본 연구는 유역의 DEM 자료와 토양도, 토지이용도 등의 수치자료를 이용하여 유역에서 발생하는 토양유실량을 분석하고 이를 바탕으로 유역의 토양침식 위험지역을 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 토양유실량 분석을 위한 모형은 RUSLE를 이용하였으며, 연구대상유역으로는 금강의 제2 지류인 무심천 유역으로 하였다. 수문자료는 청주관측소의 연평균 강우량 자료를 이용하였고, 지형 특성에 관계된 자료는 환경부의 DEM, 농업과학기술원의 정밀토양도(1/25,000) 및 건설교통부의 토지이용현황도 자료를 이용하였다. 이들 수치자료를 이용하여 토양침식 위험지역 분석을 위한 주제도를 작성하였고, 유역의 토양유실량 및 침식 위험지역을 분석하였다. 분석결과 나대지 및 인공녹지 지역이 토양유실량이 많았으며, 산림지역의 경우에는 경사도가 토양유실에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 침식위험지역에 대한 분석은 유역의 지면경사도가 20도 이상인 지역과 토지피복상태가 나대지 및 인공녹지로 분류되는 지역 중 약 8.5%인 $193,730.3m^2$가 침식위험지역으로 나타났다.
국내외에서 육성된 배 품종 및 유전자원에 대한 DNA 프로파일 데이터 베이스를 구축하여 유전적 연관성을 조사하고자 수행하였다. 배 동양 및 서양배 8품종을 387개의 microsatellite 마커를 이용하여 대립유전자의 패턴이 우수하면서 다형성 정도가 높은 11개를 선발하였다. 이들 마커와 배 품종 및 유전자원 72점에 대해 분석한 결과, 133개의 대립유전자가 검출되었으며, 분자 마커에 따라 4 22개까지 다양한 대립유전자의 분포 양상을 나타냈다. PIC 값은 0.557 - 0.879 사이에 분포하였으며 평균 0.743으로 높게 나타났다. Microsatellite 마커에 의해 나타난 대립유전자를 근거로 계통도를 작성하였을 때 72품종 및 유전자원의 유전적 유사도는 0.02 1.00까지 넓은 범위에 속하였고, 배나무의 식물분류학적 특성 및 품종 육성 계보에 따라 4개 대그룹으로 크게 나누어졌다. 대부분의 품종이 11개의 microsatellite 마커의 유전자형에 따라 식별이 가능하였다. 본 연구에서 microsatellite 마커에 기반한 배 품종 및 유전자원의 데이터베이스는 품종보호 출원품종의 구별성, 균일성, 안정성을 재확인하는데 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.
국내외적으로 농촌 경관에 대한 관심과 함께 경관에 대한 관리 및 보전에 노력을 기울이고 있다. 천혜의 자연조건과 함께 아름다운 농촌경관을 유지하고 있는 제주도에서도 경관의 중요성을 인식하여 제주국제자유도시특별법 및 동법 시행조례로서 경관관리를 하고 있다. 그러나 이러한 경관관리에 대한 노력에도 무분별한 건축물의 난립 등으로 인하여 경관훼손이 가해져 체계적인 관리방안이 시급한 처지이다. 이러한 농촌경관 가운데에서도 대표적인 경관을 구성하는 돌담의 훼손이 심각히 진행되어지고 있지만 현재의 경관관리는 조망지역의 가시권에 대해서만 초점을 맞추고 있고 중요한 경관요소에 대해서는 경관평가 항목에 포함되어 있지 않아 돌담 경관의 훼손에 대해 아무런 조치를 취할 수 없는 실정에 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 제주도 돌담이 경관 요소로서 가지고 있는 중요한 내재적 가치를 정립하였고 또한 기존의 가시권 중심의 조망지점 경관분석에서 훼손 가능성을 경관분석에 적용함으로서 보전측면을 강화한 경관평가를 제안하였다. 또한 GIS를 활용하여 돌담 경관 실태와 훼손정도를 추정하여 GIS 기술의 활용여부도 검토하였다. 이 연구를 위해 제주도의 대표성을 지니는 한경, 애월, 신촌 등 여섯 군데의 농촌지역을 사례지역으로 정하였으며 이 지역에 대한 경관분석을 실시하였다.
Mongolia has 80% livestock of total agriculture industry, 170,000 farms are engaged, 2,500,000 of cows that were beef and dairy cows are raised. Despite of Mongolian has great application with milk, there are not clear differences between cow and dairy cattle, and the production of milk is also low. But the milk suppliers are varied (horse, sheep, goat, etc), so that the total milk production is 500 thousand ton per year. It's really considerable to improve the breed of owing to many problems with big differences among milk qualities. For carrying out for first year project, artificial insemination project was operated with 3rd grade Holstein semen that were imported from S. Korea, and initiation and field training were also carried out through appropriate AI technique we developed for Mongolia environment. Local information research and MOU conclusion were done with professor D. Altangerel in May $10^{th}{\sim}13^{th}$, 2009, and development for AI technique and AI equipments were supplied for Mongolia breeding and natural environment in July $10^{th}{\sim}17^{th}$ in 2009. All cows were treated by synchronization for AI. To do this, $PGF_{2\alpha}$ injection were treated for luteal phase cow, if it wouldn't work, try again after 11 days. After confirmation of estrus, AI and AI training were carried out with sperm injection in the uterus or cervix by rectum-vagina method which is common worldwide, the most effective artificial insemination technique. If cows were return to next estrus cycle, second AI was carried out about approximately 21 days after artificial insemination. After 2 months, all cows not showing return estrus should be taken pregnancy test. Every pregnant cow will be cared thoroughly. Total 48 cows administrated by $PGF_{2\alpha}$ for synchronization and after 48 hours 45 cows (93.8%) showing estrus were detected and then artificial inseminate them within who 8 cows (27.8%) showed return estrus. Therefore, Using $PGF_2{\alpha}$ for synchronization is effective to use for Mongolia breeding conditions. There are possibility of base for food production after all, including increase of livestock production in Mongolia by improvement of breeding cow with AI and embryo transfer project.
