본 연구는 제주마의 연도별 주파기록 특성을 파악하고 경주기록에 대한 환경효과 분석을 위해 수행되었다. 한국마사회가 2002년부터 2019년까지 수집한 제주마 2,167두의 48,645개 관측치 정보가 분석에 사용되었다. 환경효과 분석을 위하여 관측치 빈도가 가장 높은 800 m 기준으로 주파기록은 보정되었다. 거리별 경주기록은 동일거리 기준으로 변환되었으며 연도별 비교가 가능했다. 그 결과 표현형에서 매년 주파기록이 0.242초(R2=0.66) 단축됨을 알 수 있었다. 보정된 주파기록에 대한 환경효과의 유의성 검증 위해 일원분산분석을 수행하였고 모형에서 설정한 모든 변수에서 고도의 유의성을 나타내었다(p<0.001). 이들 변수에 대해 단계적 변수 선발법을 적용, AIC 값 산출을 통해 모형 적합도를 평가하였으며 연도, 부담구분, 기수 순위, 조교사 순위, 주로상태, 날씨, 마령, 성별 순으로 변수 선택 시 가장 낮은 AIC 값을 갖는 모형이 수립되었다. 최종적으로 주파기록에 영향하는 환경효과 분석을 위하여 기수, 조교사 순위 및 마령 3가지 변수를 임의효과로 가정하였다. 그 결과 기수와 마령을 임의효과로 설정하였을 때 주파기록에 영향하는 환경효과 분석에 가장 적합한 모형인 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 제주마 유전능력 평가를 위한 모형설정 시 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
다산 등 15개의 통일형 벼 품종을 이용하여 mesotrione을 처리한 후 5일부터 다산 등 13개 품종들은 신엽에서 백화현상이 발생하였으나, 밀양154호와 수원382호는 백화현상이 발생하지 않아 저항성 품종으로 선발되었다. Mesotrione 처리 후 다산 등 13개 품종들의 초장 및 건물중 억제율은 밀양154호와 수원382호보다 더 높았으며 약량에 따른 억제율이 증가하였다. 한아름2호/밀양154호의 $F_2$ 집단을 이용한 유전분석 결과 저항성이 149개체, 감수성이 41개체로 이론적 분리비 3:1($X^2=1.19$, P=0.31)에 적합하여, mesotrione 저항성 관련 유전자는 1개의 우성유전자에 지배되는 것으로 나타났다. BSA방법을 이용하여 mesotrione 저항성 관련 유전자를 탐색한 결과, 2번 염색체의 10.2 Mb에 위치한 SSR marker RM1358과 RM3501을 선발하였다. Fine mapping을 위해 선발된 5개의 저항성 개체 중에서 $F_2-137$은 RM12921부터 RM3501까지 재조환이 일어났고, $F_2-76$은 RM324부터 RM5101까지 재조환이 일어났다. 따라서, mesotrione 저항성 관련 유전자는 RM3501과 RM324 사이인 10.2 Mb~11.4 Mb에 존재하며, RM3501과 RM324의 조환률이 각각 0.53%과 2.65%이므로, RM3501을 mesotrione저항성 유전자 DNA 연관 marker로 선발하였다. 다산 등 20개 통일형 품종 및 mesotrione에 저항성을 나타내는 자포니카 품종인 운광과 감수성인 통일형 한아름의 $BC_2F_2$ 집단을 이용하여 RM3501의 MAS 이용 가능성을 검토한 결과, mesotrione 저항성 선발 marker로 활용은 가능하나, 정확한 선발 maker로 활용하기 위해서는 추가적인 실험이 필요할 것으로 판단된다.
