• Journal of Plant Biotechnology
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• 제48권1호
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• pp.34-43
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• 2021

CRISPR/Cas9에 의한 유전자 교정 기술은 유용 형질을 갖는 작물 및 임목의 육성에 있어 널리 사용되고 있는 핵심 기술이다. 유전자 교정 임목 육성에는 아그로박테리움에 의한 형질전환 방법이 높은 효율로 시행된 연구가 많았고 따라서 형질전환에 사용된 플라스미드 서열이 식물 유전체 안에 존재한다는 문제가 남아 있었다. 본 연구에서는 CRISPR/Cas9을 사용하여 유전자 교정 임목을 육성하는 데 기존에 알려진 벡터 도입 기술이 아닌, 단일 가닥 가이드 RNA (sgRNA)와 Cas9 단백질을 혼합하여 만든 리보핵산단백질을 현사시나무 원형질체에 도입하는 방법을 기술하였다. 염 스트레스 내성 관련 인자 PagSAP1 유전자를 표적으로 하는 3종류의 sgRNA를 디자인하고, 각 sgRNA와 Cas9 단백질을 혼합하여 만든 리보핵산단백질을 원형질체에 도입하였다. 표적화 딥시퀀싱을 통해 리보핵산단백질 형성 시 sgRNA와 Cas9 단백질을 혼합하고 일정 시간 배양하여 안정화되는 시간이 필요한 것을 확인하였다. 또한 sgRNA3의 리보핵산단백질이 sgRNA1, sgRNA2의 리보핵산단백질보다 높은 교정 효율을 보이는 것을 확인하였다. 본 실험을 통해 리보핵산단백질을 이용한 유전자 교정 기술이 임목에도 적용될 수 있음이 확인되었고, 이는 외래 유전자 없이 유전자 교정 임목을 육성하는 데 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권1호
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• pp.9-21
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• 2021

본 연구에서는 금강수계 미호천의 어류 서식지적합도지수 산정을 위해 12개 조사지점에서 어류 및 유량조사를 실시하였고, 미호천을 대표할 수 있는 2개 지점을 선정하여 어종별 수심 및 유속 등 물리적서식지 정보를 구축하여 서식지적합도지수를 산정하였다. 2019년 9월부터 2020년 5월까지 총 4회 실시한 현장조사 결과에 따르면 총 8과 37종 5,754개체가 출현하였고, 어류군집의 유영특성은 정수성 어종이 22종, 중간종 7종, 유수성종 8종으로 유속이 느린 수역을 선호하는 정수성종의 출현 종수가 가장 많은 것으로 확인되었다. 서식지적합도지수는 수심과 유속 구간별 채집된 개체수와 유량조사 결과를 이용하여 WDFW 방법에 따라 산정하였다. 우점종인 피라미와 유영성 어종을 대상으로 상류의 가산교 지점과 중류의 팔결교 지점에서 각각 산정하여 결과를 비교하였다. 단일종은 수심 0.1 - 0.5 m, 유속 0.2 - 0.5 m/s의 범위에서 상류와 하류간 큰 차이를 보이지 않았고, 유영성종의 경우 수심 0.2 - 0.5 m, 유속 0.2 - 0.5 m/s의 범위로 단일종과 유사하게 산정되었다. 우점종인 피라미의 물리적 서식범위가 광범위하였고, 유영성종 간의 서식지적합도지수는 유사하게 산정된 결과를 보였다. 이와 같은 결과는 미호천의 환경생태유량 산정 및 하천복원 계획을 위한 기초자료로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.245-255
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• 2022

수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제32권6호
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• pp.463-467
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• 2022

