For developing the site-specific fertilizer management strategies of crop, it is essential to know the spatial variability of soil factors and to assess their influence on the variability of crop growth and yield. In 2002 and 2003 cropping seasons within-field spatial variability of rice growth and yield was examined in relation to spatial variation of soil properties in the· two paddy fields having each area of ca. $6,600m^2$ in Suwon, Korea. The fields were managed without fertilizer or with uniform application of N, P, and K fertilizer under direct-seeded and transplanted rice. Stable soil properties such as content of clay (Clay), total nitrogen (TN), organic mater (OM), silica (Si), cation exchange capacity (CEC), and rice growth and yield were measured in each grid of $10\times10m$. The two fields showed quite similar spatial variation in soil properties, showing the smallest coefficient of variation (CV) in Clay $(7.6\%)$ and the largest in Si $(21.4\%)$. The CV of plant growth parameters measured at panicle initiation (PIS) and heading stage (HD) ranged from 6 to $38\%$, and that of rice yield ranged from 11 to $21\%$. CEC, OM, TN, and available Si showed significant correlations with rice growth and yield. Multiple linear regression model with stepwise procedure selected independent variables of N fertilizer level, climate condition and soil properties, explaining as much as $76\%$ of yield variability, of which $21.6\%$ is ascribed to soil properties. Among the soil properties, the most important soil factors causing yield spatial variability was OM, followed by Si, TN, and CEC. Boundary line response of rice yield to soil properties was represented well by Mitcherich equation (negative exponential equation) that was used to quantify the influence of soil properties on rice yield, and then the Law of the Minimum was used to identify the soil limiting factor for each grid. This boundary line approach using five stable soil properties as limiting factor explained an average of about $50\%$ of the spatial yield variability. Although the determination coefficient was not very high, an advantage of the method was that it identified clearly which soil parameter was yield limiting factor and where it was distributed in the field.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
조직표본의 실제적인 3차원 구조에 대한 정보를 3차원 조직학이라고 하였다. 무른 성분들이 섞여 있고, 물을 포함 하고 있는 조직 내부의 미세구조의 3차원적 분석을 위해 방사광의 X선을 광원으로 하는 위상대조 미세단층 촬영이 활용되고 있다. 하지만, X선 위상대조영상 분석에서 물을 포함하고 있는 조직에서는 위상대조가 제대로 구현되지 않다는 것을 알게 되었다. 이러한 현상을 해결하기 위해 다양한 방법들을 적용하였으며, 표본을 얼렸을 때 위상대조가 강화된다는 사실을 확인하였다. 방사광 전파위상대조 동결미세단층촬영은 포항가속기연구소 X선 영상빔라인에서 수행하였다. 표본을 동결상태로 유지하면서 $0.18^{\circ}$ 간격으로 $180^{\circ}$ 회전하였으며, 표본을 통과한 X선에 의해 섬광기에 맺힌 영상을 광학렌즈로 확대하여 CCD카메라로 모았다. 각 표본 전체 투사영상을 OCTOPUS 소프트웨어로 재구성하여 2차원 단면영상으로 만들고, Amira 소프트웨어를 이용하여 3차원 영상으로 재구성하였으며, 단면영상에서 각 구조에 대한 구역화와 랜더링 작업을 수행하였다. 물에 의한 위상대조 방해 영향을 줄이기 위해 표본을 얼렸을 때 위상대조는 강화되었으나 동결팽창에 의한 조직변형이 관찰되었다. 표본을 막힌 공간에 넣고 주위를 포매제로 채워 급속냉동 동안 표본이 압박되도록 하였을 때 위상대조의 강화와 동결팽창에 의한 조직변형을 줄일 수 있었다. 결론적으로, 생체조직 내부 미세구조의 비파괴, 고해상도 3차원 영상분석에 있어 조직표본을 동결포매제로 포매 후 급속냉동하고, 방사광에서 방출되는 X선을 광원으로 하는 전파위상대조 동결미세단층촬영법은 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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