• 한국육종학회지
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• 제42권3호
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• pp.313-317
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• 2010

조운은 농촌진흥청 국립식량과학원에서 벼 수확기의 분산 및 이른 추석에도 안정적으로 생산할 수 있는 평야지적응 조생종을 육성할 목적으로 1996년 조숙이면서 양질 내병 다수성 계통인 SR14880-173-3-3-2-2-2와 초형이 우수하며 수량성이 높은 단간 조생인 운봉20호를 교배하여 2009년 육성한 평야지적응 극조생 단간 내도열병 고품질 벼 품종으로 주요 특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다. 1. 보통기 보비재배에서 출수기는 7월 23일로 오대벼보다 7일 빠른 극조생종이다. 2. 간장은 62 cm이며, 주당수수는 16개, 수당 립수는 59개이고, 현미 천립중은 21.2 g으로 오대벼보다 가볍다. 3. 쌀 외관은 심복백이 거의 없이 맑고 깨끗하며, 아밀로스 함량은 17.8%로 오대벼보다 낮고, 밥맛이 양호하다. 4. 불시출수가 잘 되지 않으며 위조에 강하고 성숙기 엽노화가 느린 편이다. 5. 수발아에 강하고 내냉성은 오대벼와 비슷한 수준이다. 6. 잎도열병은 강한 저항성이나 흰잎마름병 및 기타 병해충에는 약한 편이다. 7. 수량성은 3년간의 지역적응시험 보통기 보비재배에서 평균 쌀 수량이 5.18 MT/ha 이다.

• 한국육종학회지
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• 제43권6호
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• pp.543-548
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• 2011

'하이아미'는 필수 아미노산 함량 및 조성이 우수한 신소재를 육성할 목적으로 1998년 하계에 EMS를 처리한 진미벼에 5-methyltryptophan (5MT)을 처리하여 단백질 내성 후대 계통을 육성하고 줄무늬잎마름병에 저항성이고 다수성인 계화벼를 인공교배하여 SR24568을 부여하였다. 1999년 $F_1$ 18개체를 양성하여 꽃가루 배양을 실시하여 2001년 $AC_1$ 75개체를 육성하였다. $AC_2$ 세대부터 계통 선발법에 의해 주요 병해충 및 미질검정을 병행하여 필수 아미노산 함량 및 조성이 우수한 계통을 선발하였다. 선발 계통에 대해 2005년 생산력검정을 실시결과 중생이며 필수 아미노산 함량 및 조성이 일반벼보다 우수한 SR24568-HB2310-72 계통을 수원511호로 계통명을 부여하여, 2006년부터 2008년까지 3년간 지역적응시험 실시결과 그 우수성이 인정되어 2008년 12월 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가목록등재 품종으로 선정됨과 동시에 '하이아미'로 명명되었는바, 그 주요 특성을 요약하면 다음과 같다. 1. '하이아미'의 출수기는 보통기 보비재배에서 평균 8월 15일로 화성벼보다 3일 늦은 중생종이다. 간장은 83 cm, 이삭길이는 22 cm, 수수는 13개, 수당립수는 119개, 등숙률은 82.9%이었으며, 현미천립중은 20.7 g으로 중립종이다. 2. '하이아미'는 줄무늬잎마름병에는 저항성이나, 도열병, 흰잎마름병, 충해에는 약하다. 3. 내냉성 관련 형질 검정에서 '하이아미는 출수지연일수 15일, 임실률 74%로 내냉성에 강한 편이었고, 등숙기 수발아율은 19.1%이었다. 4. '하이아미'는 현미 장폭비가 1.87인 중단원립이고 쌀 외관은 투명하고 심복백이 없다. 단백질 함량은 6.0%, 아밀로스함량은 18.2%이었고, 식미 관능검정의 총평이 0.39로 밥맛이 매우 우수하였다. 5. '하이아미'는 필수아미노산 총량이 화성벼 대비 31%가 많았으며, 특히 히스티딘, 메치오닌, 라이신의 조성이 우수하였다. 6. 2006-2008 3년간 실시한 지역적응시험 보통기 보비재배에서 '하아아미'의 평균쌀 수량은 5.38 MT/ha로 화성벼와 비슷하였다. 7. 재배적지는 중부평야지이다.

• 한국육종학회지
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• 제40권4호
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• pp.512-516
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• 2008

'조양'은 우리나라에서 재배가 가능한 조숙 양질 다수성 쌀귀리 품종을 육성하고자 1996년에 조숙성인 '식용귀리'를 모본으로 조숙 대립 겉귀리 계통인 '귀리23호'를 부본으로 인공교배를 하여 계통육종법에 의해 선발된 'SO96025-B-303-44-2-5' 계통이다. 이 계통은 2003년부터 생산력검정시험을 거쳐 계통명이 '귀리57호'로 명명되었고, 2005년부터 지역적응시험을 거쳐 207년에 육성된 품종이며, 그 특성은 다음과 같다. 1. '조양'은 잎색이 농녹색이고 잎폭은 중간 정도이며, 이삭형은 산수형이고, 종실은 길고 담황색이다. 2. '조양'의 출수기는 재배지 3개년 평균 4월 28일로서, 기존에 육성된 선양에 비해 11일 빨랐으며, 지역적응시험에서의 평균 종실 수량은 4,670 kg/ha으로 표준품종인 '선양'보다 38% 많았다. 4. '조양'은 '선양'에 비해 탈부율과 조단백질 함량이 12.9%로 높고, 베타글루캔 함량은 4.7%로서 표준품종인 '선양'과 비슷하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.1-22
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• 2019