공용화기사격장 내 중금속 오염물은 대부분 탄두원형으로 존재하거나 입자로 존재하는 금속조각편이며 이들 미세한 금속입자들은 오랜 기간 풍화되어 표면이 산화물 또는 탄산화물로 존재할 가능성이 매우 높다. 특히 사격장 토양에서 대표적 오염물질인 납은 연성이 높아 무르고 잘 늘어나므로 더 미세입자로 존재한다. 따라서 물리적 세척 실험으로 입도분석, 입경별 중금속농도, 금속물질 성분분석, 비중, 자력, 부상선별의 적용성 평가를 실시하였다. 금속파편의 경우 FESEM분석과 무게측정결과 납은 무른 특성에 따라 얇게 조각나고 편모양의 구조로 비슷한 면적의 구형 토양보다 무게가 더 적게 나가는 것을 확인하였으며 비중선별 적용성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 이 결과를 적용하여 하이드로사이클론을 이용한 정화효율평가 결과 1회 71%, 2회 80%, 3회 91%의 누적 정화효율을 보였다. 이에 비해 자력선별은 17%의 낮은 효율을 보였고 부상선별은 입경 0.5 mm 미만으로 선별한 대상토는(-35 mesh) 39%로 비교적 높은 효율을 보였으나 입경 2 mm 미만으로 선별한 대상토의(-10 mesh) 효율은 16%에 불과하였다. 토양세척의 대상 처리입경은 2 mm ~ 0.075 mm로 입도구분을 추가로 하여 실규모 장치에 적용하여야 하며 이는 설치비용과 공정이 추가로 구성됨에 따른 관리가 필요할 것으로 분석되었다. 결과적으로 공용화기사 격장 오염의 토양정화는 탄두 원형을 유지한 탄두는 5.56 mm 이상으로 자갈입경보다 크므로 고비중을 이용한 비중선별을 실시하고, 금속파편으로 존재하는 오염물질은 얇게 조각나고 편모양의 구조로 같은 입경의 토양보다 무게가 더 적음에 따라 토양세척의 하이드로사이클론을 이용하여 분리하여 처리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 잡초벼인 완도앵미6의 식미관련 유용인자를 자포니카벼 품종에 도입하여 식미가 개선된 새로운 품종을 개발하기 위한 기초 육종연구로 수행되었다. 식미개선을 위하여 국내 자포니카 벼 품종인 화영과 윤기치가 우수한 국내 잡초벼인 완도앵미6를 교배하여 재조합 자식계통을 육성하였으며 이 조합으로부터 고품질 품종 개발에 활용 가능한 우량계통을 육종에 이용하고자 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 화영과 완도앵미6 조합의 교배립을 생산하여 SSD법으로 8세대까지 계통전개 하였으며 초형 등을 고려하여 최종 224계통의 RIL을 육성하였다. 2. 육성된 RIL집단의 주요 농업특성 특성을 3년(2016-2018) 간 평가하여 연차간 변이를 확인하였으며, 육성된 집단으로부터 작물학적 특성과 식미관련 특성이 우수한 10계통을 선발하였다. 3. 선발된 계통에 대한 아밀로스 함량, 단백질 함량, 알칼리 붕괴도 등의 이화학적 특성을 분석하였는데, 특히 선발된 계통 모두가 수여친인 완도앵미6의 수준에서 윤기치가 개선된 것을 확인하였다. 4. 식미와 관련이 높은 것으로 알려진 밥의 질감과 관련하여 관능평가와 기계적 물성 측정값에 대한 비교에서 두 방법간에 상관이 확인되지 않아 이에 대한 보완 연구가 필요할 것으로 사료된다.