원핵생물 1,309종(species)에 보존적인 유전자(ortholog)를 파악하기 위해 1,309종을 대상으로 COG(Cluster of Orthologous Groups of proteins) 기법을 적용하였으며, 그 결과 ribosome protein S11 (COG0100)을 확인하였다. 1,308, 1,307, 1,306 및 1,305종에서 보존된 ortholog의 수는 각각 2, 5, 5 및 6개였다. 1,303종 이상에서 보존된 유전자는 29개였고, 이들은 23개의 리보솜 단백질, 3개의 tRNA 합성효소, 2개의 번역 인자 및 1개의 RNA 중합효소 소단위체 유전자였다. 대부분이 단백질 합성과 연관되어 원핵생물에서 단백질 발현이 중요한 것으로 판단되었다. 29개의 COG 중에서 ribosome protein S12 (COG0048)가 보존성이 가장 높았다. 29개의 보존된 COG는 대개 하나의 원핵생물에 하나의 단백질이 분포하였다. COG0090은 보존성이 가장 낮았으며 phylogenetic distance value의 표준편차도 가장 컸다. COG0090은 리보솜의 구성원 기능 외에 복제와 전사의 조절자 역할을 하기에, 각 원핵생물이 다양한 환경에서 생존하기 위해 변이가 큰 것으로 추론되었다. 이 연구는 기초 과학과 종양 조절 및 항균제 개발에 필요한 데이터를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권6호
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• pp.659-668
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• 2021

본 연구는 부산광역시를 대상으로 열환경을 개선하기 위한 바람길 관리 방안 제안을 목적으로 한다. 이를 위해, Landsat-7 위성 열영상 자료와 공간통계 분석을 실시하여 부산광역시의 Hot spot과 Cool spot 지역 특성을 파악하였으며, WRF 기상모의를 통해 주요 바람길을 분석하였다. 그 결과, Hot spot 지역 중 열환경 개선이 요구되는 지역은 부산진구, 동래구, 연제구와 사상구 공업지역, 대규모 시설지역에는 부산항 부두로 나타났으며 주요 바람길에는 금정산~백양산~구덕산 계곡부로서 확인되었다. 이를 바탕으로 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. 공업시설과 부산항 일대는 대기 온도 상승 요인으로서 주변 지역의 열환경을 악화시키므로 시설의 온도저감 및 바람길을 고려한 도시·건축계획이 요구된다. 바람길 관리가 필요한 지역으로 만덕동, 사직동 일대 산림에 대한 추가적인 훼손이 일어나지 않도록 하여야 하며, 산림과 인접한 지역의 대규모 고층아파트는 산림에서 생성된 차고 신선한 공기의 흐름을 방해하므로 금정산과 접해있는 제3종 일반주거지역의 신규·재개발에 따른 고층아파트 단지 조성은 지양해야 한다. 본 연구 결과는 부산광역시의 기후변화에 대응한 도시계획 및 환경계획수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.81-88
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• 2022

NRC (New paradigm Reinforced Concrete) 보는 강판거푸집과 함께 주보강재로 사용되는 주앵글에 기본 전단보강재로 사용되는 전단앵글을 트러스 구조형태로 용접조립한 후, 현장에서 추가적인 주 철근과 전단보강근이 배근된다. 본 연구에서는 NRC 보의 전단보강재 종류(전단앵글, 경사전단보강근, U형 덮개철근)에 따른 전단실험을 통하여 NRC 보의 전단성능평가를 실시하였다. 실험결과, 실험체별 초기균열이 발생되기전 초기강성은 유사하게 나타났으며, 모든 실험체는 전단파괴되었다. 실험체의 전단보강재가 최대내력시 항복거동하였고, 전단보강재의 보강량 증가에 따라 실험전단내력이 증가하였다. 이를 볼 때 NRC 전단보강재가 전단강도 기여분에 해당하는 전단성능을 발휘하는 것으로 판단된다. 콘크리트구조기준(KDS 14 20 22)에 의한 이론내력을 산정한 결과, 전단보강재가 배근된 NRC 보 실험체들의 실험전단내력이 이론전단내력에 비하여 37~146% 크게 나타나, 이론내력식이 NRC 실험체 상세에 대하여 안전측으로 평가하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.129-140
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• 2022

코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.533-541
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• 2022

최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.