이 연구는 특성화고등학교 학생의 부모지지와 진로결정수준의 관계에서 회복탄력성의 매개효과를 검증함으로써 가정과 학교가 연계된 바람직한 진로지도 상담의 기초자료를 제공하여 수준을 높일 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 연구문제로는 첫째, 특성화고등학교 학생의 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성의 수준은 어떠한가, 둘째, 특성화고등학교 학생의 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성의 관계는 어떠한가, 셋째, 특성화고등학교 학생의 부모지지와 진로결정수준의 관계에서 회복탄력성은 매개변인의 역할을 하는가로 설정하여 구명하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 특성화고등학교 학생의 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성에 관련된 이론적 배경을 고찰하여 검사도구를 제작하였다. 설문지는 개인특성(1문항), 부모지지(22문항), 진로결정수준(22문항), 회복탄력성(27문항)으로 총 70문항으로 구성하였으며, 전국 공업계열 특성화고등학교 학생 850명을 대상으로 설문조사를 실시하여 무응답이나 불성실한 응답의 설문지를 제외한 689부를 최종 분석에 활용하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 학년별 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성은 모두 유의한 차이가 없었으며 각각 보통수준을 나타냈다. 또한 부모지지, 진로결정수준, 회복탄력성 모두 높은 상관관계를 나타냈다. 하위요인별로는 부모지지와 진로결정수준, 회복탄력성과 진로결정수준이 높은 상관관계를 보였으며, 부모지지의 하위요인 중 정서적 지지와 언어적 격려가 진로결정수준에 50%이상의 설명력을 보였다. 매개효과 측면으로는 부모지지가 진로결정수준에 미치는 영향에 대해서 회복탄력성 전체와 하위요인인 통제성, 긍정성, 사회성이 모두 부분매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 진로지도상담의 질적 향상을 위해서는 가정적요인과 학생 내적요인을 모두 고려한 학교와 가정이 연계된 프로그램이 진행되어야 하며 특히 정서적, 언어적인 측면을 활용하여 학년이 올라갈수록 긍정적인 부모지지와 회복탄력성을 형성할 수 있는 교육이 선행되어야 할 것이다.

• 유기물자원화
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• 제27권2호
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• pp.19-30
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• 2019

본 연구는 국내산 우각이 혼합된 유기질비료를 개발하여 가장 많은 유기재배 면적을 차지하고 있는 벼를 포함하여 가지에 대한 시용효과를 조사하고 수입 유박을 대체할 유기자원으로 우각의 활용가능성을 구명하고자 실시하였다. 질소함량이 높은 국내산 유기자원 선발을 위하여 계분, 어분, 콩깻묵, 참깻묵, 들깻묵, 혈분, 우각, 맥주오니 등 8종을 분석하여 질소함량이 높은 유기자원을 선발하였고 보조제로 왕겨 바이오차, 미강 등을 원료별, 혼합비율별로 혼합하고 성분을 분석하여 유기농업에 사용 가능한 유기질비료 제조조건을 확립하였다. 우각은 전질소(T-N) 함량이 12.0 %로 높아 혈분 13.5 % 다음으로 높았으며 어분 및 깻묵은 전질소 함량이 5.9~7.9 % 수준이었다. 계분은 유기농업에 사용가능한 무항생제 산란계 계분을 사용하였으며, 맥주오니는 질소함량이 3.4 %로 나타났다. 무항생제 계분, 우각, 맥주오니 등을 주재료로 바이오차, 미강 등을 보조제로 사용하여 유기질비료를 제조한 결과. 수입유박의 질소함량(4.0~4.2 %) 대비 개발한 유기질비료의 질소함량은 7.5 %로 높고 중금속함량은 Zn 400 mg/kg, Cu 120 mg/kg 이하 등으로 나타나 질소 함량이 높고 유기농업자재 품질기준에 적합한 유기질비료를 개발하였다. 우각이 포함된 유기질비료를 사용하여 벼와 가지를 재배하면서 시용효과를 조사한 결과 토양검정질소시비량 기준 100 % 시용시 혼합유박 대비 시용량을 40 % 감소하였음에도 벼 생육 및 수량이 대등하였으며, 가지 재배시에도 동일한 결과를 나타내었다. 우각 등 국산 유기자원을 이용한 새로운 고농도 질소원 선발 및 이를 이용한 유기재배 적합 유기질비료 개발은 친환경농업 확대 보급의 중요성이 높아지고 있는 현 시점에서 지역자원을 이용한 기존 수입 혼합유박 대체 연구의 출발점이자 폐기되고 있는 국내 유기자원의 활용 방안 모색에서 큰 의미를 가지며 향후 확대 보급된다면 친환경농산물의 안정적 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제14권4호
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• pp.153-169
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• 2018