동백꽃으로부터 분리된 24 Leuconostoc spp. 균주들에 대한 항균활성 분석 결과, Leuconostoc mesenteroides DB3가 E. coli, Salmonella Typhimurium, Bacillus cereus, Staphylococcus aureus, Candida albicans 등에 대해 우수한 것으로 나타났다. 내산성 분석결과 pH 2.5까지는 내성이 존재하고, pH 2.0에서는 내성이 존재하지 않았지만, 비교적 우수한 내산성이 존재했다. 담즙산에 대해서는 시험 구간내에서는 모두 안정한 것으로 관찰되었다. L. mesenteroides DB3는 표준균주인 L. mesenteroides KCTC3505에 비교하여 성장력이 늦은 것으로 나타났고, 생육적온은 30℃로 관찰되었다. 30℃에서 성장곡선의 관찰결과, L. mesenteroides DB-3는 L. mesenteroides KCTC3505에 비교하여 성장이 지연되었고, 18시간 이후에 정지기에 도달되었다. pH 변화는 성장곡선에 연동하여 변화되었지만, pH 3.98 이상에서 유지되었다. L. mesenteroides DB-3는 L. mesenteroides KCTC3505에 비교하여 초기 항균활성이 높았지만, 대수증식기 후반부 이후에는 유사한 것으로 나타났다. 유산 함량은 성장 곡선에 연동되어 나타났으며, 초기에는 L. mesenteroides DB-3가 낮게 생성되었지만, 대수증식기 후반부 이후에는 유사하였다. 뮤이신 부착력은 L. mesenteroides DB-3가 L. mesenteroides KCTC3505보다 우수한 것으로 평가되었다. 등유에 대한 유화 능력은 L. mesenteroides KCTC3505와 DB-3 모두 우수한 것으로 나타났으며, 소수성이 강한 바이오계면활성제인 것으로 추정된다. 이상의 결과로 볼 때, 본 연구에 사용된 Leuconostoc mesenteroides DB3는 우수한 항균력, 내산성, 내담즙성 및 뮤이신 부착력에 기인하여 프로바이오틱스로써 활용 가능성이 높은 것으로 평가된다.
관심있는 농작물의 반사 특성에 대한 지식은 우리에게 농업 분야에서의 원격탐사 활용에 대한 가능성을 제공한다. 본 연구에서는 일품벼의 이앙기에서 수확기까지의 성장 단계에 따른 반사 특성을 측정 및 분석하였다. 벼는 1999년 5월 20일에 경기도 수원시 서둔동 수원기상대($37^{\circ}$16' N, $126^{\circ}$59' E, 39m Alt.) 뒤에 위치한 3개의 실험 포장에 이앙되었다. 반사 특성 측정은 구름과 바람이 없는 맑은 날을 선택하여 300nm에서 1100nm까지 관측할 수 있는 휴대용 스펙트로레디오메터(Portable spectroradiometer, Li-1800, 미국 Li Cor Inc.)를 사용하였고 관측 시간은 태양 고도 변화에 따른 반사율의 변화를 최소화하기 위하여 태양 고도 변화가 가장 적은 오전 11시에서 오후 1시까지 수행하였다. 관측 높이는 벼 군락으로부터 30cm였고 측정 회수는 1일 3개 포장에 대해 수직 방향으로 각각 3회 관측하였다. 결과적으로, 벼의 경우 가시 영역의 평균 반사율이 청색 영역(400nm~498nm)에서 약 2.34%~2.55%, 녹색 영역(500nm~598nm)에서 약 5.05%~6.01% 그리고 적색 영역(600nm~698nm)에서 약 4.21%~5.24%이며, 벼의 성장 단계에 따라 가시 영역의 경우는 반사율이 감소함을 알 수 있었다. 또한 근적외 영역의 경우는 관측 결과에 따라 두 가지 경우로 나누어 분석을 하였는데, 첫 번째는 700nm~800nm까지 파장의 증가에 따라 반사율이 급격히 증가하는 영역과 800nm~1100nm까지 파장에 따라 반사율이 거의 일정한 영역이다. 이 영역들의 평균 반사율은 700nm~800nm에서 약 22.3%~23.0%, 800nm~1100nm에서는 약 29.4%~33.1%이다. 특히 이 영역은 8월 23일까지 벼의 성장에 따라 반사율이 증가하였으며, 그 이후에는 감소하는 경향을 나타내었다.