국내외에서 재배되고 있는 감귤속 식물 108 품종 및 유전자원과 SSR 마커를 활용하여 유전적 유사도 분석을 통한 품종식별력 검정 등에 대한 연구를 수행하였다. 감귤 8품종을 203개의 SSR 마커로 검정하여 반복 재현성이 높은 뿐만 아니라 다형성 정도가 높은 18개를 선정하였다. 이들 마커와 국내외에서 재배되고 있는 감귤 108품종을 검정하였을 때 마커당 평균 대립유전자수는 9.28개로 나타났고, 5-14개까지 다양한 분포를 나타내었다. PIC 값은 분자표지에 따라 0.417-0.791 범위에 속하였으며 평균값은 0.606으로 나타났다. 감귤류 108품종에 대하여 계통도를 작성하였을 때 감귤류 식물의 분류학적 특성 및 품종 육성의 계보도에 따라 13개의 그룹으로 크게 나누어졌다. 감귤류 식물 품종중 오렌지나 온주 밀감의 경우 대부분의 품종이 SSR 마커의 유전자형에 의해 구분이 되지 않은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 감귤속 식물의 품종별 SSR DNA 프로파일 데이터베이스는 감귤속 식물의 유전자원 특성평가와 육종가의 지식재산권 보호의 수단으로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
농업에서 가장 기본이 되는 종자는 생산과 효율을 높이는 중요한 요소다. 우수한 유전자를 가진 종자를 통해 농업의 생산성 향상을 기대할 수 있고, 작물의 생존 및 번식을 증진시킬 수 있다. 하지만 현재 우수한 종자의 선별은 대부분이 수작업에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 인력을 요구한다. 제안된 연구에서는 종자의 표현체 특성을 추출하기 위해 컴퓨터 영상처리기술을 이용하여 적은 인력과 비교적 짧은 시간으로 종자의 특징을 추출할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다량의 종자가 포함된 영상으로부터 개별 종자를 검출하고, 검출된 개별 종자마다 대표색상, 면적, 둘레, 진원도 (Roundness)와 같은 다양한 특징을 추출하고 저장한다. 입력 영상의 규칙성 때문에 제안된 시스템의 개별 종자추출의 정확도는 콩 종자의 경우 99.12%, 벼 종자의 경우 99.76%이다. 추출된 데이터는 향후 전문가의 의견을 반영한 각종 데이터 분석을 위한 기초자료로 활용되며 종자별 표현형 특성을 결정하는 기초자료로 사용될 것이다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
Microalgae are photosynthetic microorganisms that are highly productive in the presence of basic renewable natural sources (light, $CO_2$, water and nutrients). They can synthesize lipids, carbohydrates and proteins in a small number of days. Subsequently, these carbon-captured products can be processed into both biofuels and valuable co-products. Additionally, microalgae would be an ideal feedstock for replacing land-based food crops with cellular products as high energy density transportation fuels. These microscopic organisms could contribute a significant amount of renewable energy on a global scale. In Korea, microalgae biofuel research was common in the early 1990s. The research activities were unfortunately stopped due to limited governmental funds and low petroleum prices. Interest in algal biofuels in Korea has been growing recently due to an increased concern over oil prices, energy security, greenhouse gas emissions, and the potential for other biofuel feedstock to compete for limited agricultural resources. The high productivity of microalgae suggests that much of the Korean transportation fuel requirements can be met by biofuels at a production cost competitive with the increasing cost of petroleum seen in early 2008. At this time, the development of microlalgal biomass production technology remains in its infancy. This study reviewed microalgae culture systems and biomass production, harvesting, oil extraction, conversion, and technoeconomical bottlenecks. Many technical and economic barriers to using microalgal biofuels need to be overcome before mass production of microalgal-derived fuel substitutes is possible. However, serious efforts to overcome these barriers could become a large-scale commercial reality. Overall, this study provides a brief overview of the past few decades of global microalgal research.
This study was conducted to establish genetic criteria for phenotypic characteristics of Hanwoo cattle based on allele frequencies and genetic variance analysis using microsatellite markers. Analysis of the genetic diversity among 399 Hanwoo cattle classified according to nose pigmentation and coat color was carried out using 22 microsatellite markers. The results revealed that the INRA035 locus was associated with the highest $F_{is}$ (0.536). Given that the $F_{is}$ value for the Hanwoo INRA035 population ranged from 0.533 (white) to 1.000 (white spotted), this finding was consistent with the loci being fixed in Hanwoo cattle. Expected heterozygosities of the Hanwoo groups classified by coat colors and degree of nose pigmentation ranged from $0.689{\pm}0.023$ (Holstein) to $0.743{\pm}0.021$ (nose pigmentation level of d). Normal Hanwoo and animals with a mixed white coat showed the closest relationship because the lowest $D_A$ value was observed between these groups. However, a pair-wise differentiation test of $F_{st}$ showed no significant difference among the Hanwoo groups classified by coat color and degree of nose pigmentation (p<0.01). Moreover, results of the neighbor-joining tree based on a $D_A$ genetic distance matrix within 399 Hanwoo individuals and principal component analyses confirmed that different groups of cattle with mixed coat color and nose pigmentation formed other specific groups representing Hanwoo genetic and phenotypic characteristics. The results of this study support a relaxation of policies regulating bull selection or animal registration in an effort to minimize financial loss, and could provide basic information that can be used for establishing criteria to classify Hanwoo phenotypes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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