 시 각 지점별 생장 차이는 있으나, 10일간 생육을 비교하면 양측 가장자리의 평균 생장률은 24%, 중앙부의 평균 생장률은 26%인 점을 고려하면 균일관수장치에 비해 생장 균일도가 높았다. 모종의 초장 균일도 향상을 위해서는 관수장치의 진행방향에 거리센서를 설치하여 작물의 생장에 따라 관수장치의 높이를 조절이 필요할 것으로 판단된다.
기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)이 성취되고 있는지에 대한 정량적인 평가방법을 구축하기 위해 타워 기반의 플럭스 관측 시계열 자료를 활용할 수 있다. 이 연구에서는 벼농사가 지배적인 전형적인 비균질 농경지를 대상으로 CSA의 첫 번째 목표와 관련된 생산성과 효율성 평가를 시도하였다. 이를 위해 해남 농경지에 위치한 KoFlux 사이트(HFK)에서 2003년부터 2015년까지 벼의 생장기간 동안에 관측된 탄소, 물 및 에너지 플럭스의 시계열 자료를 분석하여 일련의 정량적인 지표들을 평가하였다. 이 연구기간 동안에 HFK에서는 네 가지의 다른 품종(동진 1호; 2003-2008, 남평; 2009, 온누리; 2010-2011, 새누리; 2012-2015)의 벼가 경작되었다. 전반적으로 품종을 구분하지 않을 경우, 연구기간 동안의 HFK의 총일차생산(GPP)은 800 - 944 g C m-2, 물사용효율(WUE)은 1.91 - 2.80 g C kg H2O-1, 탄소사용효율(CUE)은 1.06 - 1.34, 그리고 광사용효율(LUE)은 0.99 - 1.55 g C MJ-1이었다. 벼 이외의 다른 식생이 포함된 HFK의 비균질성을 고려하여 어림 잡아 비교해 보면, 네 품종 중에서 동진1호를 재배했을 때에 HFK의 생산성이 아시아의 단일 벼논의 생산성과 비슷했고 WUE도 높았던 반면에 CUE는 상대적으로 낮았다. 또한, 새누리를 재배했을 때에도 HFK가 비슷하게 높은 생산성을 보였으나 동진1호보다 생장기간이 상대적으로 길었다. 따라서 동진1호가 지배적인 HFK가 CSA의 관점에서 더 좋은 특성을 보여 준다. 그러나 현실적으로는 농부들이 해충 저항성이 동진1호보다 높은 새 누리를 재배하고 있다. 이는 CSA의 나머지 두 목표의 하나인 탄력(resilience) 향상을 통한 적응력 강화와 관련된 것으로 온실가스 방출 저감을 포함한 총체적인 평가가 이루어져야 함을 시사하며, 이에 대한 평가와 분석이 현재 진행 중에 있다.
1. 본 연구에서는 우리밀 품종인 금강밀과 염 저항성을 가지는 돌연변이 라인 2020-s1340을 재료로 200 mM 염 스트레스 처리에 따른 전사체 발현을 확인하였다. QuantSeq을 통해 23,634,438개의 reads가 생산되었고 7,331,269개의 reads가 mapping됐다. 2. 염 스트레스 상황에서 총 282개의 DEG가 확인이 되었고 이러한 DEGs는 UDP-glucosyltransferase, receptor kinase-like protein, Lectin receptor-like kinases, cytochrome P450등의 단백질들을 코딩하는 유전자들이다. 이러한 DEGs는 염 저항성과 관련된 후보 유전자들이 될 수 있다. 염 저항성과 관련하여 역할이 밝혀지지 않은 유전자들은 추후 연구를 통해 확인이 필요하다. 3. GO연구에서는 DEGs를 세가지 범주로 분류하였으며 대부분 식물체 내 세포 기초 경로와 관련된 GO term들이 주로 되었으며 각각 범주에 있어서 biological process, molecular process에서는 single-organism process (GO: 0044699), single-organism metabolic process (GO:0044710), oxidation-reduction process (GO:0055114), copper ion transport (GO:0006825), copper ion transmembrane transport (GO:0035434), alternative oxidase activity (GO:0009916) GO term들이 유의성이 높게 나타났다. 4. 이러한 QuantSeq의 분석결과는 밀에 관한 염에 의해 발현되는 전사 발현에 대한 이해를 향상시킬 수 있다. 또한 염 스트레스 반응의 복잡한 분자 메커니즘에 대한 좋은 통찰력을 제공하고 염분 스트레스에 대한 작물 내성의 유전적 개선을 위한 실질적인 토대를 마련할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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