• Journal of Plant Biotechnology
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• 제35권1호
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• pp.87-94
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• 2008

Porcine epidemic diarrhea virus (PEDV)는 돼지의 급성장염을 유발하여 설사 등의 증상을 일으키는 바이러스이다. 본 연구에서는 PEDV 항원단백질을 생산하는 담배 배양세포주를 개발하고자 하였다. PEDV에서 항원성이 알려진 스파크 단백질의 일부분을 암호화하는 유전자를 PCR로 합성하여 4종류의 형질전환 벡터를 제작하였다. 담배 배양세포 BY-2를 재료로 하여 Agrobacterium tumefaciens을 매개로 형질전환하였다. 선발배지 (MS salt, $KH_2PO_4$ 370 mg/L, 2,4-D 0.18 mg/L, Thiamin HCl 1 mg/L, kanamycin 100 mg/L, 침랙무 400 mg/L)에서 캘러스를 3주 간격으로 3개월 동안 계대배양하여 카나마이신 저항성 캘러스를 선발하였다. 선발된 캘러스를 대상으로 PCR 분석한 결과 형질전환 효율은 75% 이상이었으며 벡터당 40 여개 이상의 형질전환 배양세포주를 얻었다. 형질전환 배양세포주를 대상으로 Southern blot 분석하여 PEDV 유전자가 고구마 식물체의 게놈으로 안정적으로 도입되었음을 확인하였다. Northern blot 분석 결과 PEDV 스파크 단백질 유전자가 높은 수준으로 발현함을 확인하였으며 dot blot으로 PEDV 스파크 단백질 고생산 배양세포주를 선발하였다. 형질전환 담배 배양세포로부터 생산된 PEDV 항원단백질을 BALB/c 마우스에 경구투여 하여 면역활성을 조사한 결과 형질전환 세포주인 35S::SP1-M, 35S::SP2-M, 35S::SP4-M 세포주에서 1:10의 희석배수까지 바이러스 억제효과가 관찰되었다. 제작된 형질전환 벡터는 고구마와 같은 경구용 사료작물에 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.145-152
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• 2007

본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한, 측정 시스템의 개요, 측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며, 타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며, 55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태와의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나, 입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드와 C-밴드 모두 hh 편파가, 입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권1호
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• pp.31-44
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• 2009

본 연구에서는 다편파 산란계 시스템을 이용하여 얻어진 후방산란계수의 연중 변화를 편파와 입사각에 따라 알아보고 벼 생육인자와의 관계를 통하여 생육인자를 추정하고자 하였다. 2007년도 국립농업과학원 시험포장에 다편파산란계 시스템(L, C, X-band 안테나, 네트워크분석기, RF cable, 입사각 $20^{\circ}{\sim}60^{\circ}$)을 제작 구축하고 벼 이앙기에서 수확기까지 산란특성을 주기적으로 관측하였으며 레이더 방정식을 이용하여 후방산란계수를 계산하여 자료 분석에 사용하였다. 모든 안테나 밴드에서 벼 생육초기(5월말$\sim$6월초)에는 VV-편파가 HH-, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. C-band의 경우 모든 입사각에서 벼가 자라면서 HH-편파 후방산란계수가 증가하다가 출수기(8월중순경)에 가장 높았고 그 이후 감소하는 경향이었다. X-band는 모든 편파의 후방산란계수가 벼 유수형성기(7월말경)까지 증가하다가 그 후 감소하였으며 등숙기인 9월 중순 이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 보였는데, 특히 VV-편파의 경우 9월 초순부터 후방산란계수 종가가 다른 편파에 비해 크게 나타났다. 파장별 밴드, 편파, 입사각도별 후방산란계수와 작물 생육과의 관계를 분석한 결과 L-band는 바이오매스와의 상관이 높게 나타났고 C-band에서는 엽면적지수와 초장과의 상관이 높게 나타났으며 X-band는 이삭 건물중과 상관이 높게 나타났다 후방산란계수를 이용하여 생육을 추정할 수 있는 회귀식을 작성하고 실측값과의 비교를 통하여 작물 생육 추정을 위한 최적 조건을 구명하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.