본 실험은 작물의 농약잔류성 포장시험 결과를 다른 소면적 작물로 외삽 할 수 있는지 알아보기 위하여 온실에서 재배되는 엽채소류를 대상으로 경엽살포 후 작물간 농약잔류 경향을 비교하였다. 배추속에 속하는 겨자채(Brassica juncea L.), 케일(Brassica oleracea L.), 다청채(a kind of pak-choi (Brassica rapa subsp. chinensis L.)), 잎 브로콜리(Brassica oleracea var alboglabra) 4종과 배추속이 아닌 들깻잎(Perilla frutescens Britt.), 상추(Lactuca sativa L.), 적근대(Beta vulgaris L. subsp. vulgaris) 및 적치커리(Cichorium intybus L. var. foliosum Hegi) 4종을 대상으로 하였다. 이들은 온실이나 노지에서 연중 재배되며 일정한 수확기 동안 연속적으로 잎을 따서 수확하는 작물들로서 시금치처럼 포기 형태로 일시에 수확하는 작물들과 구별된다. 무게 대비 엽면적 비율이 58 $cm^2/g$으로 가장 높은 들깻잎에서 imidacloprid 등 7종 농약의 잔류량이 살포 당일부터 5일 후 까지 가장 높았다. 따라서 식품의 일일섭취량 통계에 따른 섭취량이 일정 수준을 차지하면서 시험대상 8작물중 농약 잔류량이 상대적으로 높은 들깻잎을 농약잔류성시험의 대표작물로 선정하여 외삽 적용을 위한 작물 그룹을 제안한다.
실리사이드반웅을 이용하여 니켈모노실리사이드의 양측계면에 단결정실리콘을 적층시켜 전도성이 우수하며 식각특성이 달라 MEMS용 기판으로 채용이 가능한 SOS (Silicon-on-Silicide) 기판을 제작하였다. 실리콘 기판 전면에 Ni를 열증착법으로$ 1000\AA$두께로 성막하고, 실리콘 기판 경면과 맞블여 후 $300~900^{\circ}C$온도범위에서 15시간동안 실리사이드 처리하여 니켈모노실리사이드가 접합매체로 되는 기판쌍들을 완성하였다. 완성된 기판쌍들은 IR (infrared) 카메라를 이용하여 비파괴적으로 접합상태를 확인하고. 주사전자현미경 (scaning electron microscope)과 투과전자현미경 (tranmission electron microscope)을 이용하여 수직단면 미세구조를 확인하였다. Ni 실리사이드의 상변화가 일어나는 온도를 제외하고는 Si NiSi ∥Si 기판쌍은 기판전면에 52%이상 완전접합이 진행되었음을 확인하였고 생성 실리사이드의 두께에 따라 나타나는 명암부에 비추어 기판쌍 중앙부에 두꺼운 니켈노실리아드가 형성되었다고 판단되었다. 완성된 Si NiSi ∥ Si 기판쌍을 SBM 수직단면에 의괘 확인한 결과 접합이 완성된 기판중심부의 접합계면은 $1000\AA$ 두께의 NiSi가 균일하게 형성되었으며 배율 30,000배의 해상도에서 계면간 분리부분없이 완전한 접합이 진행되었음을 확인하였다. 반면 기판쌍 에지 (edge)부분에는 실리사이드가 헝성되지 않은 비접합상태가 발견되었다. 수직단면루과전자현미경 결과물에 근거하여 접합된 중심부에서는 피접합되는 실리콘의 경면과 니켈이 성막된 실리콘 경면 상부계면에 10-20$\AA$의 비정질막이 발견되었으며, 산화막으로 추정되는 이 막이 접합률을 현저히 저하시키는 것을 확인하였다. 접합이 진행되지 않은 에지부는 이러한 산화막이 열처리 진행중 급격히 성장하여 피접합 실리콘층의 분리가 발생하였다. 따라서 Si NiSi ∥Si 기판쌍의 접합률을 향상시키기 위해서는 피접합 실리콘 계면과 Ni 상부층간의 비정질부를 적극적으로 제거하여야 함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.