This paper presents the characteristics of lightning over established and scheduled wind farms of Jeju island as well as over specific range of entire Jeju Island. The lightning data for 5 years from 2008 to 2012 was obtained from IMPACT ESP which detects lightning. Lightning frequency, lightning strength and regional lightning events were analyzed in detail, and then the lightning maps of Jeju Island were created. The evaluation of lightning rate was made for all the wind farms of this study. Damage to wind turbines by lightning was found in the existing wind farms. As a result, the eastern part of Jeju Island had more lightning frequency than the western part of the Island. Also, the evaluation of lightning rate was good for all established and scheduled wind farms of Jeju Island. Hankyung is the best place for lightning safety, while precaution should be taken against lightning damage in Kimnyung. Lightning damage to wind turbines occurred in Samdal and Haengwon wind farms, which had the first and the second highest lightning rate of the five existing wind farms.
최근 대규모 산사태, 산불등과 같은 산림재해로 인한 산림환경 훼손은 산림 농가 피해뿐만 아니라 산림생태계에도 매우 나쁜 영향을 미치고 있으며 사회적으로도 매우 민감한 환경문제로서 국민의 주요 관심사가 되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 여건에서 활용할 수 있는 다양한 지형 GIS 자료와 위성영상자료에 기반을 둔 주제도뿐만 아니라 산사태 발생에 가장 큰 영향을 주는 강우량 자료를 고려하여 산사태 발생 위험지를 예측하고자 하였다. 울진지역을 대상으로 지형자료와 기상자료를 활용하여 주제도를 작성하고 GIS 중첩분석을 통하여 평가기준을 검토 한 후 산사태 발생가능 위험지역의 분포도를 작성하였다. 아울러 고해상 위성영상 자료에서 획득한 산사태 피해 지역과의 가시적 비교를 통하여 산사태 발생 위험지 예측 방법 기술을 확보 하였다.
Cucumber mosaic virus (CMV) is one of the most important viral diseases in pepper (Capsicum annuum L.), and several genes for resistance were reported in Capsicum spp. In Korea, a single dominant gene that is resistant to $CMV_{Fny}$ and $CMV_{P0}$ has been used for breeding. Recently, a new strain ($CMV_{P1}$) was reported that could infect cultivars resistant to both $CMV_{Fny}$ and $CMV_{P0}$. Therefore, breeding of more robust CMV-resistant cultivars is required. In this study, we surveyed the inheritance of $CMV_{P1}$ resistance and analyzed the location of the resistance loci. After $CMV_{P1}$ inoculation of various germplasms and breeding lines, one accession (ICPN18-8) showed no visual symptoms at 15 dpi (days post inoculation) but was susceptible after 45 dpi, and one resistant line (I7339) showed resistance until at 45 dpi. The latter line was used for tests of resistance inheritance. A total of 189 $F_2$ plants were examined, with 42 individuals showing resistance at 15 dpi and a phenotype segregation ratio close to 1:3 (resistant:susceptible plants). In a lateral ELISA test at 45 dpi, 11 plants showed resistance, and the segregation ratio was changed to 1:15. These results indicate that resistance in C. annuum 'I7339' is controlled by two different recessive genes; we named these resistance genes 'cmr3E' and 'cmr3L,' respectively. To locate these two resistant loci in the pepper linkage map, various RAPD, SSR, and STS markers were screened; only nine markers were grouped into one linkage group (LG). Only one RAPD primer (OPAT16) was distantly linked with cmr3E (22.3 cM) and cmr3L (20.7 cM). To develop more accurate markers for marker-assisted breeding, enriching for molecular markers spanning two loci will be required.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
농민이 농장에서 적지적작 기술을 구현하는 것은 기후변화에 적응하기 위한 효과적인 방법이 된다. 농민이 농장 수준에서부터 최적의 작물을 선택하고 최적의 재배기술을 구사하는데 농장의 기상과 작물의 생육상태를 실시간으로 파악하고 다양한 기술의 적용 결과를 사전에 모의해 볼 수 있다면 큰 도움이 될 것이다. 이를 시험하기 위하여 고랭지배추 주산지역을 대상으로 농업용 전자기후도와 작물 생육모형 기술을 결합하여 농장의 상세 기상과 작물 생육정보를 생산하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 농장 수준의 농업 실황정보를 생산하여 농민에게 직접 제공할 수 있는 유력한 도구로 활용될 수 있다는 결과를 얻었다. 이러한 방식으로 농민이 직접 이용할 수 있도록 하기 위해서는 앞으로도 정보 생산 속도의 개선, 일부 기상요소에 대한 소기후 모형의 개발 및 여러 옵션을 시험해 볼 수 있도록 작물 생육모형을 개선하는 것 등이 필요하였다.