기존 대기 에어로졸에서의 유기성분 분석은 분석 기기로 파악한 피크 가운데 동정 가능한 성분 개수에 제한이 있었다. 이 문제를 극복하는 방법의 하나로 2DGC를 활용하여 보다 많은 성분을 동정하고, 이들 성분들의 특성 파악을 용이하게 하기 위해 검출된 피크들을 휘발도에 따라 3개, 극성도에 따라 2개로 분리하여 총 6개의 그룹으로 구분하고, 각 그룹의 피크를 정성/정성 분석하여 화학 특성에 따른 클래스로 구분하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론을 서울에서 2013년 여름과 2014년 겨울에 측정한 대기 에어로졸의 유기 성분을 2DGC로 분석한 결과에 적용하여 특성 파악 연구를 수행하였다. 정성/정량 분석 결과 유기 성분을 8개의 클래스로 구분할 수 있었다. 이 성분들은 계절별 유사성과 차별성을 보여주었다. 한 예로 고극성-휘발성유기화합물(HP-VOC)의 정성분석 결과 여름에는 furanone 성분이 대부분이었으나, 겨울에는 furanone 성분이 검출되지 않았다. 저극성 반휘발성유기화합물(LP-SVOC)의 정성적 특징은 VOC와 OVOC가 대부분을 차지하고 있는 것이었으며 OVOC가 VOC보다 더 많은 종류로 검출되었다. 그러나 상대적 정량분석에서는 반대로 OVOC보다 VOC가 두 배 더 많은 양을 차지하고 있었다. 즉 LP-SVOC에서 OVOC는 더 다양한 종류가 발견되나 정량적으로 봤을 때는 VOC가 대부분을 차지하고 있다고 할 수 있다. 이러한 분석 결과는 보다 다양한 성분의 유기성분 분석과 함께 정성/정량 분석의 통합적 활용이 필요함을 보여주고 있다. 이 연구에서 2DGC 시스템 결과를 6개의 그룹으로 구분하여 미지 성분 피크를 그 그룹의 특성을 가진 것으로 정성/정량 분석하여 어느 정도 결과를 도출하였다. 그러나 각 그룹의 경계에 있는 성분들이 비슷한 특성을 갖는 경우가 나타났고, 정량 분석에는 아직도 미흡한 부분이 있는 제한점을 보였다. 이 부분에 대한 보다 심도 깊은 연구가 필요하다. 또한 2DGC 시스템은 단일 GC 시스템보다 검출 한도가 높은 제한점을 가지고 있으며, 정량이 아직 확실하지 않은 단점이 있다. 이들 문제점을 해결하기 위해서는 분석 시스템 자체에 대한 심도 깊은 연구가 필요하다.

• 에너지공학
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• 제28권2호
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• pp.18-35
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• 2019

한국지역난방공사에서 난지 물재생센터의 하수처리 설비로 부터 발생하는 $45,300m^3$/일의 바이오가스를 연료로 1,500 kW, 2대 규모의 엔진 발전기를 운영하고 있다. 그러나 바이오가스 발전 플랜트의 실제 운영 경험이 미미하고, 축적된 기술 및 노하우 부족으로 가스엔진의 잦은 고장과 정지로 많은 경제적 손실이 발생하고 있다. 따라서 이 발전 플랜트의 안정적인 운영을 위한 기술적 근본 대책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 난지 물재생센터의 하수처리장에서 발생하는 바이오가스를 이용한 가스엔진 플랜트의 일련의 공정상의 문제점을 확인하고, 각 단계별 문제점을 최소화 하여 실제 운전의 최적화 방안을 마련하였다. 먼저 고장 정지의 주요 원인인 발생가스의 정제를 위해 현재 사용 중인 활성탄에 대한 성분분석 및 흡착실험을 통해 활성탄의 흡착능력 품질 기준 마련을 위한 여건을 조성하였다. 또한, 불순물을 최소화하기 위한 활성탄의 교체주기의 기준수립, 황화수소 측정주기 강화, 활성탄 국산화, 설비개선 등 바이오플랜트 운영기준 강화 및 개선방안을 적용하여 실제운전에 적용하였다. 그 결과 가스엔진 1호기는 530%, 2호기는 250%의 정상운전 가동시간이 증가되는 운영실적을 보였다. 또한 통풍구의 설비개선을 통해 작업공정을 줄이고, 정상 운전시간과 가동률을 높일 수 있었다. 경제적으로도 77,000천원/년의 매출증대 효과를 나타냈다, 이와 같이 운영기준의 강화 및 개선방안을 적용하여, 바이오가스 플랜트의 고장 정지를 줄이고 가동률을 높여, 안정적인 운영을 하는 것이 현실적인 바이오가스 플랜트의 최적 운영방안으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.29-37
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• 2019

DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.