토양침식은 강우분포, 토양, 토지이용과 같은 많은 요인들에 의해 영향을 받는다. 이런 요인들은 시간과 공간에 의해 여러 가지 형태로 나타난다. 본 연구에서는 유역에서의 토양침식 위험지역을 평가하는 것을 목적으로 하고 있으며, 토양침식량 계산은 RUSLE를 이용하였고, RUSLE의 지형 및 공간정보 관련 인자들은 DEM, 토양도, 토지이용도를 이용하여 추출하였고 유역에서 발생하는 토양침식량을 산정하였다. 연구대상유역으로는 한강수계 제1지류인 경안천 유역의 농경지로 하였으며, 토양침식량 분석결과 보통, 특수작물(1210) 재배지역, 과수원(1220), 미경지정리답(1120), 경지정리답(1110)의 순으로 가장 큰 토양침식이 발생하고 있으며, 이 재배지역의 평균 토양침식량 또한 보통, 특수작물 재배지역에서 가장 크게 나타났다. 이 토양침식량 분석결과를 이용하여 농경지의 토양침식 위험지역을 5개 등급으로 구분하여 분석한 결과 토양침식의 위험성이 가장 크다고 판단되는 5등급의 경우 전체 농경지의 2.4%에 해당하는 72.5ha정도가 침식위험지역으로 판단하였다. 이 침식위험지역은 밭작물재배지역이 72.4ha이고 과수원이 0.1ha로 분석되었으며, 기타의 농경지역에서는 5등급의 위험지역은 나타나지 않았다. 또한 토지이용 상황에 관계없이 2등급(1~50ton/ha/yr) 지역이 전체 농경지의 70.2%로 가장 많은 비율로 나타났다.
교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.
In order to study the optimum depth for the soil geochemical exploration in the area which is affected by agricultural activities and waste disposal of metal mine, the soil samples were sampled from the B layer of residual soil and vertical 7 layers up to 250 cm in the rice field and 3 layers up to 90 cm in the ordinary field. They were analyzed for Au, As, Cu, Pb and Zn by AAS, AAS-graphite furnace and ICP. To investigate the proper depth for the soil sampling in the contaminated area, the data were treated statistically by applying correlation coefficient, factor analysis and trend analysis. It is conclude that soil geochemical exploration method could be applied in the farm-land and a little contaminated area. The optimum depth of soil sampling is 60 cm in the ordinary field, and 150~200 cm in the rice field. Soil sampling in the area of a huge mine waste disposal is not recommendable. Plotting of geochemical map with factor scores as a input data shows a clear pattern compared with the map of indicater element such as As or Au. The second or third degree trend surface analysis is effective in inferring the continuity of vein in the area where the outcrop is invisible.
The research topics of more than 1,900 wind energy papers registered in the Korean Journal Citation Index (KCI) were modeled into 25 topics using latent directory allocation (LDA), and their consistency was cross-validated through principal component analysis (PCA) of the document word matrix. Key research topics in the wind energy field were identified as "offshore, wind farm," "blade, design," "generator, voltage, control," 'dynamic, load, noise," and "performance test." As a new method to determine the similarity between research topics in journals, a systematic evaluation method was proposed to analyze the correlation between topics by constructing a journal-topic matrix (JTM) and clustering them based on topic similarity between journals. By evaluating 24 journals that published more than 20 wind energy papers, it was confirmed that they were classified into meaningful clusters of mechanical engineering, electrical engineering, marine engineering, and renewable energy. It is expected that the proposed systematic method can be applied to the evaluation of the specificity of subsequent journals.
고해상도 위성영상분석은 국지적 규모의 토지피복 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 본 연구에서는 고해상도 영상인 IKONOS 영상과 기존에 작성된 토지이용도를 이용하여 국지적 규모의 토지피복도를 새로 작성하였다. 토지피복 분류기법으로는 퍼지분류 기법을 사용하였으며, 소속함수의 결합방법으로 minimum 연산자를 이용하였다. 분리도 분석에서는 모든 밴드에서 분리도가 높지 않은데, 원인은 계절적 영향에 따른 분광반사율의 차이 때문이다. 토지피복도 작성결과 육상에서는 침엽수림과 경지가, 해양에서는 간석지 및 해빈의 변화가 가장 크다. 분류의 전체정확도는 95.0%, kappa 계수는 0.94%로 나타나 높은 분류정확도를 보였다. 분류항목별 정확도에서는 대부분의 분류항목이 90% 이상의 분류정확도를 보였다. 그러나 혼합림과 하천 및 저수지 등은 낮은 분류정확도를 보였다. 이들 원인은 농경지 담수로 인하여 수역으로 분류항목이 변하거나 유사한 분광패턴으로 분류항목이 혼재된 결과이다. 이들 분류항목의 분류정확도를 높이기 위해서는 계절적 요인을 반드시 고려하여야 할 것이다. 결론적으로 IKONOS 영상은 토지이용도 작성 및 수정이 가능하며, 추후 GIS 공간자료와 통합하여 토지피복도를 작성한다면 보다 정확한 의사결정 보조 자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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